MLOps工程师简历怎么写？2025年高分模板+范文参考一次看懂
随着大模型与AIGC的爆发，MLOps工程师已成为2025年最抢手的AI岗位之一。猎聘最新报告显示，该职位平均年薪突破60万，但企业收到的简历中80%因缺乏工程化落地经验而被秒淘。本文将先给出3份可直接套用的高分简历范文，再拆解HR眼中的核心筛选逻辑，助你用1页纸撬动面试机会。
MLOps工程师简历模板范文
范文一：0-1年经验｜应届生/转岗者
求职意向
MLOps工程师（接受初级岗位）
教育背景
华南理工大学 计算机科学与技术 本科 2021.09-2025.06
- GPA：3.6/4.0（专业前15%）
- 相关课程：机器学习（95）、分布式系统（92）、DevOps实践（A+）
实习经历
腾讯TEG 机器学习平台实习生 2024.03-2024.08
- 基于Kubeflow搭建CV模型训练流水线，将实验迭代周期从3天缩短至4小时
- 用Prometheus+Grafana监控GPU利用率，资源成本降低27%
- 编写Dockerfile实现模型镜像标准化，推动3个业务线接入MLOps体系
项目经验
校园GPU共享平台（毕业设计）2024.09-2025.01
- 技术栈：Kubernetes+JupyterHub+Slurm
- 实现动态资源调度，支持200+学生并发使用RTX4090集群
- 获校级优秀项目奖，代码被开源社区Fork120+次
技能证书
- AWS Certified Machine Learning – Specialty（2024）
- 熟练：Python/Go、Docker、K8s、Airflow、MLflow
- 英语：CET-6（560分）
自我评价
熟悉MLOps全生命周期，擅长用工程化思维解决模型落地痛点。在腾讯实习期间从0到1搭建监控体系，具备快速上手业务的能力。
范文二：3-5年经验｜中级工程师
个人简介
5年金融科技领域MLOps经验，主导过日活千万级反欺诈模型的持续交付，擅长在合规约束下实现模型高效迭代。
工作经历
蚂蚁集团 高级算法工程师 2021.04-至今
- 设计基于Ray+KubeRay的分布式训练框架，使万亿级特征模型训练时间从72h降至18h
- 搭建Feature Store实现特征版本管理，减少数据穿越导致的模型回滚率90%
- 牵头制定《金融AI模型上线Checklist》，被3个事业部采纳为标准流程
京东零售 机器学习工程师 2019.07-2021.03
- 用MLflow管理200+推荐模型实验，A/B测试效率提升3倍
- 开发自动化模型评估服务，将人工审核时间从2天压缩至30分钟
核心项目
反欺诈模型CI/CD流水线（2023）
- 技术：Jenkins+ArgoCD+Triton Inference Server
- 实现模型金丝雀发布，灰度期间异常率<0.1%
- 获集团年度技术创新奖
技术栈
- 云平台：AWS（SageMaker、EKS）、阿里云PAI
- 工具链：Kubeflow、Airflow、Feature Store、Great Expectations
- 编程：Python（PySpark）、Terraform、Helm
教育背景
浙江大学 软件工程 硕士 2017.09-2019.06
范文三：5年+经验｜技术负责人
职业定位
技术管理+架构设计双线发展，曾带领15人团队支撑公司核心推荐系统MLOps化，实现年节省成本千万级。
管理经验
字节跳动 MLOps团队负责人 2020.05-至今
- 从0到1搭建80+节点的GPU集群，支撑抖音推荐模型日迭代500+次
- 设计多租户资源隔离方案，使不同优先级任务资源利用率差异<5%
- 推动FinOps实践，通过Spot实例+自动扩缩容，年度云成本降低38%
技术影响力
- 开源项目kube-mlops（GitHub 2.1k⭐）主要贡献者
- QCon 2024演讲《万亿参数模型的MLOps挑战》
- 专利《一种基于流量预测的弹性调度方法》（已授权）
教育&认证
- 清华大学 计算机博士（2015）
- 认证：CKA、AWS Solutions Architect、PMP
核心优势
- 擅长复杂系统架构设计与跨部门协作
- 具备从技术方案到商业收益的全局视角
MLOps工程师简历撰写核心要点
