宝子们！应届生算法简历还在愁怎么写吗？🙋‍♀️ 刷到这篇算挖到宝了！整理了超实用的算法工程师简历模板，拒绝无效堆砌，手把手教你把项目/实习/竞赛变成加分项～

从个人信息到项目经历，每部分都标了「应届生重点」，比如用STAR法则写项目时，别只说做了啥，要突出你的算法思维和技术细节（比如用了啥模型、优化了多少指标！）📊

实习经历别干巴巴，把数据结果可视化出来更吸睛✨ 竞赛奖项放最前面！大厂HR秒懂你的实力～ 最后附上简历自查清单，直接拿去改！祝宝子们都能靠简历杀出重围，上岸心仪offer🚀 有需要模板的宝戳我发你呀～

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应届生算法工程师简历模板｜保姆级干货，直接套用赢在起跑线🚀

宝子们！刚毕业想冲算法岗的看过来👀 算法工程师简历怎么写才能在成百上千份简历里脱颖而出？今天给大家整理了超实用的「应届生算法工程师简历模板」，从结构到细节都给你安排明白，照着填就能快速搞定第一份简历啦～

📌 个人信息（简洁明了，一眼抓重点）

• 姓名：你的名字
• 电话：138-XXXX-XXXX（建议用常用手机号，别留陌生号码！）
• 邮箱：xxx@email.com（尽量用自己的名字拼音，避免太随意的昵称邮箱，比如“算法小天才@qq.com”这种…）
• 求职意向：算法工程师｜机器学习/深度学习方向｜推荐系统/计算机视觉（二选一或具体方向）
• 所在地：XX市（方便HR了解面试距离，应届生建议写学校所在地）

🎯 教育背景（成绩亮眼+核心课程重点标）

• XX大学 | 数据科学与大数据技术 | 本科 | 2020.09-2024.06
  ✨ GPA：3.8/4.0（88/100）｜专业排名前5%（如果成绩一般可以说“专业前20%”，别造假！）
  📚 核心课程：机器学习（90分+）、深度学习、Python算法实践、数据结构与算法、概率论与数理统计、线性代数（这些课程名直接写，大厂HR会重点看！）

💻 专业技能（按优先级排序，突出“会啥”）

🔹 编程能力

• Python：熟练使用（Pandas/NumPy处理10万+数据，Matplotlib可视化，Scikit-learn实现经典模型）
• C++：熟悉基础语法（能看懂算法题，写简单的排序/搜索算法）
• SQL：能写复杂查询（处理数据库数据，比如“从用户表中统计近30天活跃用户数”）

🔹 算法工具

• 框架：PyTorch（熟练搭建CNN/LSTM模型，写过ResNet50迁移学习代码）、TensorFlow/Keras（基础模型搭建）
• 工具：Scikit-learn（实现分类/回归/聚类任务，调参经验丰富）、Hugging Face Transformers（NLP模型微调）

🔹 数学基础

• 线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于理解PCA降维）
• 概率统计：贝叶斯公式、极大似然估计（模型优化核心知识）

🔹 其他加分项

• Linux基础：会用vim/ssh操作服务器，熟悉conda环境配置
• Git：GitHub仓库管理（自己项目代码要开源！）

🚀 项目经历（应届生核心！用数据和细节说话）

🔹 项目1：基于PyTorch的图像分类系统（2023.03-2023.06）

角色：独立开发｜技术栈：Python、PyTorch、ResNet50、ImageNet数据集
- 任务：解决工业质检中零件缺陷识别问题，准确率需≥95%
- 实现：
1. 数据预处理：用Python爬取公开缺陷图像（5000+样本），用LabelImg标注，划分训练/验证集
2. 模型优化：对比ResNet34/50/101，最终选ResNet50（512层隐藏层，200个epoch）
3. 效果：验证集准确率96.8%，比Baseline（传统CNN）提升12%，被导师选为“算法课代表项目”

🔹 项目2：基于协同过滤的电影推荐系统（2023.09-2023.12）

角色：团队Leader（3人）｜技术栈：Python、Surprise库、MovieLens-1M数据集
- 任务：构建冷启动友好的推荐模型，降低新用户推荐偏差
- 实现：
1. 数据处理：用Pandas分析用户-物品评分矩阵，处理缺失值，归一化
2. 模型对比：测试SVD（准确率RMSE=0.85）、ALS（0.78）、LightFM（结合用户/物品特征，0.72），最终选ALS+Item2Vec混合模型
3. 成果：在Kaggle复现赛中Top 15%，代码上传GitHub，获10+星标

🔹 （如果有实习/竞赛）实习项目：XX公司算法实习生（2024.01-2024.03）

工作内容：
- 复现团队论文中“Transformer+Graph”模型，调参后推理速度提升25%
- 参与用户画像系统搭建，用Word2Vec生成用户兴趣向量，优化召回率至88%

🏆 竞赛/获奖（用结果证明能力）

• 全国大学生数学建模竞赛：省级二等奖（2023）｜独立完成“基于LSTM的交通流量预测”
• Kaggle竞赛：“房价预测”Top 10%（2023.07）｜用XGBoost+特征工程将RMSE降至0.12
• 校内算法竞赛：“数据挖掘挑战赛”冠军（2023.10）｜设计基于关联规则的商品推荐策略

📌 证书/加分项（细节控看这里）

• 技能证书：英语六级（560+）｜计算机二级Python
• 刷题量：LeetCode刷题200+题（Medium 100题，包含数组/动态规划/树）
• 开源项目：GitHub：XXX（放代码+详细文档，比如上面的图像分类项目）
• 加分项：参与过“AI顶会论文阅读小组”（2023）｜自学《深度学习》周志华版本

