深度学习框架工程师简历模板
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打印效果最好
操作简单、制作快速，AI 智能优化
简小全
13800000000
zhangwei@example.com
北京
28
男
深度学习框架工程师
在职
北京
25k-35k教育经历
北京大学
211
计算机科学与技术
本科
2015.092019.06
- 系统学习计算机体系结构、算法设计与分析等专业课程，成绩优异，多次获得校级奖学金。
- 参与学校组织的编程竞赛，锻炼算法思维和团队协作能力。
工作经历
字节跳动
技术创新
人工智能实验室
深度学习框架工程师
深度学习性能优化
2020.072023.06
北京
- 负责深度学习框架的性能优化，通过对底层计算模块的分析与重构，使框架在图像识别任务中的推理速度提升了30%。
- 主导框架新特性的开发，如分布式训练功能，支持多机多卡并行训练，已成功应用于公司多个大型项目，节省了40%的训练时间成本。
- 与算法团队紧密合作，针对不同的业务场景（如自然语言处理、自动驾驶）定制框架接口，提高了算法工程师的开发效率。
百度
技术积累深厚
深度学习技术平台部
深度学习框架工程师
自动求导内存管理
2019.072020.06
北京
- 参与公司自研深度学习框架的搭建，负责自动求导模块的设计与实现，支持多种数据类型和复杂计算图的求导，准确率达到99.5%。
- 优化框架的内存管理机制，通过引入更高效的内存复用策略，使框架在大规模训练任务中的内存占用降低了25%。
- 编写框架的文档和教程，组织内部培训，帮助新员工快速上手框架开发工作，培训满意度达95%以上。
项目经历
深度学习框架图像分类优化项目
核心开发人员
字节跳动
2021.012021.12
- 项目背景：为满足公司日益增长的大规模图像分类任务需求，对现有深度学习框架进行优化升级。
- 项目成果：通过优化卷积计算内核，采用更高效的并行计算策略，使图像分类任务的训练速度提升了40%，在ImageNet数据集上的准确率达到95%（提升了2个百分点）。
- 技术难点：处理不同硬件平台（GPU、TPU）的兼容性问题，通过抽象硬件接口层，实现了一次开发多平台部署。
语音识别深度学习框架加速项目
技术负责人
百度
2019.092020.05
- 项目背景：针对公司语音识别业务，开发适配的深度学习框架加速模块。
- 项目成果：设计并实现了基于循环神经网络（RNN）的语音识别加速模块，在实际业务场景中，使语音识别的实时性提高了30%，识别准确率保持在98%以上。
- 技术亮点：引入模型量化技术，在不损失过多精度的前提下，将模型参数压缩了50%，降低了部署成本。
个人总结
具备[工作年限]年深度学习框架开发经验，熟悉主流框架（TensorFlow、PyTorch）原理，有自研框架实践。 擅长性能优化，在图像、语音等多个领域项目中取得显著优化成果。 良好的团队协作和沟通能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案。
技能专长
深度学习框架开发
性能优化
自动求导
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
其他信息
分布式系统:
熟悉分布式系统架构，有基于深度学习框架的分布式训练系统设计与开发经验，能够解决分布式环境下的通信、同步等问题。
