模型算法开发工程师简历模板

《模型算法开发工程师简历模板》

一、个人信息

姓名：张伟

性别：男

年龄：28岁

联系方式：手机+86 138xxxx1234 | 邮箱：zhangwei@example.com

所在地：北京市海淀区

求职意向：模型算法开发工程师

期望薪资：25K-35K/月

到岗时间：1个月内

二、教育背景

2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术 本科

主修课程：数据结构与算法、机器学习、深度学习、概率论与数理统计、操作系统、数据库系统

GPA：3.8/4.0（专业前10%）

荣誉奖项：国家奖学金（2017）、全国大学生数学建模竞赛一等奖（2018）

2019.09-2022.06 中国科学院计算技术研究所 计算机应用技术 硕士

研究方向：大规模机器学习模型优化与部署

导师：李教授（国家杰出青年科学基金获得者）

论文发表：

- 《基于动态图神经网络的推荐系统优化》（SCI二区，第一作者）

- 《分布式深度学习框架中的通信优化策略》（EI收录，第二作者）

三、专业技能

编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、Java（基础）

机器学习框架：TensorFlow（深度使用）、PyTorch（熟练）、Keras（熟悉）

大数据处理：Hadoop、Spark、Flink（项目经验）

模型优化：模型压缩（量化、剪枝）、分布式训练、混合精度训练

算法能力：

- 深度学习模型设计（CNN、RNN、Transformer及其变体）

- 强化学习算法（DQN、PPO、SAC）

- 图神经网络（GNN、GCN、GAT）

- 优化算法（SGD、Adam、Adagrad）

工具使用：Git、Docker、Kubernetes、Jupyter Notebook、Matplotlib、Seaborn

语言能力：英语（CET-6，623分，可熟练阅读英文文献）

四、工作经历

2022.07-至今 字节跳动 AI Lab 模型算法工程师

职责描述：

1. 负责推荐系统核心模型的迭代优化，包括用户兴趣建模、内容理解、排序模型等

2. 设计并实现基于Transformer的序列推荐模型，在内部数据集上AUC提升3.2%

3. 优化模型训练流程，将单卡训练时间从12小时缩短至4小时，通过混合精度训练和梯度累积

4. 主导模型压缩项目，通过知识蒸馏和8位量化，将模型体积减小75%，推理延迟降低60%

5. 搭建自动化模型评估平台，集成A/B测试、离线评估、在线监控功能

项目成果：

- 推荐系统点击率提升2.8%，日均活跃用户增加150万

- 模型部署成本降低40%，服务响应时间缩短至50ms以内

- 获得2023年度"技术创新奖"

2021.06-2021.12 腾讯优图实验室 算法实习生

职责描述：

1. 参与人脸识别算法优化，改进ArcFace损失函数，在LFW数据集上准确率提升至99.85%

2. 开发基于YOLOv5的实时目标检测系统，在NVIDIA Jetson AGX Xavier上达到30FPS

3. 协助搭建分布式训练集群，管理200+块GPU资源，训练效率提升3倍

4. 编写技术文档和模型使用说明，支持产品团队集成

五、项目经验

项目一：大规模图神经网络推荐系统（2021.03-2022.05）

项目背景：解决传统推荐系统冷启动问题，利用用户-商品交互图提升推荐效果

技术方案：

- 设计异构图神经网络模型，融合用户属性、商品特征和交互行为

- 采用GraphSAGE采样策略，支持亿级节点训练

- 实现分布式图训练框架，基于PyTorch Geometric和DGL

个人贡献：

- 负责模型架构设计和核心代码实现

- 优化邻居采样算法，减少内存占用40%

- 提出动态图更新机制，适应实时数据变化

项目成果：

- 离线评估指标Recall@20提升18%

- 在线A/B测试转化率提升12%

- 发表顶会论文1篇（WWW 2022）

项目二：轻量化目标检测模型部署（2020.09-2021.02）

项目背景：为移动端设备开发低功耗、高精度的目标检测模型

技术方案：

- 基于YOLOv3进行模型压缩，采用通道剪枝和知识蒸馏

- 量化感知训练，将模型从FP32转换为INT8

- 开发TensorRT加速引擎，优化CUDA内核

个人贡献：

- 设计自适应剪枝策略，平衡精度和速度

- 实现模型转换工具链，支持多种硬件后端

- 测试不同设备上的性能表现，提供部署建议

项目成果：

- 模型体积从235MB减小至8.7MB

- 在iPhone 12上推理速度达到45FPS

- 准确率保持92%以上（原模型94%）

项目三：多模态情感分析系统（2019.10-2020.05）

项目背景：结合文本、音频和视频信息，实现更准确的情感识别

技术方案：

- 构建文本CNN、音频CRNN和视频3D-CNN多模态融合模型

- 设计注意力机制，动态调整各模态权重

- 收集并标注10万条多模态情感数据集

个人贡献：

- 负责音频特征提取和模型训练

- 提出跨模态注意力融合方法

- 搭建Web演示平台，支持实时情感分析

项目成果：

- 在IEMOCAP数据集上F1-score达到78.6%

- 获得中国科学院"优秀创新项目"奖

六、开源贡献

1. TensorFlow Addons贡献者（2021-至今）

- 实现Adabelief优化器，被官方仓库合并

- 修复Layer Normalization在动态图模式下的bug

2. PyTorch Geometric中文教程译者（2020）

- 翻译官方文档核心章节，获原作者推荐

3. 个人GitHub项目：

- Model-Compressor：模型压缩工具箱（Star 500+）

- Deep-Learning-Papers：精选论文解读（Follower 300+）

七、证书与培训

2023.05 阿里云人工智能工程师认证（ACA）

2022.11 NVIDIA深度学习研究所（DLI）认证讲师

2021.07 Coursera《深度学习专项课程》（Andrew Ng）

2020.03 中国人工智能学会会员

八、自我评价

1. 技术扎实：具备从算法设计到工程落地的全流程经验，熟悉模型开发各环节痛点

2. 创新能力强：在模型压缩、图神经网络等领域有深入实践，发表多篇高水平论文

3. 工程经验丰富：主导过百万级用户量的推荐系统优化，熟悉分布式训练和模型部署

4. 学习能力突出：快速掌握新技术框架，3个月内从零掌握PyTorch Geometric使用

5. 团队协作佳：在跨部门项目中担任技术负责人，有效协调资源推进项目

关键词：模型算法开发工程师、深度学习、机器学习、TensorFlow、PyTorch、模型压缩、图神经网络、推荐系统、目标检测、分布式训练

简介：本文是一份模型算法开发工程师的求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、开源贡献、证书培训及自我评价等内容。展示了求职者在深度学习模型开发、优化与部署方面的完整能力体系，包括从算法设计到工程落地的全流程经验，以及在推荐系统、图神经网络等领域的创新实践。