✨ 自我评价（3句话讲清优势，别套话！）

• 应届生算法岗新人，对深度学习有强烈兴趣，擅长从0到1落地项目（比如图像分类系统），用技术解决实际问题；
• 快速学习能力强，1个月内上手PyTorch，3个月完成10+模型调参，熟练使用开源工具；
• 团队协作中擅长主动沟通，曾带领3人小组拿竞赛冠军，希望加入贵司学习工程化算法部署经验～

宝子们！这份「应届生算法工程师简历模板」亲测有效，记得把自己的真实经历填进去，突出“做过什么、解决了什么问题、效果如何”，别用“精通”“擅长”这种空泛词！需要调整格式或补充细节的话，随时戳我问哦～祝大家都能拿到心仪Offer！💪

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【应届生算法工程师简历模板｜秋招简历怎么写？保姆级攻略+模板直接抄！📚】

宝子们！应届生算法岗简历是不是写得干巴巴？别慌！这份【应届生算法工程师简历模板】帮你一键封神～ 从项目到技能，每一处都给你标好了重点，照着改就能赢在起跑线！🚀

🌟【个人信息】

• 姓名：你的名字 | 电话：138xxxx8888 | 邮箱：nihao@email.com（建议用网易/QQ邮箱，别用奇怪昵称！）
• 所在地：上海 | 一句话标签：热爱AI落地，擅长用算法解决实际问题，期待加入成长型技术团队～

💼【求职意向】

• 岗位：算法工程师 | 研究方向：自然语言处理（NLP）/ 计算机视觉（CV）/ 推荐系统（选1-2个具体方向！）
• 期望地点：北京/上海 | 期望薪资：可面议（应届生重点写“有竞争力即可”，避免标死数字）

📚【教育背景】

• 学校：XX大学 | 专业：计算机科学与技术 | 学历：本科 | 学制：4年
• GPA：3.8/4.0（优秀！建议放前面） | 核心课程：机器学习（92）、深度学习（90）、数据结构与算法（88）、Python数据分析（85）、线性代数（95）、概率论与数理统计（90）
• 加分项：参与校级“AI算法竞赛训练营” | 辅修：数学与应用数学（强化数学基础）

💻【技能储备】（分模块写，清晰明了！）

• 编程语言：Python（熟练）、C++（基础）、SQL（数据查询）
• 算法框架：PyTorch（熟练调参/写模型）、TensorFlow（基础建模）、Scikit-learn（分类/回归/聚类全流程）
• 数据工具：Pandas（数据清洗）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（可视化）、Jupyter Notebook（文档复现）
• 数学基础：线性代数（矩阵运算/特征值分解）、概率论（贝叶斯/假设检验）、优化理论（梯度下降/正则化）
• 工程工具：Git（版本控制）、Docker（基础部署）、LaTeX（论文/报告写作）

✨【项目经验】（重中之重！用STAR法则写具体！）

📌 项目一：基于BERT的情感分析模型（校级科研项目）

• 背景：为校园论坛用户评论提供情感倾向分类（正向/负向/中性），解决人工审核效率低问题
• 技术栈：Python + PyTorch + BERT-base预训练模型 + jieba分词
• 行动： ✅ 数据处理：爬取5000+条评论，清洗去重，用Label Studio标注数据 ✅ 模型构建：微调BERT-base，自定义分类头，对比CrossEntropyLoss和FocalLoss ✅ 优化结果：通过早停法（patience=5）和学习率调度（ReduceLROnPlateau），最终F1-score达0.89
• 成果：准确率提升12%，节省人工审核时间60%，已申请校级科创立项！

📌 项目二：图像分类竞赛（Kaggle/CV项目）

• 背景：基于CIFAR-10数据集实现10类物体（飞机/汽车/鸟等）分类，提升模型泛化能力
• 技术栈：PyTorch + ResNet-18 + 数据增强 + Mixup正则化
• 行动： ✅ 数据增强：RandomCrop(32,32) + HorizontalFlip(0.5) + Normalize(mean, std) ✅ 模型改进：对比原始ResNet-18与带注意力机制的改进版，验证集准确率提升3.2% ✅ 工程落地：用Flask封装成API，本地测试响应时间<200ms
• 成果：测试集准确率85.6%，竞赛排名Top 25%，代码开源至GitHub（star 100+）

🏆【获奖与竞赛】

• 2023年全国大学生数学建模竞赛 省级二等奖（题目：“电商供应链优化”）
• 2023年校“AI创新杯”算法竞赛 一等奖（设计推荐系统，单模型AUC 0.82）
• 2022年Kaggle房价预测竞赛 团队Top 15%（用XGBoost+特征工程实现RMSE 0.15）

🎓【校园/实习经历】

• 校AI实验室成员（2022.09-至今）：
• 参与导师“多模态数据融合”项目，协助处理2000+条文本/图像数据标注与特征提取
• 独立完成基于BERT的文本分类模块，输出模型性能报告（准确率0.85，F1 0.83）
• 某互联网公司算法实习生（2023.07-2023.09）：
• 参与推荐系统冷启动优化，协助设计用户画像特征，AUC提升0.05
• 用A/B测试验证新模型效果，输出实验报告并被采纳

宝子们！这份【应届生算法工程师简历模板】是不是超实用？记得项目经验一定要写具体（数据/模型/成果），技能要匹配岗位JD！秋招加油，offer会有的！💪 有问题可以评论区戳我～

（注：全文约950字，Markdown格式适配小红书，重点突出“模板可复用性”+“应届生痛点解决”，自然融入关键词～）