深度学习算法简历模板
《深度学习算法简历模板》
【个人信息】
姓名：张XX
性别：男
年龄：28岁
学历：博士（计算机科学与技术）
毕业院校：清华大学（2018-2023）
研究方向：深度学习算法优化与应用
联系方式：+86-138-XXXX-XXXX | zhangxx@email.com
GitHub：https://github.com/zhangxx-dl
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/zhangxx-dl
【求职意向】
目标职位：深度学习算法工程师
目标领域：计算机视觉/自然语言处理/推荐系统
期望城市：北京/上海/深圳
薪资范围：35-50K·14薪（可协商）
【教育背景】
2018.09-2023.06 清华大学 计算机科学与技术 博士
主修课程：机器学习（95分）、深度学习（98分）、凸优化（92分）、概率图模型（94分）、并行计算（90分）
博士论文：《基于动态图神经网络的时序数据预测方法研究》
论文创新：提出动态图结构自适应调整机制，在交通流量预测任务中MAE降低12.7%
2014.09-2018.06 中国科学技术大学 软件工程 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
毕业设计：《基于CNN的医学影像分类系统》
【技术技能】
编程语言：Python（熟练）、C++（精通）、MATLAB（熟悉）
深度学习框架：PyTorch（核心开发者经验）、TensorFlow（项目级应用）、MXNet（基础）
数据处理：Pandas/NumPy（日均处理10GB+数据）、Dask（分布式计算）、Spark（基础）
可视化工具：Matplotlib/Seaborn、TensorBoard、Plotly
模型部署：ONNX、TensorRT、Docker容器化部署
GPU加速：CUDA编程、cuDNN优化、多卡并行训练
自然语言处理：BERT/GPT系列微调、Transformer架构、词向量技术
计算机视觉：ResNet/EfficientNet改进、YOLO系列目标检测、GAN生成模型
强化学习：PPO算法实现、MuJoCo环境开发、多智能体系统
【项目经验】
项目1：基于Transformer的跨模态检索系统（2022.03-2022.12）
角色：核心算法开发者
技术栈：PyTorch、Faiss、Elasticsearch
成果：
- 提出多模态注意力融合机制，文本-图像检索准确率提升8.3%
- 构建百万级数据集，实现毫秒级响应的检索系统
- 代码被PyTorch官方教程收录为示例
项目2：工业缺陷检测平台（2021.06-2021.11）
角色：算法负责人
技术栈：TensorFlow 2.0、OpenCV、Flask
成果：
- 开发轻量化YOLOv5-tiny模型，推理速度提升3倍（FPS从28→85）
- 误检率降低至1.2%，超过行业平均水平（3.5%）
- 部署至5家制造企业，年节约质检成本超200万元
项目3：金融时间序列预测系统（2020.09-2021.05）
角色：全栈开发者
技术栈：LSTM/TCN混合模型、Airflow、Kubernetes
成果：
- 融合注意力机制的时序模型，预测误差降低19%
- 实现每日百万级数据流的实时处理
- 获得2021年KDD Cup工业赛道银奖
【科研成果】
论文1：Dynamic Graph Neural Networks for Spatiotemporal Forecasting（ICLR 2022）
贡献：提出动态图结构学习框架，被引用127次
论文2：Efficient Transformer with Sparse Attention（NeurIPS 2021 Workshop）
贡献：设计低复杂度注意力机制，计算量减少58%
专利：基于图神经网络的交通预测方法（ZL202110XXXXXX.X）
开源项目：PyTorch-Geometric中文教程（GitHub星标1.2k+）
【工作经历】
2023.07-至今 字节跳动AI Lab 高级深度学习工程师
职责：
- 主导推荐系统召回层优化，CTR提升2.1%
- 开发多目标学习框架，支持同时优化5个业务指标
- 构建自动化模型压缩工具链，模型体积压缩率达85%
2022.07-2023.06 腾讯优图实验室 深度学习研究员
职责：
- 设计跨模态预训练模型，在Flickr30K数据集上R@1达89.7%
- 优化人脸识别算法，误识率降低至1e-6
- 带领3人团队完成AI质检产品落地
【技能证书】
AWS Certified Machine Learning - Specialty（2022）
NVIDIA Deep Learning Institute认证（2021）
全国计算机技术与软件专业技术资格（高级）
Kaggle竞赛：PetFinder.my Adoption Prediction 全球第14名（前1%）
【自我评价】
具备扎实的数学基础（概率论、优化理论）和工程实现能力，熟悉从数据采集到模型部署的全流程。在学术界和工业界均有丰富经验，既能深入理解前沿论文，也能快速实现业务需求。擅长沟通协作，曾作为技术负责人带领8人团队完成国家级项目。持续关注大模型、多模态学习等前沿方向，每周阅读3-5篇顶会论文。
【关键词】深度学习、PyTorch、Transformer、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型优化、GPU加速、工业落地、学术论文
【简介】清华大学计算机博士，5年深度学习研发经验，擅长从算法设计到工程落地的全流程开发。在ICLR/NeurIPS等顶会发表多篇论文，拥有3项专利，主导过百万级用户量的AI产品落地。精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉计算机视觉、NLP、推荐系统等多个领域，具备将学术成果转化为工业产品的能力。
