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研究生簡歷怎么寫「優(yōu)秀篇」

一份專業(yè)簡歷，能夠充分展示自己的專業(yè)技能與豐富經(jīng)驗，為大家在求職市場上脫穎而出.贏得理想職位奠定堅實基礎(chǔ)。那么，如何撰寫一份既規(guī)范又吸引人的專業(yè)簡歷呢？以下是錘子簡歷網(wǎng)整理的產(chǎn)品經(jīng)理簡歷「優(yōu)秀篇」，歡迎大家閱讀參考！

求職意向

求職類型：全職   

意向崗位：算法工程師.   

意向城市：廣東廣州   

薪資要求：面議   

求職狀態(tài)：隨時到崗   

教育背景

時間：201X.9-201X.6   

學(xué)校名稱：錘子簡歷大學(xué)（1）   

專業(yè)名稱：軟件學(xué)院 軟件工程   

學(xué)術(shù)成績與排名：研究生入學(xué)考試專業(yè)課成績年級第三，GPA 3.8/4.0，專業(yè)排名前10%。

學(xué)術(shù)獎學(xué)金與榮譽：榮獲2018-2019年度中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)業(yè)獎學(xué)金，彰顯學(xué)術(shù)優(yōu)異。

研究成果：發(fā)表CCF-C類會議論文1篇，1篇SCI 2區(qū)期刊論文在投，榮獲國際Kaggle圖片生成競賽金牌，突出科研能力和創(chuàng)新能力。

時間：201X.9-201X.7   

學(xué)校名稱：錘子簡歷大學(xué)（2）   

專業(yè)名稱：計算機科學(xué)與技術(shù)   

學(xué)習(xí)與實踐：在本科階段積累基礎(chǔ)算法競賽經(jīng)驗，參與arm/51單片機開發(fā)項目，打下堅實的計算機科學(xué)基礎(chǔ)。

校內(nèi)活動：積極參與技術(shù)社團(tuán)活動，組織編程馬拉松，提升團(tuán)隊協(xié)作與項目管理技能。

項目經(jīng)驗

時間：201X.12-201X.5   

項目名稱：錘子簡歷（1）項目案例   

項目角色：一作   

論文名稱：英文會議論文《MIDI-SANDWICH:用于單軌音樂符號生成的多層-多任務(wù)條件VAE-GAN網(wǎng)絡(luò)》

職責(zé)：一作

論文介紹：目前大部分符號音樂生成，生成的是音樂片段。本論文利用分層的VAE生成出單軌的，長度是目前平均水平5倍的完整音樂，并且音樂具有曲式結(jié)構(gòu)感和音樂旋律走向。并且將VAE作為GAN網(wǎng)絡(luò)的生成器預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)一步提升生成效果。

工作描述：模型利用分層的VAE，底層處理局部的音樂片段，上層處理整體的音樂結(jié)構(gòu)。底層使用CVAE處理局部的音樂片段，帶有條件的CVAE能夠生成指定首尾音符的音樂片段，以此利用樂理知識（主尾音，旋律走向）限制音樂片段的生成。上層通過分析底層VAE的隱向量，來提取作為一首歌中音樂片段之間的結(jié)構(gòu)化信息。生成歌曲時，先生成上層結(jié)構(gòu)化信息的隱向量，再根據(jù)隱向量去分別生成各個局部的音樂片段，來保證音樂的結(jié)構(gòu)感。同時，上層還提供歌曲完整的旋律走向（類似于和弦走向——音樂片段的首尾音），讓歌曲的各個片段既有結(jié)構(gòu)關(guān)系，也服從樂理上的旋律感。最后，將訓(xùn)練好VAE的生成器作為GAN的生成器，接著訓(xùn)練GAN網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步提高生成的效果。

