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算法工程师简历（优秀范例）

编辑：幻主简历时间：2024-05-31 来源：幻主简历

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【#算法工程师简历#】一份精心制作的算法工程师简历，不仅能够全面展示专业技能和项目经验，更是敲开心仪公司大门的金钥匙。但如何撰写一份令人印象深刻的简历呢？以下是幻主简历网整理的算法工程师简历，欢迎大家阅读收藏！

算法工程师简历（优秀范例）

求职意向

求职类型：全职

意向岗位：算法工程师

意向城市：广东广州

薪资要求：面议

求职状态：随时到岗

教育背景

时间：20xx.9-20xx.6

学校名称：幻主简历大学（1）

专业名称：软件学院软件工程

学术成绩：在研究生入学考试中，专业课分数位列年级第三，展示了出色的学术能力和专业素养。
GPA及排名：GPA 3.8/4.0（专业前10%）

学术奖学金：曾获得校级一等学术奖学金，以表彰在学术领域的卓越表现。
校内活动和荣誉：积极参与学校组织的算法竞赛，并获得优异成绩。同时，在AI算法大赛中，与团队成员共同合作，荣获二等奖。
研究经历：在多核系统与应用实验室期间，主攻深度学习、GAN/VAE等AI生成模型。目前有两篇关于音乐生成方向的论文正在投稿至CCF C类会议。

时间：20xx.9-20xx.7

学校名称：幻主简历大学（2）

专业名称：计算机科学与技术

GPA及排名：GPA 3.7/4.0（专业前15%）

学术奖学金：曾多次获得校级二等学术奖学金，以表彰在学业上的突出表现。
校内活动和荣誉：积极参与基础算法竞赛，并取得良好成绩。同时，参与arm/51单片机开发板嵌入式项目，提升了自己的实践能力和团队协作能力。

项目经验

时间：20xx.9-20xx.11

项目名称：幻主简历（4）项目案例

项目角色：队长

职责：初赛是个人参赛。复赛是三人队的队长，实际工作还是一个人完成。

项目介绍：给一段MP4格式的短视频以及与视频对应的英文文本，包含五个问题和问题的三个答案（多标签分类）。参赛者需对给定的短视频进行内容识别和分析，并回答每一个视频对应的问题

工作描述：这个赛题包含了CV、NLP、多模态融合等领域知识。模型可分为视频处理模块，语言处理模块，多模态融合模块和分类模块四部分。视频处理模块我们使用了双流框架，并且在光流特征，C3D特征，VGG特征， res特征等通过实验选取了最佳效果的组合：视频静态特征组合（resnet3d）和视频动态特征组合（I3D）。使用glove，对问题进行词分割，然后再使用seq2seq转换为句子向量。多模态融合部分，参考了一篇论文的一粗细力度注意力机制，从问题出现的词语和整个问句两个方面做attention，提取视频特征中的重点位置。答案的词汇是有限的，提取答案词汇频率前1000，作1000分类。

最后还发现了赛题的bug：因为一个视频五个问题，有时一个问题的答案会出现在另一个问题的题干中，所以直接利用程序将问题中出现的关键词作为另一个问题的答案。这有效提高了成绩的分数，但是操作被判定是违规的。

成果：初赛总排名十五，复赛操作违规（原总排名十三，作废成绩总排名第二）。

校内实践

时间：20xx.3-20xx.7

公司名称：幻主简历实习经验案例（1）

职位名称：研究、开发

实践内容：

环境搭建与维护：负责基于Docker的项目环境搭建，撰写Dockerfile和docker-compose文件，确保work端和server端在Docker环境中的稳定运行和通信。
医疗影像系统开发：参与AI医疗影像系统的开发工作，该系统实现医疗图片的共享、手工标记和AI智能分类功能。
图像分类与数据增强：使用卷积神经网络（CNN）对白细胞图像进行分类，并利用生成对抗网络（GAN）对医疗数据集进行数据增强，以提高模型分类的准确率。

实践成果：

成功搭建并维护了基于Docker的项目环境，实现了服务的一键创建和运行，提高了开发效率和系统的可移植性。
在AI医疗影像系统中，实现了白细胞图像的准确分类，为医疗诊断提供了有力的辅助工具。
通过利用GAN网络进行数据增强，显著提高了模型分类的准确率，为医疗影像的深度学习应用提供了更可靠的数据支持。在实习期间，我的工作得到了导师和团队成员的高度评价。

自我评价

乐观热爱生活，爱好广泛，大学篮球系比赛亚军，喜欢马拉松，唱K，五子棋，围棋少年组省一等奖（好吧有点久远），电子琴，最近沉迷尤克里里。

正直、负责、专注不服输。对于热爱的事业毫无保留的奋斗。抗压能力强，吃苦耐劳，有良好的适应能力。研究生阶段曾经为了参加比赛、赶论文实验，多周在实验室过夜。

具有较强的自学能力和独立思考能力，所做的单人项目，包括论文idea和实现大部分是自己独立完成。但同时又深知团队的重要性，有良好的合作，并肩作战能力。

能虚心认识自己的不足，并热衷且习惯去不断进化自己，克服困难完成挑战。

专业技能

熟练数据结构，C语言，常用基础算法，有基础算法竞赛经历；

熟悉java语言；熟悉linux开发环境；熟悉python语言；

有深度学习算法竞赛经验, 了解机器学习，CV,NLP,多模态融合的基础理论知识；

有keras，tensorflow，pytorch深度学习框架开发经验；

读研前有嵌入式开发经验，研究生主攻方向：深度学习, 研究AI生成器，重点研究GAN、VAE等常用AI生成模型，并实现音乐/图像生成、风格迁移、数据增强等实际应用。

在投两篇音乐生成方向的CCF-C类国外会议论文，有良好的独立科研能力和攻坚问题的能力；