机器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
个人总结
8 年机器学习框架开发经验，精通 TensorFlow、PyTorch 等主流框架原理，具备自研框架能力。 擅长性能优化，多次通过技术创新提升框架训练效率与资源利用率。 具备良好的团队协作与沟通能力，能与算法、业务团队紧密合作，推动项目落地。
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
机器学习框架工程师
在职
上海
30k-40k教育经历
上海交通大学
985双一流
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了计算机算法、数据结构、机器学习等专业课程，GPA 3.8/4.0，专业排名前 10%。
- 参与多项科研项目，发表论文 2 篇，其中一篇被 SCI 收录。
工作经历
字节跳动
互联网大厂
机器学习平台部
机器学习框架工程师
框架开发性能优化
2020.072023.06
上海
- 负责公司自研机器学习框架的核心模块开发与优化，主导分布式训练模块的设计与实现，使训练效率提升 30%。
- 优化框架的内存管理机制，降低内存占用 20%，提高框架在大规模数据场景下的稳定性。
- 与算法团队紧密合作，将多种前沿算法快速集成到框架中，支持了 5 个重要业务线的模型训练需求。
百度
AI 领军企业
深度学习技术平台部
机器学习工程师
机器学习平台搭建
2018.072020.06
北京
- 参与公司基础机器学习平台的搭建，负责特征工程模块的开发，构建了高效的特征抽取与转换工具链。
- 针对推荐系统场景，优化模型训练流程，使线上模型迭代周期从 7 天缩短至 3 天，推荐效果提升 15%。
- 主导开发了自动化超参数调优工具，提高了模型调优效率 50%，已在多个项目中推广使用。
项目经历
金融风控机器学习框架
核心开发
字节跳动
2021.012022.12
- 该项目是为金融风控场景打造的机器学习框架，旨在提高风险评估模型的训练速度与精度。
- 作为核心开发人员，负责框架的计算图优化模块，通过算子融合、内存复用等技术，使模型训练速度提升 40%。
- 引入自动微分机制，支持动态图与静态图混合编程，降低了算法工程师的开发门槛，项目上线后已支持 10 多个风控模型的训练。
计算机视觉机器学习框架
模块负责人
百度
2019.012019.12
- 参与构建公司内部的计算机视觉机器学习框架，专注于卷积神经网络相关模块开发。
- 优化卷积算子实现，利用 GPU 并行计算特性，使卷积运算速度提升 50%。
- 设计并实现了模型量化模块，在不损失精度的前提下，将模型大小压缩 30%，适用于移动端设备部署，该模块已在多个图像识别项目中应用。
技能专长
Python
C++
TensorFlow
PyTorch
分布式系统
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
其他信息
开源贡献:
- 参与多个开源机器学习项目贡献代码，如在 XGBoost 项目中优化了特征并行算法，被项目组采纳并合并到主分支。
