图计算算法工程师简历模板
《图计算算法工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张明
性别：男
出生年月：1992年5月
联系电话：+86-138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangming@example.com
求职意向：图计算算法工程师
期望薪资：25K-35K/月
期望工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2010.09-2014.06 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、离散数学、概率论与数理统计、计算机组成原理、操作系统、编译原理、数据库系统原理、人工智能基础、图论与应用
毕业设计：基于图神经网络的社交网络影响力分析模型设计与实现
2014.09-2017.06 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：大规模图数据处理与优化算法
硕士论文：分布式图计算框架中动态负载均衡策略研究
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. 图计算框架与算法
- 精通Pregel、PowerGraph、GraphX等分布式图计算框架原理与实现
- 熟练掌握PageRank、最短路径、社区发现、图嵌入等经典图算法优化
- 深入理解图神经网络（GNN）模型架构，包括GCN、GAT、GraphSAGE等变体
2. 编程与开发能力
- 编程语言：C++（5年经验）、Python（4年经验）、Java（3年经验）
- 分布式系统：Hadoop/Spark生态、MPI并行计算、Kubernetes容器编排
- 数据库：Neo4j图数据库、MySQL关系型数据库、Redis内存数据库
3. 数学与理论基础
- 线性代数、概率论、优化理论在图算法中的应用
- 复杂网络分析、随机图模型、谱图理论
4. 工具与平台
- 开发工具：Git/GitHub、Jupyter Notebook、Visual Studio Code
- 性能调优：GProf、Valgrind、Perf性能分析工具
- 可视化：Gephi、D3.js、Matplotlib
四、工作经历
2017.07-2020.12 腾讯科技（深圳）有限公司 高级算法工程师
项目1：微信社交网络图计算平台优化
- 主导设计基于GraphX的分布式图计算引擎，支持十亿级节点实时分析
- 提出动态分区调整算法，使计算任务负载均衡度提升40%
- 开发社区发现模块，应用于好友推荐系统，点击率提升15%
项目2：腾讯云图计算服务（TCG）开发
- 负责核心图算法库（如PageRank、连通分量）的CUDA加速实现
- 优化GPU内存管理策略，使大规模图迭代计算速度提升3倍
- 编写技术文档与API接口，服务内部20+业务团队
2021.01-至今 阿里巴巴集团 资深图计算工程师
项目1：达摩院图神经网络平台建设
- 设计并实现基于PyTorch Geometric的分布式GNN训练框架
- 提出自适应采样策略，解决大规模图数据训练中的OOM问题
- 开发图嵌入服务，支撑天猫商品推荐系统，GMV提升8%
项目2：双十一大促图计算保障
- 构建实时风控图谱，识别异常交易链路，拦截欺诈订单超10万笔
- 优化图查询引擎，将复杂路径查询响应时间从秒级降至毫秒级
- 制定容灾方案，确保系统在流量峰值时SLA达99.99%
五、项目经验
项目名称：基于动态图流的实时欺诈检测系统
项目周期：2022.03-2022.12
项目角色：技术负责人
项目描述：
针对金融交易场景中动态变化的欺诈模式，设计并实现了一套基于动态图流的实时检测系统。系统采用流式图计算框架（如Flink Gelly），结合增量式图算法（如动态社区发现），能够实时捕捉交易网络中的异常结构变化。
技术亮点：
- 提出基于时间窗口的动态图分区策略，减少跨节点通信开销
- 实现轻量级图嵌入更新机制，支持每秒百万级边更新
- 集成XGBoost模型进行最终风险评分，准确率达98.7%
项目成果：
- 系统在某银行信用卡反欺诈场景中上线，拦截可疑交易金额超2亿元
- 申请发明专利2项，发表CCF-A类会议论文1篇
项目名称：跨模态图匹配在电商搜索中的应用
项目周期：2021.06-2021.11
项目角色：核心开发者
项目描述：
为解决电商搜索中“文本-图像-商品”跨模态匹配难题，设计了一种基于图神经网络的跨模态表示学习方法。通过构建商品-属性-图像异构图，利用GAT模型学习多模态节点嵌入，实现更精准的搜索结果排序。
技术亮点：
- 提出多模态注意力机制，动态融合文本与图像特征
- 设计负采样策略，解决异构图训练中的类别不平衡问题
- 开发分布式训练框架，支持TB级图数据训练
项目成果：
- 搜索相关度指标NDCG@10提升12%
- 方案应用于淘宝APP，日均使用量超5000万次
六、获奖与证书
2016年 中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文提名奖
2018年 腾讯技术突破奖（图计算平台优化项目）
2020年 阿里巴巴集团ACE奖（双十一图计算保障项目）
2021年 全国大学生图计算竞赛指导教师奖（带队获全国一等奖）
专业证书：
- CCF专业会员
- AWS认证解决方案架构师（Associate级）
- 华为HCIE-大数据认证
七、自我评价
1. 技术深度：8年图计算领域研发经验，从底层框架优化到上层算法设计均有深入实践，熟悉分布式系统、并行计算、机器学习等跨学科技术融合。
2. 工程能力：主导过多个千万级用户规模的系统建设，具备从需求分析、架构设计到上线运维的全流程经验，擅长解决高并发、低延迟、大规模数据等工程挑战。
3. 创新能力：在图计算动态负载均衡、GNN模型优化等方向提出多项创新方案，发表多篇高水平论文，拥有5项发明专利。
4. 团队协作：具备良好的沟通能力，曾担任技术负责人带领10人团队完成项目交付，熟悉敏捷开发流程，能够高效协调跨部门资源。
5. 学习意愿：持续关注图计算领域前沿动态（如图Transformer、动态图推理等），定期阅读顶会论文（NeurIPS、WWW、KDD等），保持技术敏锐度。
八、未来规划
短期目标（1-2年）：深入研究图计算与大模型融合方向，探索图结构信息在Transformer架构中的有效利用方式，发表1-2篇顶会论文。
中期目标（3-5年）：成为图计算领域技术专家，带领团队构建行业领先的图计算平台，服务金融、社交、推荐等多个业务场景。
长期目标（5年以上）：推动图计算技术标准化与产业化，参与制定国际/国内图计算相关标准，培养图计算领域技术人才。
关键词：图计算算法工程师、分布式图计算、图神经网络、PageRank、社区发现、GNN、Spark GraphX、CUDA加速、动态图流、跨模态图匹配
简介：本文是一份图计算算法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、获奖证书、自我评价及未来规划等内容。申请人拥有清华大学本科与中国科学院计算所硕士学历，8年图计算领域研发经验，精通Pregel/GraphX等框架，擅长GNN模型优化与大规模图数据处理，曾主导微信社交网络图计算平台、腾讯云图计算服务、阿里巴巴达摩院GNN平台等项目，具备从底层优化到上层算法的全栈能力，追求技术创新与工程落地结合。