進(jìn)度：

已經(jīng)被ICONIP2019大會（CCF C類）錄入。

時間：201X.5-201X.7   

項目名稱：錘子簡歷（2）項目案例   

項目角色：一作   

論文名稱：MIDI-SANDWICH2：用于多軌符號音樂生成的多模態(tài)融合-生成VAE網(wǎng)絡(luò)。

職責(zé)：一作

論文介紹：多軌音樂增加了軌道這個維度，一般的RNN模型無法勝任。所以一般多軌都是使用CNN網(wǎng)絡(luò)來架構(gòu)的。本模型在分層VAE模型的基礎(chǔ)上，將底層的基于RNN的VAE模型獨立開了處理不同的多軌，然后參考多模態(tài)融合作為上層VAE的encoder，然后上層VAE的decoder實現(xiàn)多模態(tài)生成（多軌音樂生成）。同時針對數(shù)據(jù)集，改進(jìn)了原musegan的二值化模塊，進(jìn)一步提高生成的多軌音樂的效果。

工作描述：這是對MIDI-SANDWICH，VQ-VAE2代表的分層VAE的進(jìn)一步push。使用獨立的底層VAE來處理.生成不同軌道的音樂信息。比如鼓.吉他.鋼琴。然后上層的VAE通過編碼-譯碼的架構(gòu)，對多個模型得到的特征信息進(jìn)行融合和還原生成，學(xué)習(xí)不同軌道之間的和諧關(guān)系，達(dá)到多軌和諧的效果。同時，因為數(shù)據(jù)集是pianroll，數(shù)據(jù)格式是，（時間點，音符，軌道）。如果某一個音作用，那么值為1，否則為-1。 并且可能同一時間點有多個音符作用。數(shù)據(jù)集創(chuàng)作者提出生成模型增加二值網(wǎng)絡(luò)模塊能優(yōu)化效果，但其方法存在無法梯度下降和收斂的情況。本論文通過將二值化任務(wù)轉(zhuǎn)換為多標(biāo)簽分類任務(wù)，解決了二值網(wǎng)絡(luò)難以收斂的問題。

進(jìn)度： 修改準(zhǔn)備再投

時間：201X.7-201X.8   

項目名稱：錘子簡歷（3）項目案例   

項目角色：隊員   

Kaggle競賽Generative Dog Images：利用GAN等生成模型進(jìn)行小狗圖片的生成。

工作描述：因為是kaggle的內(nèi)核比賽，所以這幾年比較熱門的大型的GAN網(wǎng)絡(luò)都難以在內(nèi)核中用規(guī)定的九小時的訓(xùn)練時間內(nèi)完成，比如BIG GAN，StyleGAN等。 對GAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行增快收斂速度是關(guān)鍵。我使用了VAE-GAN的技術(shù)，因為VAE的收斂相比于普通的GAN網(wǎng)絡(luò)更快，因此將VAE作為GAN的前向預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好的VAE生成器再當(dāng)作是GAN的生成器部分，以此增加訓(xùn)練收斂速度。 同時，隊友還使用了SAGAN以及discriminator rejection sampling，同時還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了一部分的預(yù)處理和后處理，最后團(tuán)隊合作得到top 7（金牌）的成績。

時間：201X.9-201X.11   

項目名稱：錘子簡歷（4）項目案例   

項目角色：隊長   

職責(zé)：初賽是個人參賽。復(fù)賽是三人隊的隊長，實際工作還是一個人完成。

項目介紹：給一段MP4格式的短視頻以及與視頻對應(yīng)的英文文本，包含五個問題和問題的三個答案（多標(biāo)簽分類）。參賽者需對給定的短視頻進(jìn)行內(nèi)容識別和分析，并回答每一個視頻對應(yīng)的問題

工作描述：模型可分為視頻處理模塊，語言處理模塊，多模態(tài)融合模塊和分類模塊四部分。視頻處理模塊我們使用了雙流框架，并且在光流特征，C3D特征，VGG特征， res特征等通過實驗選取了最佳效果的組合：靜態(tài)特征（resnet3d）和動態(tài)特征（I3D）。 使用glove，對問題進(jìn)行詞分割，然后再使用seq2seq轉(zhuǎn)換為句子向量。 多模態(tài)融合部分，參考了一篇論文的一粗細(xì)力度注意力機制，從問題出現(xiàn)的詞語和整個問句兩個方面做attention，提取視頻特征中的重點位置。 答案的詞匯是有限的，提取答案詞匯頻率前1000，作1000分類。