1. 基本信息要求
必须包含：姓名+联系方式+技术标签（如K8s/Kubeflow）。建议添加GitHub/技术博客链接，HR会优先查看代码活跃度。
2. 核心技能展示
按优先级排序：
- **模型部署**：Triton/TensorRT/Seldon Core - **流水线**：Kubeflow Pipelines/Airflow - **监控**：Prometheus+Grafana+Evidently AI - **数据验证**：Great Expectations - **云平台**：AWS SageMaker/阿里云PAI3. 工作经历描述（STAR法则）
错误写法：负责模型部署工作 正确写法：针对广告CTR模型延迟>200ms的问题（S），设计基于Triton的GPU批处理方案（T），通过动态批大小调整（A），使P99延迟降至45ms并提升QPS 3倍（R）
4. 项目经验/成果展示
量化模板：技术动作+量化指标+业务价值 示例：用Airflow替换Crontab调度后，模型训练失败率从15%降至2%，每年减少重复计算成本约50万元
5. 教育背景与证书
优先列出：CKA/ML相关云认证。应届生可补充相关课程高分（如分布式系统95分），社招重点写与MLOps强相关的培训（如Google MLOps专项课程）。
6. 常见误区提醒
- ❌ 堆砌技术名词但无落地场景 - ❌ 只写"参与"不写个人贡献 - ❌ 忽略合规/安全关键词（金融/医疗行业尤其重要） - ❌ 项目描述像技术文档而非业务收益 - ❌ 联系方式用QQ邮箱（建议Gmail或技术域名邮箱）简历优化建议
关键词优化：在技能/项目/工作经历中重复3次核心词（如"MLOps"、"Kubeflow"），确保ATS系统能识别。
排版技巧：使用单列布局，技术栈用图标+文字组合（如🐳Docker），避免双栏导致ATS解析错位。
投递前检查清单：
- [ ] GitHub链接可正常访问且最近3个月有commit - [ ] 所有数字指标均有上下文（如"提升30%"需说明基准值） - [ ] 文件名用姓名+岗位+年限格式（如"王磊_MLOps_5年.pdf"）总结
优秀的MLOps简历=工程化落地案例×量化结果×技术关键词。如果你正在用传统模板反复修改却仍无面试，试试简历姬AI求职助手：1分钟生成岗位定制化简历，自动匹配ATS关键词，更有模拟面试功能帮你预演技术深挖。立即访问 http://app.resumemakeroffer.com/，让AI帮你把项目经历翻译成HR想看的语言！
MLOps工程师简历怎么写？2025年高分模板+范文参考一次看懂
Q1: 没有MLOps项目经验，简历怎么突出亮点？
用*AI简历优化*功能，把你在传统运维或数据工程中的CI/CD、容器化、监控经验自动映射成MLOps关键词（如Kubeflow、MLflow）。简历姬会基于JD生成“模型部署流水线优化”这类高匹配描述，让HR一眼看到迁移价值。
Q2: 2025年MLOps岗位最看重哪些技能？如何精准呈现？
在简历姬的*职业规划工具*里输入“MLOps Engineer”，系统会实时抓取2025招聘趋势，告诉你必须突出“LLMOps、GPU调度、AIGC模型监控”。一键应用模板后，技能栏自动按优先级排序，避免遗漏核心关键词。
Q3: 转行/应届生如何写项目经历才能不空洞？
先用*AI求职信*生成器把课程设计或Kaggle比赛包装成“端到端模型交付”故事，再导入*AI模拟面试*验证可信度。简历姬会把“调参”升级为“超参搜索流水线自动化”，量化指标提升10倍，瞬间专业。
Q4: 简历已经投了很多没回应，如何快速迭代？
把现有简历拖进简历姬，*AI优化*会对比ATS解析结果，标红被过滤的词（如写“docker”应改为“Docker & Kubernetes”）。30秒生成2025高分模板，同步输出*面试问题清单*，直接准备下一轮。
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作者介绍
评论 (17)
非常实用的文章，感谢分享！
谢谢支持！
这些技巧真的很有用，特别是关于关键词优化的部分。我按照文章的建议修改了简历，已经收到了3个面试邀请！👏
请问有没有针对应届生的简历模板推荐？刚毕业没什么工作经验，不知道怎么写比较好。