写简历就是简单的写个人经历.但不要写成流水账.求职应聘工作时个人简历要简单扼要的介绍自己的主要的情况。 以下是小编整理的特色简历模板电子版应聘范例,同时,简历模板资源网还提供精美简历模板免费下载,欢迎大家阅读参考。
求职意向
求职类型:全职
意向岗位:软件测试
意向城市:广东广州
姓名:张三
电话:xxx
邮箱:xxx
个人爱好:阅读、编程、篮球
期望薪资:面议
到岗时间:一周内
教育背景
时间:20xx.9-20xx.7
学校名称:xxx大学
专业名称:农业信息化(研究方向:图像处理)
GPA:3.5/4.0
排名:前10%
学术奖学金:20xx年度
校内活动:担任学生会主席,组织多次校园活动
校内荣誉:优秀毕业生
时间:20xx.9-20xx.7
学校名称:xxx大学
专业名称:计算机科学与技术(软件方向)
GPA:3.8/4.0
排名:前5%
学术奖学金:20xx年度、20xx年度
校内活动:参与计算机协会,多次参加编程比赛
校内荣誉:优秀学生干部
工作经验
时间:20xx.7-20xx.9
公司名称:xxx有限公司
职位名称:软件开发工程师
公司性质:民营企业
所属行业:信息技术
工作描述:
参与开发了公司项目“来文来电”项目开发,帮助解决了公司纸质审批的麻烦。
在此期间对odoo开发技术以及Python有了一定的了解,对自己的实战经验上有很大的帮助。
项目中,成功减少纸质审批时间30%,提升了审批效率。
工作成果:
完成10个模块的开发和测试,通过率达到95%。
编写了50个自动化测试用例,提高了测试效率20%。
时间:20xx.7-至今
公司名称:xxx有限公司
职位名称:软件测试工程师
公司性质:民营企业
所属行业:信息技术
工作描述:
编写UI端和web端自动化用例,提高了测试效率30%。
负责功能性测试、模块测试,保证各业务产品质量。
根据项目计划制定测试用例,保证项目进度正常进行。
与项目相关人员沟通解决BUG修复计划,平均修复时间缩短了20%。
在需求阶段、产品验收阶段提出相应的产品计划和建议,有效提高了产品的质量。
工作成果:
项目平均测试通过率提高到90%,减少BUG数量20%。
在供应链系统测试中,提前2周完成测试计划,节省了项目成本。
在客户服务系统测试中,发现了关键问题并提出解决方案,避免了系统上线后的重大故障。
项目经验
病牛识别
- 对牛的数据进行标注,关键点定位,主要使用SVM、卷积神经网络等技术来分析影响病牛的影响因子。
项目成果:准确率达到85%,为畜牧业提供了有效的数据支持。
基于畜牧养殖物联网的异构大数据挖掘算法的研究
- 使用不同的物联网应用程序分析来自不同设备的数据,并整合相关数据,利用这些数据使用Apriori以及聚类等算法进行分析比较。
项目成果:发现并优化了3种数据挖掘算法,提升了数据分析的准确性。
基于PCA的人脸识别技术探究
- 利用ORl人脸库中的400副人脸图像,对所有样本进行分类,得到PCA降维后的人脸识别率。
项目成果:识别率达到90%,为安全领域提供了有效的技术支持。
基于聚类分析的数据挖掘算法探究实验
- 采用UCI 数据集,采用聚类分析方法对葡萄酒数据以及heart数据进行分析。
项目成果:成功发现了10个关键数据特征,提高了数据挖掘的准确性。
负责过本公司财务共享系统、供应链系统、OA办公系统、客户服务系统等各项目的测试工作实施
- 项目成果:所有系统测试通过率达到95%以上,确保了系统上线后的稳定运行。
专业技能
熟练掌握Java、Python+Seelenium,能够编写自动化测试用例。
熟悉PyCharm、MyEclipse等设计软件。
熟悉PyTorch等深度学习框架。
了解基本的软件测试流程,能够编写测试计划和进度。
熟悉自动化部署和集成工具,如Jenkins、Docker等。
熟悉Linux操作系统,能够进行基本的系统配置和维护。
自我评价
本人认真负责,积极主动,有很强的组织能力和团队协作精神。熟悉基本的软件测试流程,能够编写项目的测试计划和进度,并能够很好的与开发人员进行沟通解决问题。在测试方面,如自动化部署和集成等方面,还有所欠缺,但在以后的工作和学习中会努力完善自己。
项目经验
病牛识别
- 对牛的数据进行标注,关键点定位,主要使用SVM、卷积神经网络等技术来分析影响病牛的影响因子。
- 项目成果:准确率达到85%,为畜牧业提供了有效的数据支持。
基于畜牧养殖物联网的异构大数据挖掘算法的研究
- 使用不同的物联网应用程序分析来自不同设备的数据,并整合相关数据,利用这些数据使用Apriori以及聚类等算法进行分析比较。
- 项目成果:发现并优化了3种数据挖掘算法,提升了数据分析的准确性。
基于PCA的人脸识别技术探究
- 利用ORl人脸库中的400副人脸图像,对所有样本进行分类,得到PCA降维后的人脸识别率。
- 项目成果:识别率达到90%,为安全领域提供了有效的技术支持。
基于聚类分析的数据挖掘算法探究实验
- 采用UCI 数据集,采用聚类分析方法对葡萄酒数据以及heart数据进行分析。
- 项目成果:成功发现了10个关键数据特征,提高了数据挖掘的准确性。
负责过本公司财务共享系统、供应链系统、OA办公系统、客户服务系统等各项目的测试工作实施
- 项目成果:所有系统测试通过率达到95%以上,确保了系统上线后的稳定运行。