一、算法工程师简历结构
有科研/论文经历（研究导向）
- 个人信息（含 GitHub 链接、Google Scholar/arxiv 链接）
- 个人优势/研究方向（研究方向 + 代表成果 + 工程落地经验）
- 工作/实习经历（线上系统、模型迭代、工程部署）
- 科研/论文（期刊会议 + CCF 等级 + 核心贡献）
- 项目经历（开源项目/竞赛）
- 技能清单
- 教育背景
纯工程导向（无论文）
- 个人信息（含 GitHub 链接）
- 个人优势（方向 + 技术栈 + 代表成果）
- 工作经历（模型迭代、工程优化、业务指标）
- 项目经历（Kaggle/竞赛/开源）
- 技能清单
- 教育背景
💡 算法岗面试官最看重的是：你解决了什么实际问题、用了什么方法、带来了什么可量化的提升。纯理论的描述（「研究了 Transformer 原理」）不如工程落地描述（「在千万用户推荐系统中应用 Self-Attention，CTR 提升 1.2%」）。
二、技术栈写法：框架 + 方向 + 规模经验
❌ 只有框架名称的技术栈
技能：Python, PyTorch, TensorFlow, Transformers, scikit-learn, Spark, CUDA, Kubernetes
✅ 带方向深度的技术栈
• 深度学习框架：PyTorch（主力，4年+，有大规模分布式训练经验）、TensorFlow（了解）• LLM/大模型：Transformers、LLaMA/Qwen 微调（LoRA/SFT）、RAG 架构、vLLM 部署
• 推荐/召回：双塔模型、DSSM、DIN、ETA；Faiss 向量检索
• NLP：BERT 系列、文本分类/NER/信息抽取、情感分析
• 工程/部署：TensorRT 量化、ONNX 导出、Kubernetes、CUDA 优化
• 大数据：Spark（特征工程）、Hive（离线）、Flink（实时特征）
三、3 类核心经历的写法
① 推荐系统经历（互联网大厂最高频）
❌ 没有指标的推荐系统描述
• 负责内容推荐系统的 CTR 预估模型迭代工作• 引入了新的特征，改善了推荐效果
✅ 有指标的推荐系统描述
• 负责内容推荐系统 CTR 预估模型迭代，新增 4 个用户行为序列特征，线上 AUC 提升 0.8%，日均 PV 增加 1200 万（实验显著，p<0.05）• 主导引入 LLM 对用户 Query 进行语义扩展，多路召回召回率提升 22%，最终 CTR 提升 1.5%
② NLP/大模型经历
❌ 没有具体成果的 NLP 描述
• 负责文本分类与信息抽取模型研发• 参与了大模型微调工作，改善了效果
✅ 有具体成果的 NLP 描述
• 负责文本分类与信息抽取模型（BERT fine-tune + CRF），在内部测试集 F1 score 达 91.3%（较 baseline 提升 6.2%），日均处理请求 500 万次• 参与 LLM 私有化部署（Qwen-14B + LoRA SFT），针对垂直领域知识问答，问答准确率从 68% 提升至 84%；使用 TensorRT 量化，推理速度提升 3 倍
③ 工程部署优化（体现全栈能力）
❌ 没有量化的工程优化
• 对模型进行了量化部署，提升了推理速度
✅ 有量化的工程优化
• 完成模型从 PyTorch 训练到 TensorRT INT8 量化部署全流程，推理速度提升 3 倍（from 180ms → 60ms/request），GPU 利用率提升 40%，降低服务器成本约 35%
四、论文经历写法规范
论文经历写作公式
论文标题（简短）
+
发表状态（已发/在审）
+
期刊/会议（CCF 等级）
+
核心贡献 + 代表性指标
示例：「基于双塔模型的跨域推荐方法研究，第一作者，已发表 EMNLP 2024（CCF-B）；提出结合图注意力与对比学习的跨域迁移方案，在公开数据集 Recall@20 提升 6.3%；论文代码开源，GitHub 200+ Star，arxiv 被引 12 次」
五、竞赛经历（Kaggle/KDD Cup 等）
💡 AI/算法竞赛经历对校招是加分项，对社招意义有限。写法重点：比赛名称 + 参赛规模（多少支队伍）+ 名次（具体排名而不只写「获奖」）+ 核心技术方案。
✅ 竞赛经历写法示例
• Kaggle 竞赛「XX 推荐系统挑战赛」，前 3%（287/9,512 支队伍）；核心方案：双塔召回 + DIN 精排 + Stacking 融合，Private LB NDCG@10 = 0.478
六、个人优势模板（2026 LLM 时代版）
✅ 高分算法工程师个人优势示例
4 年算法工程师经验，专注 NLP 与推荐系统方向，熟练掌握 PyTorch、Transformers，有大规模模型训练与工程部署经验。参与过亿级用户推荐系统的核心算法迭代（CTR 提升 0.8% AUC），有 LLM 微调（LoRA/SFT）与私有化部署实战（知识问答准确率从 68%→84%）。有 CCF-B 论文 1 篇（第一作者），GitHub 开源项目 200+ Star，具备从算法研究到工程落地的完整链路能力。
七、完整高分简历示例（节选）
✅ 算法工程师·工作经历范例
某互联网大厂 | 高级算法工程师 | 2022.03–至今• 负责内容推荐 CTR 预估模型迭代，新增序列特征 + LLM 语义扩展，线上 AUC 提升 0.8%，日均 PV 增加 1200 万
• 主导引入 LLM（Qwen-14B + LoRA SFT）构建私有知识问答系统，准确率从 68% 提升至 84%，部署后人工客服咨询量降低 35%
• 完成模型 TensorRT INT8 量化部署，推理速度提升 3 倍，GPU 成本降低 35%
• 使用 Spark 完成离线特征处理管道重构（100+ 个特征），计算耗时降低 35%