在當今科技交叉融合的時代，兼具生物工程專業知識與計算機技術開發能力的復合型人才備受青睞。一份精心設計、重點突出的簡歷是叩開理想職位大門的關鍵。以下是一個針對“生物工程 + 計算機技術開發”復合背景求職者的個人簡歷模板指南，旨在幫助應聘者有效展示其獨特的技能組合與項目經驗。

一、 簡歷核心結構

1. 個人信息

• 清晰列明姓名、聯系方式（電話、郵箱）、所在地及求職意向（如：生物信息學工程師、計算生物學研究員、生物軟件開發工程師）。

1. 專業摘要/職業目標

• 這是簡歷的“眼睛”，用2-3句話高度概括你的核心優勢。例如：“具備扎實的生物工程（如基因工程、蛋白質工程）背景，精通Python、R、Java等編程語言及機器學習框架，致力于將計算模型與算法應用于解決新藥研發、合成生物學中的復雜問題。”

1. 教育背景

• 按時間倒序列出最高學歷。

• 學校、學院、專業、學位、時間。

• 若課程與目標職位高度相關，可簡要列出核心課程，如：生物信息學、系統生物學、數據結構與算法、數據庫原理。

• 突出與計算相關的生物工程課程或輔修/雙學位信息。

1. 技能專長（核心板塊）

• 生物工程技能：例如分子克隆、細胞培養、PCR、蛋白質純化與表征、高通量測序技術原理等。

• 計算機技術技能：

• 編程語言：Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn, Biopython）、R、C/C++、Java等。

• 數據分析與可視化：SQL、MATLAB、Tableau、ggplot2。

• 生物信息學工具/數據庫：NCBI BLAST、UCSC Genome Browser、GATK、SAMtools、PDB、KEGG。

• 機器學習/人工智能：熟悉TensorFlow、PyTorch框架，有基因組學/蛋白質結構預測等應用經驗更佳。

• 軟件開發：了解軟件開發生命周期、版本控制（Git）、Web開發（Django/Flask）或云計算平臺（AWS, GCP）。

• 綜合能力：跨學科問題解決能力、文獻調研能力、英語閱讀與寫作能力。

1. 項目經歷（亮點板塊）

• 按重要性或時間倒序排列。每個項目采用“STAR”原則（情境、任務、行動、結果）描述。

• 示例1（研究項目）：

• 項目名稱：基于深度學習的蛋白質功能位點預測模型開發

• 角色：核心算法開發人員

• 描述：收集并清洗了來自PDB數據庫的X個蛋白質結構數據；利用Python及PyTorch構建了卷積神經網絡（CNN）模型；對模型進行訓練與優化，最終在獨立測試集上將預測準確率提升至Y%；研究成果撰寫為論文/技術報告。

• 示例2（開發項目）：

• 項目名稱：實驗室自動化數據采集與分析系統設計

• 角色：項目負責人

• 描述：針對實驗室高通量篩選需求，使用Python開發了連接實驗設備（如酶標儀）的數據接口；設計了基于Web（Flask）的數據可視化看板，實現了實驗結果的實時監控與統計分析；將數據處理效率提升了Z%。

1. 工作/實習經歷

• 如有相關經歷，重點描述工作中如何應用生物工程與計算機技能解決實際問題，量化成果。例如：“在XX生物科技公司研發部實習期間，利用Python腳本自動化處理測序數據，將分析流程時間從2天縮短至3小時。”

1. 榮譽獎項與證書

• 列出與專業相關的獎學金、競賽獎項、專業認證（如云計算認證、Python認證等）。

1. 自我評價/興趣

• 簡要陳述個人特質，如“對生命科學的奧秘充滿好奇，并熱衷于通過編寫代碼來探索和揭示這些規律”。可提及相關的技術博客、GitHub開源貢獻等。

二、 撰寫與設計要點

• 針對性：根據應聘職位的具體要求（如“生物信息分析師”偏重數據分析，“生物軟件工程師”偏重開發），調整技能和項目描述的側重點。
• 量化成果：盡可能使用數字（百分比、時間、數據量等）來體現你的貢獻和價值。
• 關鍵詞：在描述中自然融入招聘信息中的關鍵詞，如“NGS數據分析”、“機器學習模型”、“流程自動化”、“數據庫管理”。
• 簡潔清晰：控制在一頁以內（資深者可兩頁），排版工整，邏輯分明。可使用加粗突出核心技能和關鍵成就。
• 線上資料：務必提供你的專業社交媒體鏈接，如LinkedIn個人主頁和GitHub倉庫地址，展示你的代碼項目和持續學習動態。

三、

這份模板的核心在于有機融合兩大領域的經歷與能力，而非簡單羅列。通過項目經歷這個“故事線”，向招聘者生動證明你不僅懂得生物學原理和實驗技術，更能運用強大的計算工具來設計實驗、分析數據、構建模型乃至開發軟件，從而成為推動生物科技創新的關鍵橋梁型人才。根據自身經歷填充此模板，并反復打磨，你便能打造出一份極具競爭力的個性化簡歷。