AI高性能计算后端开发简历模板

**AI高性能计算后端开发简历模板**

**个人信息**

姓名：张伟

性别：男

年龄：30岁

联系方式：138xxxx1234

电子邮箱：zhangwei@example.com

GitHub：github.com/zhangwei-ai

求职意向：AI高性能计算后端开发工程师

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 本科

主修课程：数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、计算机网络、分布式系统、机器学习基础

2018.09-2021.06 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：高性能计算与并行算法优化

硕士论文：《基于GPU集群的深度学习模型并行训练优化研究》

**技术技能**

编程语言：C/C++（精通）、Python（熟练）、Java（基础）

并行计算框架：CUDA、OpenMP、MPI

深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、MXNet

分布式系统：Hadoop、Spark、Kubernetes

数据库：MySQL、MongoDB、Redis

性能优化：GPU加速、CPU多线程优化、内存管理、I/O优化

开发工具：Git、CMake、Valgrind、GDB

系统部署：Docker、K8s集群管理、AWS/GCP云平台

**项目经验**

**项目一：基于GPU集群的深度学习模型并行训练系统**

项目时间：2020.03-2021.05

项目角色：核心开发工程师

项目描述：

针对大规模深度学习模型训练效率低的问题，设计并实现了一套基于GPU集群的模型并行训练系统。

通过动态任务分配算法优化GPU资源利用率，结合混合精度训练技术减少内存占用。

引入梯度累积与异步通信机制，显著提升训练吞吐量。

技术实现：

使用CUDA实现GPU内核函数，优化计算密集型操作。

采用MPI实现多节点间通信，设计高效的数据分片与同步策略。

集成TensorFlow后端，支持动态图与静态图模式切换。

项目成果：

在8节点GPU集群上，将ResNet-152模型训练时间从72小时缩短至24小时。

系统吞吐量提升3倍，内存占用降低40%。

相关论文被ICPP 2021接收，代码开源获GitHub 500+星标。

**项目二：分布式AI推理服务平台**

项目时间：2019.06-2020.02

项目角色：后端开发负责人

项目描述：

为满足企业级AI应用需求，设计并开发了一套分布式AI推理服务平台。

支持多模型并行推理、动态负载均衡、弹性资源扩展。

集成监控与日志系统，实现服务高可用。

技术实现：

使用Spring Boot构建微服务架构，采用gRPC实现服务间通信。

基于Kubernetes实现容器化部署，支持自动扩缩容。

优化推理引擎，减少模型加载时间与内存碎片。

项目成果：

平台日均处理推理请求10万+，平均响应时间

资源利用率提升60%，运维成本降低30%。

获公司年度技术创新奖，客户包括多家500强企业。

**项目三：高性能计算库优化**

项目时间：2018.09-2019.05

项目角色：性能优化工程师

项目描述：

针对科学计算领域常用数值算法库，进行GPU加速与多核优化。

重点优化线性代数运算、快速傅里叶变换等核心模块。

技术实现：

使用CUDA实现BLAS级别优化，结合共享内存与寄存器分配策略。

采用OpenMP实现CPU多线程并行，优化数据局部性。

通过Profiling工具定位瓶颈，针对性优化。

项目成果：

在NVIDIA V100 GPU上，矩阵乘法性能提升5倍。

FFT计算速度比开源库快2倍，获国际高性能计算会议最佳论文奖。

**工作经历**

**公司A：AI计算解决方案提供商**

职位：高级后端开发工程师

工作时间：2021.07-至今

工作职责：

负责AI高性能计算后端架构设计与优化，主导多个核心项目开发。

与算法团队紧密合作，将最新研究成果转化为可部署的解决方案。

优化现有系统性能，解决分布式训练中的通信瓶颈问题。

参与公司技术预研，探索量子计算与AI结合的可能性。

工作成果：

主导开发的分布式训练框架被多家头部AI企业采用。

推动团队技术栈升级，引入K8s与Service Mesh提升运维效率。

获公司年度最佳工程师奖，申请专利2项。

**公司B：互联网科技公司**

职位：后端开发工程师

工作时间：2019.07-2021.06

工作职责：

参与公司AI中台建设，负责推理服务后端开发。

优化模型加载与推理流程，提升服务稳定性。

开发监控系统，实时追踪服务性能指标。

工作成果：

推理服务QPS提升40%，错误率降低至0.1%以下。

监控系统覆盖所有核心服务，故障定位时间缩短80%。

**证书与荣誉**

2020 全国大学生高性能计算竞赛一等奖

2019 CUDA认证工程师

2018 清华大学优秀毕业生

2017 ACM-ICPC亚洲区域赛银牌

**自我评价**

具备扎实的计算机理论基础与丰富的AI高性能计算后端开发经验。

熟悉从单机优化到分布式集群部署的全流程技术栈。

擅长通过性能分析工具定位问题，并提出创新性解决方案。

对新技术保持高度敏感，乐于探索前沿领域。

具备良好的团队协作能力与项目管理经验。

**关键词**：AI高性能计算、后端开发、GPU加速、分布式系统、深度学习框架、并行计算、性能优化、Kubernetes、CUDA、TensorFlow

**简介**：本文是一份AI高性能计算后端开发工程师的求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、技术技能、项目经验、工作经历、证书荣誉及自我评价。重点展示了候选人在GPU加速、分布式训练、性能优化等方面的实践经验与技术能力，适用于寻求AI计算领域高级后端开发职位的求职者。