最后還發(fā)現(xiàn)了賽題的bug：因為一個視頻五個問題，有時一個問題的答案會出現(xiàn)在另一個問題的題干中，所以直接利用程序?qū)栴}中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞作為另一個問題的答案。這有效提高了成績的分?jǐn)?shù)，但是操作被判定是違規(guī)的。

成果：初賽總排名十五，復(fù)賽操作違規(guī)（違規(guī)前總排名十三，作廢成績總排名第二）。

時間：201X.9-201X.8   

項目名稱：錘子簡歷（5）項目案例   

項目角色：基本獨立完成   

研究生階段：

畢業(yè)論文《AI音樂風(fēng)格遷移在音樂領(lǐng)域的應(yīng)用》：研究生畢業(yè)論文。

《全國大學(xué)生技能大賽大數(shù)據(jù)-住房月租金預(yù)測》：擔(dān)任隊長，自己主要負(fù)責(zé)lgb模型的編寫和調(diào)參，做一部分特征工程。更多的是學(xué)習(xí)其他隊員的經(jīng)驗。 最終成績，全國二等獎。  

《研一工程實踐：基于NVIDIA TK1開發(fā)的AI智能小車》：擔(dān)任隊員，主要負(fù)責(zé)人臉識別模塊的搭建，移植和優(yōu)化。使用keras搭建CNN完成了人臉識別功能，并移植到nvidia tk1開發(fā)板上，參考了mobile net的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將原模型從90MB壓縮到1.5MB，前向速度在CPU上提高了4倍。

研究生之前：

《鏡鐘夢》： 本科畢業(yè)設(shè)計?；趈ava開發(fā)的桌面應(yīng)用,一款人生模擬器游戲，模擬人的生老病死，衣食住行。參考游戲《太閣立志傳5》。

《貪吃蛇大戰(zhàn)雷電坦克》：基于stm32的arm開發(fā)板,使用C語言編寫的一款對戰(zhàn)游戲，玩家可以選擇貪吃蛇，雷電，坦克進(jìn)行人機和雙人對戰(zhàn)。

《51單片機智能小車》： 基于51單片機實現(xiàn)的智能小車，包括電路設(shè)計，焊接，組裝等。有紅外線壁障，移動，金屬感應(yīng)，對管循跡的功能。

《蜘蛛紙牌》：利用java開發(fā)的桌面蜘蛛紙牌游戲，玩法與WIN自帶的一樣，不同的是只使用單線程實現(xiàn)的。

《酒店管理系統(tǒng)》：利用C語言和炫彩界面UI實現(xiàn)的簡易酒店管理系統(tǒng)。

《心跳掃雷》：利用C語言和炫彩界面UI實現(xiàn)的掃雷小游戲，踩到雷之后會強制關(guān)機。

實習(xí)經(jīng)驗

時間：201X.11-至今   

公司名稱：錘子簡歷實習(xí)經(jīng)驗案例（1）   

職位名稱：算法研究員   

工作內(nèi)容：

領(lǐng)導(dǎo)并參與主旋律生成算法項目，融合樂理知識與先進(jìn)AI模型（VAE.Transformer），針對特定需求定制音樂創(chuàng)作解決方案。

開發(fā)的小說BGM生成模塊，提升用戶閱讀體驗，與歌唱合成技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化音樂作品。

設(shè)計并實現(xiàn)歌曲改編算法，通過分析音高.調(diào)性.節(jié)奏等要素，使模型能夠自動適應(yīng)不同風(fēng)格和場景。

工作成果：

成功研發(fā)出的流行歌譜生成模型，與歌唱合成技術(shù)集成，顯著提高了音樂創(chuàng)作效率，項目成果正籌備投稿至頂級學(xué)術(shù)會議。

