算法工程师个人简历工作经历范文（5篇）

算法工程师在找工作做简历的时候，经常不知道求职简历中的工作经历板块怎么写，下面是简历网小编整理的适合算法工程师在做简历时写的工作经历范文5篇！希望能帮助到大家。

范文1

所属公司：xx出行

参与角色：算法工程师28k×12薪

项目周期：2022.07-2023.01 (6个月)

项目背景：根据城市各区域供需情况，为每个区域动态调整匹配时间间隔，找到全局最优的司乘匹配，优化司乘接驾距离。

围栏划分：选用 KMeans 算法，将城市六边形格子按照地理距离、供需特征，聚类成 DO 闭合度更高的地理围栏，作为策略实施的基本空间单元。

模型训练：构建围栏历史 1 分钟供需特征，使用 XGBoost 多分类模型预测每个围栏的分单间隔，模型宏平均精确率0.89、召回率 0.71、F1 值 0.76。

仿真验证：在仿真系统中部署模型，进行时空仿真实验，验证模型在不同供需场景下的效果。

项目结果：相比全城固定 2s 一轮的分单间隔，动态分单间隔方案在接驾距离上整体降低 2%，应答后取消率降低 0.8%，最终的成交率提升 0.4%。

范文2

所属公司：xx股份

参与角色：算法工程师

项目周期：2022.02-至今 (1年4个月)

工作内容：

1. 参与推动智能驾驶算法工程化落地性质的适配工作；

2. 基于传统图像处理的地毯灯缺陷检测算法开发（基于c++语言、Opencv库，已落地）；

工作业绩：

1. 独立完成基于传统图像处理的地毯灯缺陷检测算法开发且落地，

0.8秒内完成6K图像的缺陷检测；

2. 独立完成感知输出功能性、准确性验证，打通板端回灌方式调试工作、pack 解析工作，完成算法内部标志牌、推理模块原理性代码消化（用以支撑后续二次开发）；

3. 半年内完成3篇专利编写

范文3

所属公司：天x

参与角色：算法工程师

项目周期：2021.05-2022.02 (9个月)

工作内容：

1. EL、VI 电池片缺陷数据集收集、打标及归档；

2. 串焊、叠层电池片 EL 缺陷检测算法训练、二次开发及部署（基于 Ubuntu 系统、python 编程语言、Pytorch和 Opencv库）；

2. 叠层电池片 VI 缺陷检测算法开发及部署（基于 Ubuntu 系统、python 编程语言、Pytorch和 Opencv库）；

3. PL 电池片缺陷二次判定算法开发（基于 python 编程语言、Xgboost库）；

工作业绩：

1. 独立开发的叠层电池片 VI 缺陷检测算法已投入车间使用，

0.8秒内完成2K分辨率图像缺陷检测；

2. 独立实现了电池片组件自动切图算法和批量推理功能；

3. 独立开发的 PL 电池片缺陷二次判定算法将过判率降低了30%；

范文4

所属公司：xx数据

参与角色：算法工程师

项目周期：2021.04-至今 (2年2个月)

部门：AI组

岗位职责

负责开发和维护用于电商数据分析的 NLP和 CV相关的模型、算法和服务

• YiNLP:维护和开发可用于细粒度情感分析的 NLP平台,以 BERT模型为核心,根据知识图谱和词库,对电商和社媒的长短评论做多维度的负中正情感判定

• YiCrowds: 基于label-studio再开发的 CV&NLP标注平台,针对不同的应用场景设计开发了新的模版和功能,使用 Redis实现了持久化且带分级依赖的预标注缓存

• YiBrand: 调研并开发了一个基于中文 CLIP和Milvus的多模态推荐系统,将商品头图(图片)和商品标题(文字)向量化后存储到Milvus中,搜索时进行多模态的相似度计算,用以支持数据分析中百万级商品的品牌映射,准确率达 98%;索引数据库可以通过 Celery周期性更新,也可实现以图搜图和关联品牌发现等功能

• ETL工具: 为将 AI组的算法嵌入到数据分析的数据流中,开发了多个供 ETL调用的 Python库和API接口,如品牌映射、SPU清洗、验证码识别、缺失图检测等