《高性能计算算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
年龄：30岁
联系方式：手机：+86-138XXXXXXX；邮箱：zhangxx@email.com
地址：XX省XX市XX区XX路XX号
求职意向：高性能计算算法工程师
期望薪资：面议
期望工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2012.09-2016.06 XX大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、编译原理、高性能计算、并行计算、分布式系统
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
2016.09-2019.06 XX大学 计算机应用技术专业 硕士
研究方向：高性能计算算法设计与优化
硕士论文：《基于GPU加速的大规模矩阵乘法算法研究》
指导老师：李教授（国家杰出青年科学基金获得者）
GPA：3.9/4.0
三、专业技能
编程语言：C/C++（精通）、Python（熟练）、Java（基础）
并行计算框架：MPI（精通）、OpenMP（熟练）、CUDA（精通）
高性能计算工具：Intel VTune Profiler、NVIDIA Nsight Systems、Gprof
数学基础：线性代数、概率论与数理统计、数值分析（优秀）
算法设计：分治算法、动态规划、贪心算法、图算法（熟练）
机器学习框架：TensorFlow、PyTorch（基础）
版本控制：Git（熟练）
操作系统：Linux（精通）、Windows（熟练）
英语水平：CET-6（620分），可熟练阅读英文技术文档
四、项目经验
项目一：基于GPU加速的分子动力学模拟系统优化（2018.03-2019.05）
项目背景：分子动力学模拟是计算化学领域的重要工具，但传统CPU实现效率低下。
职责描述：
1. 设计并实现了基于CUDA的并行力场计算模块，将计算速度提升15倍；
2. 优化内存访问模式，减少全局内存访问次数，性能提升30%；
3. 集成MPI实现多节点并行，支持千亿原子规模模拟；
4. 编写自动化测试脚本，验证算法正确性。
项目成果：系统在"天河二号"超级计算机上实现每秒千亿次浮点运算，相关论文被SCI期刊《Journal of Computational Chemistry》收录。
项目二：大规模图数据并行处理框架设计（2017.06-2018.02）
项目背景：社交网络、推荐系统等领域需要处理万亿级边图数据。
职责描述：
1. 设计基于混合内存架构的图存储方案，减少I/O开销；
2. 实现基于GPU的并行图遍历算法，比CPU实现快20倍；
3. 开发动态负载均衡机制，提高多节点扩展性；
4. 优化通信模式，降低网络开销。
项目成果：框架在1024节点集群上实现每秒处理万亿边，获校级优秀项目奖。
项目三：金融风险评估并行计算系统（2016.09-2017.05）
项目背景：银行需要实时评估信贷组合风险，传统方法耗时过长。
职责描述：
1. 将蒙特卡洛模拟算法并行化，使用OpenMP加速；
2. 设计数据分块策略，提高缓存利用率；
3. 实现结果聚合优化，减少同步开销；
4. 开发可视化界面展示风险指标。
项目成果：系统将评估时间从2小时缩短至8分钟，获企业实际应用。
五、工作经历
2019.07-至今 XX科技有限公司 高级算法工程师
工作职责：
1. 负责公司核心计算引擎的性能优化，将关键算法速度提升3-5倍；
2. 带领5人团队开发新一代分布式计算框架，支持PB级数据处理；
3. 与硬件团队紧密合作，针对新型CPU/GPU架构优化代码；
4. 指导初级工程师进行性能调优和算法实现；
5. 参与公司技术预研，探索量子计算与经典计算的混合架构。
主要成就：
1. 开发的高性能排序算法在公司大数据平台中应用，每日处理数据量超10PB；
2. 优化深度学习训练流程，使模型训练时间缩短60%；
3. 申请3项高性能计算相关专利；
4. 培养2名工程师成为技术骨干。
2018.07-2019.06 XX研究所 算法研究员（实习）
工作职责：
1. 参与国家863计划项目"千万亿次计算关键技术"；
2. 研究稀疏矩阵乘法优化算法，在申威26010处理器上实现高效实现；
3. 开发性能分析工具，定位计算瓶颈；
4. 撰写技术报告和专利文档。
主要成就：
1. 提出的稀疏矩阵存储格式被项目组采纳，性能提升25%；
2. 发现并修复处理器指令级并行缺陷，获研究所创新奖。
六、获奖情况
2018 全国大学生高性能计算竞赛一等奖（团队负责人）
2017 ACM-ICPC亚洲区域赛银奖
2016 校级优秀毕业生
2015 全国大学生数学建模竞赛二等奖
2014 蓝桥杯软件设计大赛省级一等奖
七、论文与专利
论文：
1. 张XX, 李XX. "基于CUDA的分子动力学力场计算优化". 《计算机学报》, 2019, 42(5): 1023-1035.
2. Zhang XX, Li XX. "Optimizing Sparse Matrix-Vector Multiplication on Sunway TaihuLight". Parallel Computing, 2018, 78: 45-58.
专利：
1. 一种基于GPU加速的大规模矩阵乘法方法（专利号：ZL201910123456.7）
2. 分布式图计算系统的动态负载均衡方法（申请中）
3. 高性能计算中的内存访问优化技术（申请中）
八、自我评价
1. 具备扎实的高性能计算理论基础和丰富的工程实践经验，能够从算法设计到系统实现全流程把控；
2. 对GPU/CPU架构有深入理解，擅长挖掘硬件潜力，实现计算性能最大化；
3. 具备优秀的团队协作能力和项目管理经验，能够带领团队完成复杂项目；
4. 持续关注高性能计算领域前沿技术，如异构计算、量子计算等；
5. 解决问题能力强，善于从多角度分析性能瓶颈并提出创新解决方案；
6. 工作态度严谨，注重代码质量和系统可维护性。
九、职业规划
短期目标（1-3年）：
1. 深入掌握新一代处理器架构特性，成为特定硬件平台的优化专家；
2. 提升系统架构设计能力，能够独立负责大型高性能计算项目；
3. 发表高水平学术论文，提升行业影响力。
中期目标（3-5年）：
1. 带领团队开发具有自主知识产权的高性能计算软件；
2. 参与制定行业技术标准，推动高性能计算技术应用；
3. 培养后备技术人才，建立高效的技术团队。
长期目标（5年以上）：
1. 成为高性能计算领域的技术专家或架构师；
2. 在超算应用、人工智能等交叉领域取得突破性成果；
3. 为推动中国高性能计算技术发展做出贡献。
关键词：高性能计算、算法工程师、GPU加速、并行计算、MPI、CUDA、OpenMP、分子动力学、图计算、机器学习
简介：本文是一份高性能计算算法工程师的求职简历模板，涵盖了个人信息、教育背景、专业技能、项目经验、工作经历、获奖情况、论文专利、自我评价和职业规划等内容。模板突出展示了求职者在高性能计算领域的专业能力和实践经验，包括GPU加速算法开发、并行计算框架应用、大规模数据处理等核心技能，适合有相关背景的工程师参考使用。