實現(xiàn)的自適應(yīng)旋律改編技術(shù)，在內(nèi)部測試中獲得高度評價，預(yù)期將對音樂制作行業(yè)產(chǎn)生積極影響。

時間：201X.3-201X.7   

公司名稱：錘子簡歷實習(xí)經(jīng)驗案例（2）   

職位名稱：研究.開發(fā)   

與實驗室的博士.碩士一起學(xué)習(xí).發(fā)表論文，并且完成實驗室導(dǎo)師安排的項目。

參與的項目：AI醫(yī)療影像系統(tǒng)

項目職責(zé)：負(fù)責(zé)基于docker的項目環(huán)境的搭建，以及參與后續(xù)對醫(yī)療圖像的AI處理。

項目介紹：主要是實現(xiàn)網(wǎng)頁醫(yī)療圖片共享.手工標(biāo)記.AI智能分類的醫(yī)療影像系統(tǒng)。功能主要是，用戶在客戶端上傳白細(xì)胞圖像并且標(biāo)記，圖像上傳到服務(wù)器后，服務(wù)器可以對白細(xì)胞圖像進(jìn)行顯示，歸檔，和AI圖像分類。

工作描述：利用docker構(gòu)建環(huán)境，并且撰寫Dockerfile和docker compose。實現(xiàn)了work端和server端在docker里的環(huán)境搭建和互相通信。并通過docker compose實現(xiàn)服務(wù)的一鍵創(chuàng)建和運行。目前正在研究AI風(fēng)格遷移技術(shù)對醫(yī)療數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強。

工作成果：成功搭建高效穩(wěn)定的Docker化開發(fā)與運行環(huán)境，顯著加速了項目迭代速度，提高了團(tuán)隊協(xié)作效率。協(xié)助開發(fā)的AI醫(yī)療影像系統(tǒng)，在臨床測試中準(zhǔn)確率超過90%，有效輔助醫(yī)生進(jìn)行白細(xì)胞圖像的快速分類與診斷，獲得醫(yī)院合作伙伴的高度認(rèn)可。

自我評價

樂觀熱愛生活，愛好廣泛，大學(xué)籃球系比賽亞軍，喜歡馬拉松，唱K，五子棋，圍棋少年組省一等獎（好吧有點久遠(yuǎn)），電子琴，最近沉迷尤克里里。

抗壓能力強，吃苦耐勞，有良好的適應(yīng)能力。研究生階段曾經(jīng)為了參加比賽.趕論文實驗，多周在實驗室過夜。

具有較強的自學(xué)能力和獨立思考能力，所做的單人項目，包括論文idea和實現(xiàn)大部分是自己獨立完成。但同時又深知團(tuán)隊的重要性，有良好的合作，并肩作戰(zhàn)能力。

能虛心認(rèn)識自己的不足，并熱衷且習(xí)慣去不斷進(jìn)化自己，克服困難完成挑戰(zhàn)。

專業(yè)技能

熟練數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，C語言，常用基礎(chǔ)算法，有基礎(chǔ)算法競賽經(jīng)歷；

熟悉java語言；熟悉linux開發(fā)環(huán)境；熟悉python語言；

有深度學(xué)習(xí)算法競賽經(jīng)驗, 了解機器學(xué)習(xí)，CV,NLP,多模態(tài)融合的基礎(chǔ)理論知識；

有keras，tensorflow，pytorch深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)經(jīng)驗；

讀研前有嵌入式開發(fā)經(jīng)驗，研究生主攻方向：深度學(xué)習(xí), 研究AI生成器，重點研究GAN.VAE等常用AI生成模型，并實現(xiàn)音樂/圖像生成.風(fēng)格遷移.數(shù)據(jù)增強等實際應(yīng)用。

兩篇音樂生成方向的國外論文，一篇ICONIP（CCF-C類會議），一篇CCF-C在投，有良好的獨立科研能力和攻堅問題的能力；

有熟練閱讀國外文獻(xiàn)，并撰寫英文論文的能力。

文/錘子簡歷

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