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Hadoop人工智能工程师简历模板

满汉全席 上传于 2023-02-27 15:00

《Hadoop人工智能工程师简历模板》

个人信息

姓名:张三

性别:男

年龄:28岁

联系方式:手机 138xxxx1234 | 邮箱 zhangsan@example.com

求职意向:Hadoop人工智能工程师

期望薪资:25K-35K/月

工作地点:北京/上海/深圳

教育背景

2014.09-2018.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科

主修课程:数据结构、算法设计、操作系统、数据库系统、机器学习、深度学习、分布式计算

GPA:3.8/4.0(专业前10%)

荣誉奖项:国家奖学金(2017)、校级优秀毕业生(2018)

2018.09-2021.06 北京大学 人工智能专业 硕士

研究方向:大数据分析与机器学习

论文成果:《基于Hadoop的分布式深度学习模型优化研究》(核心期刊发表)

项目经验:参与国家自然科学基金项目《大规模数据下的智能算法研究》

工作经历

2021.07-至今 某科技公司 高级大数据工程师

职责描述:

1. 负责基于Hadoop生态系统的数据平台搭建与优化,包括HDFS、YARN、MapReduce的部署与调优

2. 开发分布式机器学习框架,结合Spark MLlib与TensorFlow实现大规模数据下的模型训练

3. 设计并实现实时数据流处理系统,使用Kafka+Flink处理每日TB级日志数据

4. 优化Hive查询性能,通过分区表、索引与缓存策略将查询时间缩短60%

5. 带领3人团队完成客户画像系统开发,支持千万级用户的行为分析与推荐

项目成果:

- 构建的Hadoop集群支持每日PB级数据处理,故障率低于0.1%

- 开发的推荐算法模型使点击率提升18%,转化率提升12%

- 申请2项大数据处理相关专利(已进入实质审查阶段)

2019.03-2020.12 某互联网公司 大数据实习生

职责描述:

1. 参与Hadoop集群维护,监控NameNode/DataNode健康状态

2. 协助开发基于Hive的ETL流程,完成数据清洗与转换

3. 使用Pig Latin编写数据处理脚本,处理每日500GB用户行为数据

4. 参与A/B测试系统开发,通过HBase存储实验配置与结果

项目成果:

- 优化的Hive SQL查询使日报生成时间从4小时缩短至1.5小时

- 设计的HBase表结构支持每秒3000+的写入吞吐量

技术技能

编程语言:Java(精通)、Python(熟练)、Scala(熟悉)

大数据框架:Hadoop(HDFS/YARN/MapReduce)、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase、Pig

机器学习:TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost、Spark MLlib

数据库:MySQL、MongoDB、Redis

开发工具:IntelliJ IDEA、Eclipse、Jupyter Notebook、Git

其他技能:Linux系统管理、Shell脚本编写、Docker容器化部署

项目经验

项目一:基于Hadoop的智能推荐系统

时间:2022.03-2022.12

角色:技术负责人

描述:

1. 构建Hadoop+Spark分布式计算平台,处理10亿级用户行为数据

2. 实现基于协同过滤与深度学习的混合推荐算法

3. 开发实时推荐接口,支持每秒1000+的QPS

成果:

- 推荐准确率提升25%,用户留存率提高15%

- 系统通过阿里云ECS部署,成本降低40%

项目二:金融风控模型开发

时间:2021.09-2022.02

角色:核心开发者

描述:

1. 使用Hadoop处理千万级贷款申请数据

2. 构建XGBoost+逻辑回归的集成风控模型

3. 通过AB测试验证模型效果,坏账率下降12%

技术栈:Hadoop、Spark、Python、XGBoost、MySQL

项目三:医疗影像分类系统

时间:2020.06-2020.12

角色:算法工程师

描述:

1. 基于TensorFlow开发CNN影像分类模型

2. 使用Hadoop处理DICOM格式医疗影像数据

3. 实现模型分布式训练,加速比达3.8倍

成果:

- 分类准确率达92%,超过医院现有系统15个百分点

- 论文被ICML 2021 Workshop收录

专业技能认证

2022.05 Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer

2021.11 阿里云ACE认证(大数据方向)

2020.09 全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试:大数据分析师(高级)

自我评价

1. 具备扎实的计算机理论基础与5年大数据实战经验,熟悉Hadoop生态全栈技术

2. 精通分布式计算原理,能独立完成集群搭建、性能调优与故障排查

3. 深入理解机器学习算法,具备将算法工程化落地的能力

4. 良好的团队协作能力,曾担任技术负责人带领团队完成多个大型项目

5. 持续学习能力强,关注AI与大数据领域前沿技术(如联邦学习、图计算)

关键词:Hadoop、人工智能工程师、大数据处理、分布式计算、机器学习、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase、TensorFlow、Python、Java、Scala、推荐系统、风控模型、医疗影像分析

简介:本简历展示了一位具有5年大数据经验的Hadoop人工智能工程师的完整职业轨迹。教育背景涵盖清华计算机本科与北大人工智能硕士,工作经历包括高级大数据工程师与实习生岗位,主导过智能推荐、金融风控、医疗影像分类等多个大型项目。技术栈覆盖Hadoop生态全栈、主流机器学习框架及编程语言,持有Cloudera、阿里云等权威认证。简历突出分布式系统开发、模型工程化落地及团队协作能力,适合寻求Hadoop与AI结合岗位的求职者参考。