求职意向

向量数据库架构师 / 技术负责人

教育背景

浙江大学 计算机科学 博士 2011.09–2016.06

• 博士论文：《面向大规模多媒体检索的向量索引研究》

工作经历

某全球云厂商 向量数据库首席架构师 2020.03–至今

• 规划并落地云原生Serverless向量数据库，月调用量突破30亿，营收$5M+
• 设计冷热分层存储+弹性计算架构，成本节省55%，P99延迟<15ms
• 管理跨5地30人团队，建立Code Review、性能基线、故障演练体系，SLA 99.99%

某上市AI公司 向量检索团队负责人 2016.07–2020.02

• 从0到1打造企业级向量平台，支撑公司全部CV/NLP业务，峰值QPS 50k
• 申请专利12项（已授权8项），发表SIGMOD、VLDB论文4篇
• 推动产品通过ISO 27001 & SOC 2认证

代表项目

云原生向量数据库Polar-Vector 2021.10–2023.12

• 技术亮点：存算分离、GPU池化、自动分片
• 业务成果：上线3个月即吸引500+企业客户，续费率92%

行业影响力

• 2023中国向量数据库大会出品人
• Milvus Technical Steering Committee Member
• 《向量检索实战》作者（机械工业出版社，2024）

技能&证书

• 语言：C++20、Rust、Go、Python
• 认证：AWS Solutions Architect、CKA、PMP
• 软技能：技术战略、团队管理、客户布道

自我评价

10年向量检索与分布式系统经验，兼具技术深度与商业视角，善于将前沿研究转化为可规模化产品。

向量数据库工程师简历撰写核心要点

1. 基本信息要求

除姓名、电话、邮箱外，务必附上GitHub/个人博客/LinkedIn，HR会优先查看代码与文章；如应聘外企，加英文姓名与地点。

2. 核心技能展示

用3–5个关键词组合突出匹配度：

• 向量索引：HNSW、IVF、PQ、SCANN
• 系统优化：GPU加速、RocksDB调优、K8s调度
• 分布式：Raft、分片、负载均衡
• 性能指标：QPS、Recall、P99延迟
• 开源贡献：Milvus、Faiss、Weaviate

3. 工作经历描述（STAR法则）

S：负责Milvus存储引擎重构；T：写入吞吐不足；A：重新设计LSM结构+异步compaction；R：QPS提升3.8倍。

4. 项目经验/成果展示

用数字+对比量化：

“构建10亿级128维向量检索系统，Recall@10=0.96，P99延迟从120ms降至18ms，节省服务器成本120万元/年。”

5. 教育背景与证书

优先写计算机、电子、数学相关专业；列出腾讯云TCP、AWS Vector DB Specialty等认证。

6. 常见误区提醒

• ❌ 只写“熟悉Faiss”，不给出性能数据
• ❌ 项目描述空洞，如“负责向量检索模块”
• ❌ 忽略开源贡献与技术影响力
• ❌ 简历文件名“简历.pdf”，应改为“姓名-向量数据库-5年经验.pdf”
• ❌ 过度堆叠技术栈，不突出与岗位匹配度

简历优化建议

关键词优化：在标题、技能、项目各出现“向量数据库”“Milvus”“HNSW”等词，提升ATS命中率。
排版：使用单列时间轴，左侧时间右侧内容，确保PDF不乱码。
投递前检查清单：

1. 文件名含岗位+年限
2. 超链接可点击
3. 数字与单位统一（k、ms、GB）
4. 用简历姬AI求职助手一键检测格式与关键词

总结

写好向量数据库工程师简历的核心是：量化成果+关键词+开源影响力。无论你是应届生还是资深架构师，都可套用以上模板快速成稿。立即访问 简历姬AI求职助手，上传旧简历，1分钟获得针对向量数据库岗位的AI优化版本，让HR一眼锁定你！

向量数据库工程师简历怎么写？3套高分简历模板与范文参考一次给你

Q1: 应届生没有向量数据库项目经验，简历怎么写才能拿到面试？

用 *简历姬·AI求职助手* 的「AI 简历优化」功能：上传基础简历后，选择「向量数据库工程师」岗位，系统会自动把课程设计、开源贡献、算法比赛包装成 *可检索关键词*（如 FAISS、Milvus、ANN），并生成 3 套高分模板。1 分钟就能拿到 HR 视角的亮点描述，通过率提升 60%。

Q2: 转行做向量数据库，旧工作经验如何“翻译”成岗位匹配度？

在 *职业规划工具* 里输入“传统后端→向量数据库”，AI 会给出技能映射表：把 MySQL 索引优化写成 *高维向量索引调优*，把日志检索写成 *Embedding 召回链路*。再用「AI 求职信生成」一键产出强调迁移能力的求职信，让 HR 一眼看懂你的转行动机。

Q3: 简历里该放哪些向量数据库核心技术关键词才能过 ATS？

用 *AI 简历优化* 的「关键词雷达」：输入 JD 后，系统自动提取 *HNSW、IVF_PQ、Embedding Pipeline、QPS/召回率优化* 等高频词，并提示在「项目经验」里补充量化指标（如 10 亿级向量、99% Top5 召回）。确保 ATS 与面试官双重命中。

Q4: 面试总被问“百万级到亿级向量性能如何调优”，怎么提前准备？

打开 *AI 模拟面试*，选择「向量数据库性能调优」场景，AI 会连续追问分片策略、内存与磁盘平衡、量化压缩细节，并给出评分与改进话术。练 3 轮后，真实面试可直接复用 AI 生成的答题卡，逻辑清晰不卡壳。

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