大数据ai架构师简历模板
【大数据AI架构师简历模板】
一、个人信息
姓名：张明远
性别：男
年龄：35岁
联系方式：+86 138-XXXX-XXXX
邮箱：zhangmy@ai-architect.com
所在地：北京
求职意向：大数据AI架构师
期望薪资：60-80K/月（16薪）
到岗时间：1个月内
二、职业概述
8年大数据与AI领域架构设计经验，主导过3个千万级用户平台重构，熟悉从数据采集到智能决策的全链路技术实现。擅长结合业务场景设计高可用、低延迟的分布式架构，精通Hadoop/Spark/Flink生态体系，对深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）有深度实践。持有AWS机器学习专项认证与CDA数据分析师认证，具备从0到1搭建企业级AI中台的能力。
三、技术栈
1. 大数据技术
• 分布式计算：Hadoop MapReduce、Spark Core/SQL/Streaming、Flink实时计算
• 存储系统：HDFS、HBase、Ceph、AWS S3
• 资源调度：YARN、Kubernetes、Mesos
• 数据治理：Atlas元数据管理、Ranger权限控制、DataHub数据目录
2. 人工智能
• 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM特征工程与模型训练
• 深度学习：TensorFlow 2.x（Keras API）、PyTorch动态图编程、ONNX模型转换
• 自然语言处理：BERT/GPT微调、Transformer架构优化、RAG检索增强生成
• 计算机视觉：YOLO系列目标检测、ResNet图像分类、OpenCV图像处理
3. 云原生与DevOps
• 容器化：Docker镜像构建、Kubernetes集群部署、Helm Chart管理
• 持续集成：Jenkins流水线、GitLab CI/CD、Argo Workflows
• 监控告警：Prometheus+Grafana可视化、ELK日志分析、SkyWalking链路追踪
四、工作经历
2020.03-至今 某互联网科技公司 高级大数据AI架构师
• 主导用户行为分析平台重构，设计Lambda架构实现离线批处理（Spark）与实时流处理（Flink）统一，QPS从5k提升至20k，延迟降低至50ms以内
• 构建企业级AI中台，集成特征商店（Feature Store）、模型服务（Model Serving）、A/B测试平台，模型迭代周期从2周缩短至3天
• 优化推荐系统算法架构，引入Transformer替代传统协同过滤，CTR提升12%，用户留存率提高8%
• 推动技术标准化，制定《大数据开发规范》《模型上线SOP》，减少50%的重复性工作
2017.06-2020.02 某金融科技公司 大数据架构师
• 设计实时风控系统，基于Flink+Kafka实现毫秒级交易反欺诈，误报率从3%降至0.8%
• 搭建PB级数据仓库，采用Hive+Parquet分层存储，查询效率提升40%，存储成本降低30%
• 开发智能客服机器人，集成NLP意图识别与知识图谱，解决率从65%提升至82%
• 领导5人团队完成Hadoop集群从CDH5到CDP7的平滑迁移，兼容性测试通过率100%
2014.07-2017.05 某电信运营商 数据工程师
• 参与用户画像系统建设，处理10亿级用户标签数据，通过LBS定位与行为序列分析精准识别高价值客户
• 开发ETL作业自动化平台，基于Airflow实现200+个数据管道的定时调度，人工干预减少70%
• 优化HBase集群读写性能，通过预分区与BloomFilter配置，单表吞吐量从5k QPS提升至15k QPS
五、项目经验
1. 智慧城市交通大脑（2022.03-2023.06）
• 角色：技术负责人
• 技术栈：Flink+Kafka实时流处理、PyTorch时空预测模型、Kubernetes集群调度
• 成果：实现10万+路摄像头数据实时分析，交通拥堵预测准确率92%，事故响应时间缩短至3分钟
2. 跨境电商智能选品系统（2021.07-2022.02）
• 角色：架构设计师
• 技术栈：Spark MLlib特征工程、XGBoost排序模型、Redis缓存加速
• 成果：选品准确率提升18%，库存周转率提高25%，年节省采购成本超2000万元
3. 医疗影像AI辅助诊断平台（2019.11-2020.05）
• 角色：核心开发者
• 技术栈：TensorFlow医学图像分割、DICOM标准解析、Flask API服务化
• 成果：肺结节检测灵敏度97%，诊断报告生成时间从15分钟缩短至3秒
六、教育背景
2010.09-2014.06 清华大学 计算机科学与技术 本科
2014.09-2017.06 中国科学院大学 软件工程 硕士
七、证书与专利
• AWS Certified Machine Learning – Specialty（2022）
• CDA Level II 数据分析师认证（2021）
• 发明专利《基于流式计算的实时特征工程方法》（ZL202010XXXXXX.X）
• 软著《大数据治理平台V1.0》（2021SRXXXXXX）
八、自我评价
1. 技术深度：精通大数据与AI全栈技术，对分布式系统原理、机器学习算法有深入理解，能快速定位性能瓶颈并提出优化方案
2. 业务洞察：擅长从商业目标倒推技术方案，曾通过用户分群策略帮助电商客户提升GMV 15%
3. 团队管理：具备跨部门协作经验，主导过3个10人+技术团队，输出技术文档超50份
4. 学习能力：持续关注ICLR/NeurIPS等顶会论文，每月阅读2-3篇技术白皮书并实践验证
关键词：大数据AI架构师、Hadoop生态、Flink实时计算、TensorFlow深度学习、Kubernetes容器化、特征工程、模型服务化、Lambda架构、ETL自动化、数据治理
简介：8年大数据与AI领域架构设计经验，主导过千万级用户平台重构，精通Hadoop/Spark/Flink生态体系与TensorFlow/PyTorch深度学习框架，具备从数据采集到智能决策的全链路技术实现能力，持有AWS机器学习认证与CDA数据分析师认证，擅长设计高可用、低延迟的分布式架构。
