机器算法工程师简历模板
【机器算法工程师简历模板】
个人信息
姓名：张明 | 性别：男 | 年龄：28岁
联系电话：+86 138-XXXX-XXXX | 邮箱：zhangming@algo.com
求职意向：机器算法工程师（高级/资深）
期望薪资：25K-35K | 到岗时间：1个月内
GitHub：github.com/zhangming-algo | 个人技术博客：techblog.zhangming.com
教育背景
2016.09-2020.06 清华大学 计算机科学与技术 博士
主修课程：机器学习、深度学习、优化算法、统计学习理论、大数据处理
博士论文：《基于图神经网络的复杂网络表示学习及其应用》
导师：李华教授（IEEE Fellow，国家杰出青年科学基金获得者）
2012.09-2016.06 中国科学技术大学 计算机科学与技术 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%），连续三年获得国家奖学金
技术能力
编程语言：Python（精通）、C++（熟练）、Java（熟悉）、SQL（熟练）
机器学习框架：TensorFlow（深度使用）、PyTorch（项目主导）、Scikit-learn（高频使用）
深度学习模型：CNN（图像分类/目标检测）、RNN/LSTM（时序预测）、Transformer（NLP）、GAN（生成模型）、图神经网络（GNN）
算法优化：模型压缩（量化/剪枝）、分布式训练（Horovod）、超参数调优（HyperOpt）、AutoML（NAS）
大数据处理：Spark（MLlib）、Hadoop（MapReduce）、Flink（流处理）、Kafka（消息队列）
工具链：Git（版本控制）、Jupyter Notebook（实验记录）、MLflow（模型管理）、Docker（容器化部署）
数学基础：线性代数、概率论、凸优化、信息论、随机过程
工作经历
2020.07-至今 字节跳动 算法部 高级机器学习工程师
负责推荐系统核心算法优化，主导用户兴趣建模与内容匹配模块
开发基于Transformer的序列推荐模型，CTR提升12%，用户留存率提高8%
设计多模态内容理解框架（图像+文本+视频），支持千万级内容实时推荐
构建分布式训练集群，支持PB级数据日更训练，模型迭代周期从7天缩短至2天
带领3人团队完成模型压缩项目，推理延迟降低40%，硬件成本减少30%
申请发明专利2项（1项已授权），发表顶会论文1篇（WWW 2022）
2019.06-2019.12 腾讯AI Lab 算法实习生
参与自然语言处理方向研究，负责文本生成任务优化
提出基于强化学习的文本生成框架，BLEU分数提升9%，通过内部A/B测试
开发预训练语言模型微调工具，支持多任务联合训练，训练效率提升30%
协助完成技术报告3篇，其中1篇被ACL 2020 Workshop收录
项目经验
项目1：基于图神经网络的社交网络推荐系统（2021.03-2021.12）
项目背景：解决传统推荐系统忽略用户社交关系的问题
技术方案：
1. 构建异构图网络（用户-商品-社交关系），采用GAT进行节点嵌入
2. 设计多任务学习框架，同时优化点击率与转化率
3. 开发动态图更新机制，支持实时社交关系变化
项目成果：
1. 线上CTR提升15%，GMV增加12%
2. 模型推理速度达到2000QPS（单卡V100）
3. 获公司年度技术创新奖
项目2：工业缺陷检测系统（2020.09-2021.02）
项目背景：为制造业客户提供自动化质检解决方案
技术方案：
1. 开发基于YOLOv5的缺陷检测模型，支持6类常见表面缺陷识别
2. 设计小样本学习策略，仅需50张标注样本即可达到95%准确率
3. 部署边缘计算设备，实现实时检测（延迟
项目成果：
1. 检测准确率98.7%，误检率
2. 帮助客户降低质检人力成本70%
3. 形成可复用解决方案，已推广至3家制造企业
项目3：多语言机器翻译系统（2019.03-2019.05）
项目背景：支持10种语言互译的低资源场景翻译
技术方案：
1. 采用Transformer架构，引入双语词典作为先验知识
2. 设计半监督学习策略，利用单语数据增强模型泛化能力
3. 开发模型蒸馏方法，将大模型知识迁移至轻量级模型
项目成果：
1. BLEU分数平均提升8.2点（低资源语言对）
2. 模型参数量减少75%，推理速度提升3倍
3. 相关技术被集成至公司翻译产品
论文与专利
国际会议论文
1. Zhang M, Li H, Wang J. "Dynamic Graph Attention Networks for Recommendation" in Proceedings of the 31st International World Wide Web Conference (WWW 2022), Lyon, France. (CCF-A)
2. Zhang M, Chen Y, Liu Z. "Semi-Supervised Learning for Low-Resource Neural Machine Translation" in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020 Workshop), Seattle, USA. (CCF-B)
国内期刊论文
1. 张明, 李华. "基于图神经网络的推荐系统研究进展" 《计算机学报》 2021年第44卷第8期 (EI)
2. 张明, 王强. "深度学习模型压缩技术综述" 《软件学报》 2022年第33卷第5期 (EI)
发明专利
1. "一种基于图注意力网络的推荐方法及系统" (专利号: ZL202110XXXXXX.X, 已授权)
2. "动态图神经网络训练方法及装置" (申请号: 202210XXXXXX.X, 实质审查阶段)
获奖情况
2022年 字节跳动年度技术创新奖（排名1/5）
2021年 全国大学生机器学习竞赛一等奖（指导教师：李华）
2020年 腾讯AI Lab优秀实习生
2019年 中国计算机学会优秀学生论文奖
2018年 全国研究生数学建模竞赛二等奖
专业技能认证
TensorFlow Developer Certificate (2021)
AWS Certified Machine Learning – Specialty (2022)
Kaggle Competitions Expert (Top 10%)
中国人工智能学会（CAAI）会员
自我评价
具备扎实的机器学习理论基础与丰富的工程实践经验，擅长从问题定义到模型落地的全流程开发
对推荐系统、NLP、计算机视觉等领域有深入研究，熟悉工业级算法优化方法
优秀的团队协作能力，曾作为技术负责人带领5人团队完成多个核心项目
持续关注学术前沿，保持每周阅读3-5篇顶会论文的习惯
良好的技术文档撰写能力，维护个人技术博客（日均UV 500+）
关键词：机器学习工程师、深度学习、推荐系统、图神经网络、Transformer、模型压缩、分布式训练、Python、TensorFlow、PyTorch、大数据处理、Spark、Flink、Git、Docker、专利、论文、WWW、ACL、Kaggle
简介：该简历展示了一位具有清华大学博士背景的机器算法工程师，拥有字节跳动高级工程师经验，主导过推荐系统优化、多模态内容理解等核心项目，发表多篇顶会论文并持有发明专利，技术栈覆盖深度学习框架、大数据处理、模型优化全流程，具备从算法研究到工业落地的完整能力。
