高性能计算博士后研究员——精通并行算法与大数据分析42

个人信息

姓名：张三邮箱：zhangsan@ 电话：138XXXXXXXX 地址：北京市海淀区

教育背景

2018.09 - 2023.07 博士，计算机科学与技术，清华大学

博士论文题目：《基于GPU加速的并行图算法研究与应用》

导师：李四教授，中国科学院院士

核心研究方向：高性能计算、并行算法设计与实现、大数据分析、人工智能

参与国家重点研发计划项目：“面向 exascale 计算的并行算法研究”，负责核心算法模块的开发与优化，取得了显著的性能提升。

发表SCI论文5篇，其中第一作者3篇 (包括1篇IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems论文)，被引用次数超过50次。

2014.09 - 2018.07 学士，计算机科学与技术，北京大学

GPA: 3.8/4.0

获得国家奖学金

科研技能

编程语言: C/C++, Python, Java, CUDA, OpenMP, MPI

并行计算框架: CUDA, OpenCL, MPI, OpenMP

大数据处理技术: Hadoop, Spark, Hive, Kafka

机器学习算法: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

数据库: MySQL, PostgreSQL

操作系统: Linux (精通)

熟练使用各种调试和性能分析工具，例如GDB, Valgrind, NVIDIA Nsight Compute, Intel VTune Amplifier。

科研项目及成果

国家重点研发计划项目: “面向 exascale 计算的并行算法研究”（2020-2023）

负责核心算法模块的设计、实现和优化，将算法性能提升了30%以上。

开发了高效的并行图算法库，并将其应用于实际的大规模数据分析任务中。

横向课题: “基于GPU加速的金融风险预测系统”（2022-2023）

设计并实现了基于GPU加速的金融风险预测模型，显著提升了模型的预测效率和精度。

参与项目的技术方案制定和团队管理工作。

发表论文:

Zhang, S., Li, S., et al. (2023). An efficient parallel graph algorithm for large-scale data analysis. *IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems*, *34*(2), 123-134.

Zhang, S., Li, S., et al. (2022). A novel parallel algorithm for solving sparse linear systems. *Journal of Parallel and Distributed Computing*, *165*, 10-20.

(其他论文列表…)

工作经验

2021.06 - 2021.09 暑期实习生，华为技术有限公司，诺亚方舟实验室

参与了基于深度学习的自然语言处理项目，负责模型优化和性能测试。

熟悉华为内部的开发流程和规范。

获奖情况

国家奖学金 (2016, 2017)

清华大学优秀毕业生 (2023)

国际会议最佳论文奖 (2022)

个人评价

本人具有扎实的理论基础和丰富的实践经验，精通高性能计算、并行算法设计和实现、大数据分析等领域。我拥有良好的沟通能力和团队合作精神，能够快速适应新的环境和挑战。我对科研充满热情，并渴望在高性能计算领域做出更大的贡献。我相信我的技能和经验能够胜任博士后研究员的职位，并为贵单位带来积极的贡献。

求职意向