1. 时序型简历
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4. 目标型简历
推荐：混合型简历
个人信息
技能专长
工作经历（按时间倒序）
项目经验（按重要性排序）
教育背景
其他信息（获奖、证书、兴趣爱好）
理由：
备选格式（针对不同情况）：
格式A：技能优先型（适合转行或技能突出者）
个人信息
技能专长
项目经验
工作经历
教育背景
其他信息
格式B：经历优先型（适合有丰富工作经验者）
个人信息
工作经历
项目经验
技能专长
教育背景
其他信息
1. 视觉层次
2. 留白设计
3. 对齐方式
4. 分栏设计
标题设计：
个人信息
李云哲
📱 138-0000-0000 📧 liyunzhe@email.com 🌐 github.com/liyunzhe 🏠 liyunzhe.dev
内容分组：
工作经历
2023.03 - 2023.12 北京科技有限公司 应用开发工程师
• 负责公司核心产品的后端开发工作
• 使用Python+LangChain开发智能对话系统
• 参与需求分析和技术方案设计
• 指导2名初级开发人员，参与代码审查
2021.06 - 2023.02 上海软件有限公司 后端开发工程师
• 负责微服务架构设计和开发
• 使用Spring Boot构建RESTful API
• 优化数据库查询性能，提升响应速度30%
技能展示：
技能专长
编程语言：Python（精通）、Java（熟悉）、Go（了解）、C++（了解）
框架技术：LangChain（精通）、TensorFlow（熟悉）、PyTorch（熟悉）
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）
云服务：阿里云（熟悉）、Docker（精通）、Kubernetes（熟悉）
项目经验：
项目经验
智能客服系统 2023.06 - 2023.09 技术负责人
技术栈：Python + LangChain + FastAPI + PostgreSQL + Redis
项目描述：基于大语言模型的智能客服系统，支持多轮对话和知识问答
个人职责：
• 负责整体架构设计，集成多个大模型API，实现智能路由
• 开发RAG系统，构建向量数据库，提升知识检索准确率60%
• 实现智能体框架，支持工具调用和任务规划
• 优化模型推理性能，响应时间从3s降低到800ms
项目成果：客服效率提升50%，用户满意度达到92%，日处理对话10万+
推荐字体：
字体大小：
字体使用原则：
经典配色方案：
使用原则：
具体建议：
常用符号：
使用技巧：
表格设计：
技能专长
编程语言 Python（精通） Java（熟悉） Go（了解）
框架技术 LangChain（精通） TensorFlow（熟悉） PyTorch（熟悉）
数据库 PostgreSQL（精通） MongoDB（熟悉） Redis（精通）
列表设计：
工作经历
• 负责公司核心产品的后端开发工作
• 使用Python+LangChain开发智能对话系统
• 参与需求分析和技术方案设计
• 指导2名初级开发人员，参与代码审查
应届毕业生：
有经验求职者：
高级职位：
特殊情况：
1. 删除冗余信息
2. 合并相似内容
3. 使用关键词
4. 优化表达
过长版本：
项目经验
智能客服系统 | Python + LangChain + RAG + FastAPI | 2023.06 - 2023.09
项目背景：这是一个为企业客户提供基于大语言模型的智能客服解决方案，
包括自然语言理解、意图识别、知识检索、对话生成等多个模块。
技术实现：采用RAG架构，结合向量数据库和知识图谱，使用LangChain构建对话流程，
数据库使用MongoDB，向量数据库使用Milvus，部署在阿里云上。
个人职责：负责RAG系统设计、提示词工程优化、对话管理模块开发、知识库构建等。
项目成果：客服响应时间缩短70%，问题解决准确率提升至85%，支持日处理咨询量1000+，
用户满意度达到95%以上。
技术亮点：实现多轮对话记忆机制，支持上下文理解；使用向量检索提升知识匹配精度；
使用LangChain构建复杂的对话流程，提高系统可维护性。
精简版本：
项目经验
智能客服系统 | Python + LangChain + RAG + FastAPI | 2023.06 - 2023.09
项目背景：为企业客户提供基于大语言模型的智能客服解决方案
技术实现：RAG架构，结合向量数据库和知识图谱，使用LangChain构建对话流程
个人职责：负责RAG系统设计、提示词工程优化、对话管理模块开发
项目成果：客服响应时间缩短70%，问题解决准确率提升至85%，支持日处理咨询量1000+
技术亮点：多轮对话记忆机制；向量检索提升知识匹配精度
技术分类展示：
技术栈
编程语言：Python、Java、Go、C++、JavaScript、TypeScript
框架技术：LangChain、LlamaIndex、TensorFlow、PyTorch、Spring Boot
应用开发：RAG系统、智能体开发、微服务架构、API设计
数据库：PostgreSQL、MongoDB、Redis、Milvus、Elasticsearch
云服务：阿里云、腾讯云、AWS、Docker、Kubernetes
技能水平标识：
技能专长
Python ⭐⭐⭐⭐⭐ LangChain ⭐⭐⭐⭐⭐ RAG ⭐⭐⭐⭐⭐
Java ⭐⭐⭐⭐ TensorFlow ⭐⭐⭐⭐ Agent ⭐⭐⭐⭐
Go ⭐⭐⭐ PyTorch ⭐⭐⭐ 提示词工程 ⭐⭐⭐
技术深度展示：
核心技术
• 大语言模型：GPT-4、Claude、Qwen、Llama2、DeepSeek
• 应用框架：LangChain、LlamaIndex、AutoGPT、Transformers
• 深度学习：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face
• 向量数据库：Milvus、FAISS、Weaviate、Pinecone
• 微服务：Spring Cloud、Dubbo、gRPC、Consul
项目描述模板：
项目名称 | 技术栈 | 项目时间
项目背景：应用场景和解决的问题
技术实现：核心技术方案和架构设计
个人职责：具体负责的模块和功能
项目成果：量化的应用效果
技术亮点：技术创新点和难点
技术项目示例：
智能客服系统 2023.06 - 2023.09 技术负责人
技术栈：Python + LangChain + FastAPI + PostgreSQL + Redis
项目背景：为企业客户提供基于大语言模型的智能客服解决方案
技术实现：RAG架构，结合向量数据库和知识图谱，使用LangChain构建对话流程
个人职责：负责RAG系统设计、提示词工程优化、对话管理模块开发
项目成果：客服响应时间缩短70%，问题解决准确率提升至85%，支持日处理咨询量1000+
技术亮点：多轮对话记忆机制；向量检索提升知识匹配精度；智能路由和负载均衡
应用开发关键词：
技术能力关键词：
在线简历：
PDF简历：
Word简历：
Markdown简历：
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