必需信息：
可选信息：
格式规范：
张三
应用开发工程师
📱 138-0000-0000 �� zhangsan@email.com 🌐 github.com/zhangsan
�� 北京市海淀区
注意事项：
核心信息：
可选信息：
标准格式：
教育背景
2018.09 - 2022.06 北京理工大学 计算机科学与技术 本科
主修课程：机器学习、深度学习、数据结构、算法设计、Python编程、软件工程
相关证书：计算机二级、英语六级（CET-6 520分）
获奖情况：2019-2021年连续三年获得校级奖学金
毕业设计：基于深度学习的图像识别系统设计与实现
优化技巧：
基本要素：
时间倒序：
职责描述：
标准格式：
工作经历
2020.03 - 2022.08 北京科技有限公司 应用开发工程师
公司规模：200-500人，互联网行业
• 负责公司核心产品的后端开发，使用Python和FastAPI构建微服务架构
• 参与大模型集成和优化，将ChatGPT、文心一言等模型集成到业务系统中
• 开发RAG（检索增强生成）系统，提升回答准确性40%，响应时间降低30%
• 构建智能体框架，支持多轮对话和任务规划，用户满意度达到95%
• 优化模型推理性能，通过缓存和批处理技术，成本降低25%
• 指导2名初级开发人员，参与代码审查和技术方案设计
2018.07 - 2020.02 上海软件有限公司 算法实习生
公司规模：50-200人，软件服务行业
• 参与机器学习模型训练和调优，使用TensorFlow和PyTorch框架
• 协助完成数据预处理和特征工程，提升模型准确率15%
• 学习并应用深度学习算法，完成图像识别和NLP任务
• 参与产品测试，确保模型性能和稳定性
• 独立完成3个算法模块开发，获得导师好评
选择标准：
数量控制：
基本信息：
详细描述：
标准格式：
项目经验
智能客服系统 2021.06 - 2021.12 技术负责人
技术栈：Python + FastAPI + LangChain + OpenAI API + PostgreSQL + Redis
项目规模：5人团队，服务10万+用户
项目描述：基于大语言模型的智能客服系统，支持多轮对话、意图识别和知识问答
个人职责：
• 负责整体应用架构设计，集成多个大模型API，实现智能路由和负载均衡
• 开发RAG系统，构建向量数据库，实现知识检索准确率提升60%
• 实现智能体框架，支持工具调用和任务规划，处理复杂业务场景
• 优化模型推理性能，通过缓存和异步处理，响应时间从3s降低到800ms
• 设计并实现A/B测试框架，支持多版本模型对比和效果评估
技术亮点：创新性地将知识图谱与向量检索结合，提升复杂查询准确率25%
项目成果：系统上线后，客服效率提升50%，用户满意度达到92%，日处理对话10万+
内容生成平台 2020.09 - 2021.03 核心开发工程师
技术栈：Python + Django + Celery + Milvus + Docker + Kubernetes
项目规模：8人团队，月活用户50万+
项目描述：面向内容创作者的智能写作平台，支持文章生成、改写、优化等功能
个人职责：
• 使用LangChain框架构建应用，实现多种内容生成策略和模板
• 开发提示词工程系统，通过A/B测试优化提示词，生成质量提升35%
• 实现多模态内容生成，支持文本、图片、视频等多种格式输出
• 构建分布式任务队列，支持高并发内容生成，日处理量达到100万次
• 设计并实现内容质量评估体系，自动过滤低质量内容
技术亮点：创新性地引入用户反馈学习机制，持续优化生成质量
项目成果：平台用户数突破50万，内容生成准确率达到85%，月活跃用户10万+
数据分析平台 2019.03 - 2019.12 全栈开发工程师
技术栈：React + Node.js + MongoDB + ECharts + WebSocket
项目规模：3人团队，服务内部100+用户
项目描述：企业内部数据可视化分析平台，支持实时数据监控和报表生成
个人职责：
• 负责前端界面开发，使用React构建响应式数据看板
• 开发后端API服务，实现数据查询、处理和聚合功能
• 集成多种数据源，支持MySQL、Redis、API等多种数据接入
• 实现实时数据推送，使用WebSocket技术保证数据实时性
• 设计并实现权限管理系统，支持多角色数据访问控制
技术亮点：采用微前端架构，支持模块化开发和独立部署
项目成果：平台稳定运行2年+，数据处理效率提升300%，获得公司技术创新奖
编程语言：
框架与库：
应用技术：
开发工具：
云服务：
熟练度标注：
示例格式：
技能专长
编程语言：Python（精通）、Java（熟悉）、C++（了解）、JavaScript（熟悉）、TypeScript（熟悉）
框架技术：TensorFlow（精通）、PyTorch（精通）、LangChain（熟悉）、FastAPI（精通）
应用开发：RAG系统（精通）、智能体开发（熟悉）、微服务架构（熟悉）
数据库：PostgreSQL（精通）、MongoDB（熟悉）、Redis（精通）、Milvus（熟悉）
云服务：阿里云（熟悉）、OpenAI API（精通）、Docker（精通）、Kubernetes（熟悉）
开发工具：Git（精通）、Docker（精通）、Linux（熟悉）、VSCode（精通）
选择原则：
撰写格式：
获奖情况
• 2021年 公司年度技术创新奖（团队项目）
• 2020年 全国大学生算法竞赛一等奖（个人）
• 2019年 校级优秀毕业生、优秀学生干部
• 2018年 ACM程序设计竞赛省级二等奖
选择标准：
撰写格式：
开源项目
• GitHub：github.com/username，Star 500+，Fork 120+
• 主要贡献：开源应用框架，支持RAG和智能体开发，被下载20万+次
• 技术博客：个人技术博客，原创文章50+篇，总阅读量10万+
• 社区贡献：为多个开源项目贡献代码，累计PR 30+个
选择原则：
示例：
兴趣爱好
• 技术：关注前沿技术发展，定期参加技术分享会和会议，维护技术博客
• 研究：深度学习论文阅读，复现最新算法，参与开源项目贡献
• 运动：跑步、健身，保持身体健康和思维活跃，参加过马拉松比赛
• 阅读：技术书籍阅读，年阅读量20+本，涵盖技术、管理、心理学等领域
使用动词：
量化成果：
专业术语：
避免夸大：
合理包装：
岗位匹配：
行业适应：
整体布局：
内容组织：
细节注意：
`