AI高性能计算后端开发简历模板
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操作简单、制作快速，AI 智能优化
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
AI高性能计算后端开发
在职
北京
30k-50k个人总结
- 8年AI高性能计算后端开发经验，精通多种优化算法，具备大型项目架构设计能力
- 有在互联网大厂主导和参与核心项目的经历，能带领团队攻克技术难题
- 对AI领域技术发展趋势敏感，持续学习新技术并应用于实际开发，提升产品竞争力
教育经历
清华大学
985211
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了计算机体系结构、算法设计与分析等课程，成绩优异，GPA 3.8/4.0
- 参与导师的科研项目，负责部分算法优化工作，锻炼了科研能力和团队协作能力
工作经历
百度
互联网大厂技术领先
AI技术研发部
AI高性能计算后端开发工程师
AI开发高性能计算后端开发
2018.072021.12
北京
- 负责公司AI计算平台的后端开发，优化计算任务调度算法，使任务平均执行时间降低30%，每年为公司节省计算资源成本超500万元
- 主导开发了分布式存储系统与计算平台的高效对接模块，提升数据传输效率40%，支撑了多个重要AI项目的顺利开展
- 带领3人小团队完成新功能模块的设计与开发，模块上线后稳定运行，用户满意度达95%以上
字节跳动
创新企业发展迅速
AI基础架构部
资深AI高性能计算后端开发工程师
AI架构性能优化团队协作
2022.01至今
北京
- 作为核心成员参与公司下一代AI计算框架的后端架构设计，该框架上线后，在同等计算资源下，模型训练速度提升50%，已应用于公司多个核心业务线
- 优化了计算资源动态分配策略，根据业务优先级和实时负载情况，智能分配资源，资源利用率从60%提升至80%，每年节省成本超千万元
- 与算法团队紧密合作，针对不同类型的AI算法（如图像识别、自然语言处理）进行后端适配优化，使算法在平台上的运行效率平均提高25%
项目经历
AI高性能分布式计算平台开发
核心开发工程师
百度
2019.012020.12
- 项目背景：为满足公司日益增长的AI模型训练需求，开发高性能分布式计算平台
- 负责内容：设计并实现计算任务的分布式调度算法，根据节点负载、任务类型等因素动态分配任务；优化数据传输协议，减少网络延迟，提升数据交互效率
- 项目成果：平台上线后，支持万级节点规模，模型训练吞吐量提升2倍，在ImageNet图像识别任务上，训练时间从原来的24小时缩短至10小时
自动驾驶AI高性能计算后端构建
技术负责人
字节跳动
2022.052023.05
- 项目背景：针对自动驾驶领域的AI算法对实时计算的高要求，构建专用高性能计算后端
- 负责内容：优化GPU计算资源管理，实现多任务并行调度，提高GPU利用率至90%以上；设计容错机制，保障计算任务在硬件故障时的快速恢复
- 项目成果：该后端支撑的自动驾驶AI算法在实际路测中，决策响应时间降低50%，误判率降低20%，已应用于公司多款自动驾驶原型车
技能专长
C++
Python
高性能计算优化
分布式系统
荣誉奖项
2020年百度优秀员工
2023年字节跳动技术创新奖
其他信息
开源贡献:
- 参与开源高性能计算框架OpenHPC的部分模块开发，提交代码5000+行，被社区采纳并广泛应用
- 撰写相关技术博客，分享开发经验，阅读量超10万次
