大猫 的简历评分
当前排名：第 10 名 / 共 149 人
总分
ICPC/CCPC实力
有明确正式竞赛成绩：ICPC EC Final总决赛银奖、CCPC总决赛银奖、ICPC区域赛银奖，属于很强的算法竞赛背景，且成绩均为高含金量正式赛事。
实习/项目
实习经历非常强，包含宽德投资、微软亚洲研究院、微软STCA、北京通用人工智能研究院，岗位均为算法/机器学习相关核心技术岗；工作内容具体，涉及大模型训练与推理优化、强化学习、分布式训练、推理系统、GNN、机器人多模态模型等，并有明确量化结果，如推理提速150%、8.7倍、11.7倍、F1提升10%-20%、已上线Azure云平台。项目经历也有较清晰的建模与工程实现描述。
学校背景
学校为中国人民大学，层次：985，硕士+3
技术栈深度
技术栈覆盖面广且有深度：Python、C++、CUDA、Triton、NCCL、torch.compile、DDP、DeepSpeed、FSDP、Ray、vLLM、verl、llama_factory、Flask、Nginx、Grafana、DCGMI、XGBoost、GNN、Mamba、Qwen2-VL等；同时体现了分布式训练、推理优化、系统搭建、量化监控、测试沙箱、订单簿模拟等工程能力。
科研/论文
科研成果非常强：简历明确写有一作/共一文章发表于ICLR 2024、Nature Machine Intelligence、Nature Computational Science、AAAI 2026，以及合作文章ACMMM 2024 Oral、WSC 2022；同时MSRA实习中提到以共一作者投稿ACL 2025。按已写内容看，顶会/顶刊一作与共一成果密集，科研竞争力极强。
综合素质
简历内容充实，信息量大，教育、竞赛、实习、项目、论文均有明确条目，且多数经历给出了技术细节和量化结果。存在少量表述瑕疵，如个别编号重复、排版略乱、部分措辞不够精炼，但整体仍属于高质量简历。
岗位适配分 （不同方向，不同权重）
各岗位使用不同的维度权重计算，最高分 = 最适合的方向
预测薪资
依据是985硕士背景、ICPC/CCPC高水平竞赛成绩、多段高质量算法实习、顶会顶刊论文与量化/大模型相关经历。若投递大模型算法、基础架构或量化开发校招高端岗位，薪资通常显著高于普通应届生。
* 薪资预测仅供参考，基于简历信息和2025年市场行情估算，实际薪资受面试表现、城市、公司等因素影响
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原始简历
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这是一份证据非常扎实的高水平简历，竞赛、科研、实习三条线都很强，且多数经历有明确技术细节与量化结果。尤其在大模型训练推理优化、算法研究和系统工程结合方面表现突出，明显高于普通CS学生和一般算法岗候选人。
改进建议
- 学校背景建议补充本科与硕士的层次定位关系，目前学校栏只能按识别到的最高相关教育信息评价，若用于求职可更明确突出“北邮本科+人大硕士”。
- 论文部分建议补充作者排序、论文题目、论文状态（已发表/已接收/投稿中），因为不同状态和作者位次对评价影响很大。
- 实习和项目描述建议统一格式并减少重复表述，修正编号错误与语病，例如“私用python自带api”这类措辞不够正式，会影响简历专业感。
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