气象/数值预报算法工程师简历模板（军工/航空航天校招）
专为气象/数值预报算法工程师打造的校招简历模板，特别适用于军工及航空航天领域求职。模板突出展示Fortran、C++、PyTorch等核心编程技能，以及数值模拟、大气动力学建模等专业能力。结构清晰，重点突出科研经历与项目成果，帮助应届生在竞争激烈的军工/航天校招中脱颖而出。
模板亮点
- 突出数值模拟与算法实现能力
- 适配军工/航空航天行业规范
- 强化科研经历与项目成果展示
- 支持多语言技能模块化呈现
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适用人群
本模板特别适合气象/数值预报算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在军工/航空航天 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
大气科学专业应届硕士，专注数值预报算法与高性能计算。精通Fortran/C++底层开发，熟悉PyTorch深度学习框架在气象领域的应用。具备军工级代码规范意识，曾在航空航天院所实习，参与高分辨率模式并行优化项目，致力于将前沿算法转化为可靠的业务预报能力。
工作经历
数值预报算法实习生
中国航天科工集团某研究所
- 参与某型临近预报系统的后端核心模块重构，使用Fortran 90/95替换遗留的F77代码，引入模块化编程思想，使代码可维护性显著提升，编译警告减少85%。
- 负责MPI并行通信效率优化，针对特定超算架构调整网格分解策略，将千万级格点资料的同化分析耗时从45分钟压缩至28分钟，满足业务时效性要求。
- 协助构建基于PyTorch的降水短临订正模型，利用历史雷达回波数据训练卷积网络，在测试集上将TS评分提升了0.04个点。
项目经历
高分辨率区域模式陆面过程改进
南京大学大气科学学院
- 独立负责WRF模式中Noah陆面方案的性能调优，使用C++重写部分热力学计算子程序，结合OpenMP多线程技术，在单节点上实现1.8倍的加速比。
- 设计并实施敏感性试验，量化不同土壤湿度初始化方案对2米温度预报误差的影响，相关成果形成技术报告一份，被项目组采纳为业务运行配置。
- 编写自动化后处理脚本（Python），批量分析长达一年的模拟输出数据，快速定位模式在复杂地形下的冷偏差问题。
基于深度学习的台风路径集合预报
南京大学大气科学学院
- 搭建基于LSTM神经网络的台风路径预测模型，输入包括再分析资料及数值模式引导场，在2023年台风季个例测试中，24小时路径误差较传统集合平均降低12公里。
- 利用PyTorch Lightning框架管理训练流程，实现多卡分布式训练，将原本需要3天的模型训练周期缩短至8小时。
- 探索可解释性分析方法，通过梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化模型关注的大气环流特征，辅助预报员理解黑盒决策逻辑。
教育背景
南京大学
硕士 · 大气科学
兰州大学
本科 · 大气科学
技能专长
编程语言
Fortran (90/95/2003) · C/C++ · Python · Shell
数值模拟与框架
WRF · GRAPES · MPI/OpenMP · NetCDF/HDF5
人工智能
PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn · 深度学习气象应用
工具与平台
Linux · Git · Slurm · NCL/GrADS
证书资质
CET-6
教育部考试中心
计算机技术与软件专业技术资格（中级）
人社部
获奖经历
国家奖学金
教育部
研究生阶段综合测评排名专业第一，获此殊荣。
全国大学生大气科学专业技能竞赛一等奖
中国气象学会
团队负责人，主导完成数值模式调试与结果分析任务。
优秀硕士学位论文
南京大学
论文选题紧扣业务痛点，评审专家一致推荐为校级优秀。
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