机器学习系统工程师简历模板

《机器学习系统工程师简历模板》

一、个人信息

姓名：张三

性别：男

年龄：28岁

联系方式：138xxxx1234

电子邮箱：zhangsan@example.com

所在地：北京市海淀区

求职意向：机器学习系统工程师

期望薪资：25K-35K/月

期望城市：北京、上海、深圳

二、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：数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库系统、人工智能导论、机器学习、深度学习、分布式系统

毕业论文：《基于深度学习的图像识别系统优化研究》

2018.09-2021.06 中国科学院计算技术研究所 计算机应用技术专业 硕士

研究方向：大规模机器学习系统设计与优化

硕士论文：《分布式机器学习框架的性能分析与优化策略》

学术成果：发表SCI论文2篇（第一作者1篇），EI会议论文3篇，参与国家自然科学基金项目2项

三、专业技能

1. 编程语言：Python（熟练）、C++（熟练）、Java（熟悉）、Scala（基础）

2. 机器学习框架：TensorFlow（精通）、PyTorch（精通）、Keras（熟练）、MXNet（熟悉）

3. 分布式计算：Hadoop（熟练）、Spark（熟练）、Flink（基础）、Ray（研究）

4. 大数据处理：Hive（熟练）、HBase（熟悉）、Kafka（熟练）、Elasticsearch（基础）

5. 系统优化：性能调优（CPU/GPU/内存）、并行计算、模型压缩、量化技术

6. 工具链：Git（熟练）、Docker（熟练）、Kubernetes（基础）、Jenkins（熟悉）

7. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论、信息论

8. 英语能力：CET-6（623分），可熟练阅读英文技术文档

四、工作经历

2021.07-至今 字节跳动 机器学习系统工程师

主要职责：

1. 负责大规模推荐系统的模型训练框架优化，将训练速度提升40%

2. 设计并实现分布式特征存储系统，支持每秒百万级特征查询

3. 开发模型压缩工具链，将BERT模型参数量减少70%同时保持95%精度

4. 构建自动化模型部署平台，实现CI/CD流水线，部署效率提升3倍

5. 优化GPU集群调度策略，资源利用率从65%提升至82%

6. 解决线上服务延迟波动问题，P99延迟降低55%

7. 主导技术分享会12次，培养新人5名

项目成果：

1. 推荐系统训练框架重构项目：

- 背景：原有框架无法支持千亿参数模型训练

- 方案：设计混合并行策略（数据并行+模型并行+流水线并行）

- 成果：支持1024块GPU协同训练，吞吐量提升3.2倍

- 收益：模型迭代周期从7天缩短至2天

2. 实时特征计算平台建设：

- 需求：支持毫秒级特征计算

- 架构：Flink流处理+HBase存储+自定义UDF

- 优化：实现状态后端优化，减少序列化开销

- 效果：QPS从10万提升至50万，延迟

2020.03-2021.06 腾讯 机器学习平台开发工程师（实习）

主要工作：

1. 参与Angel机器学习平台开发，实现参数服务器优化

2. 开发模型可视化工具，支持训练过程监控与调试

3. 优化PS-Lite通信库，吞吐量提升25%

4. 编写技术文档与用户手册，用户满意度达92%

五、项目经验

1. 分布式深度学习框架设计与实现（2020.09-2021.03）

- 技术栈：C++/Python、gRPC、ZeroMQ

- 功能：支持同步/异步SGD、弹性容错、自动混合精度训练

- 性能：在16节点集群上训练ResNet50，吞吐量达12000 samples/sec

- 创新：提出动态负载均衡算法，解决节点间负载不均问题

2. 轻量级边缘设备推理引擎开发（2019.06-2019.12）

- 目标：在树莓派上部署YOLOv3模型

- 优化：模型量化、层融合、TensorRT加速

- 成果：推理速度从12fps提升至35fps，精度损失

- 应用：已部署于5000+台智能摄像头

3. 联邦学习系统构建（2018.12-2019.05）

- 架构：横向联邦+纵向联邦混合模式

- 安全：同态加密+差分隐私保护

- 通信：压缩感知减少传输量

- 测试：在100个参与方环境下稳定运行

六、获奖经历

2020.12 全国大学生机器学习竞赛一等奖（前3%）

2019.06 中国科学院优秀研究生奖学金

2018.05 ACM-ICPC亚洲区域赛银牌

2017.12 清华大学计算机系学术新星奖

七、技术博客与开源贡献

1. 个人技术博客（访问量50万+）：

- 《深度学习模型压缩技术全解析》系列（10篇）

- 《分布式训练通信优化实战》

- 《GPU性能调优指南》

2. 开源项目：

- ML-System-Toolkit（GitHub 1.2k stars）：机器学习系统工具集

- 贡献者：TensorFlow官方仓库（提交PR 15个）

- 维护者：PyTorch中文文档翻译项目

八、自我评价

1. 具备扎实的计算机理论基础与丰富的工程实践经验，能够从算法到系统进行全链路优化

2. 对大规模机器学习系统有深入理解，熟悉训练、推理、服务全流程技术栈

3. 擅长解决性能瓶颈问题，具有多次将系统吞吐量提升数倍的实战经验

4. 保持技术敏感度，持续跟踪SOTA论文与开源项目，每周阅读3-5篇技术文档

5. 良好的团队协作能力，在跨部门项目中担任技术负责人角色

6. 优秀的文档撰写与表达能力，能够清晰传达复杂技术概念

九、职业规划

短期（1-3年）：

- 深耕机器学习系统领域，成为领域专家

- 主导大型系统架构设计，解决亿级用户场景下的技术挑战

中期（3-5年）：

- 带领技术团队，培养系统工程师人才

- 探索AI与系统交叉领域，如AI for System

长期（5年以上）：

- 推动机器学习系统标准化建设

- 参与制定行业技术规范与最佳实践

关键词：机器学习系统工程师、TensorFlow、PyTorch、分布式计算、模型压缩、性能优化、深度学习框架、GPU加速、特征工程、推荐系统

简介：本文是一份完整的机器学习系统工程师求职简历模板，涵盖教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、获奖记录等核心模块。内容突出系统优化能力、分布式计算经验、框架开发实践等关键要素，适合有2-5年经验的工程师参考使用。通过量化成果展示技术价值，结合学术研究与工程实践，体现全栈系统开发能力。