Ejemplo de CV Junior AI Research Engineer
Ejemplo de CV profesional Junior AI Research Engineer. Plantilla optimizada para ATS.
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Verbos que indican propiedad de research-to-prod
Reproduje, Redacté, Perfilé, Extendí, Implementé. Los frontier labs buscan verbos que demuestren que puedes coger un paper y convertirlo en código de entrenamiento ejecutable, no solo 'usé PyTorch'. Este es el listón que separa a los research engineers de los MLE genéricos.
Números de eval y training-runs, no intuiciones
A menos de 0.6 puntos del HumanEval pass@1, 38 ablation runs, 17% de GPU-hours, 1.7x throughput. A los research engineers se les juzga por deltas medidos; sin el número, tu ablation es folclore.
Rigor y disciplina de FLOPs visible en cada bullet
No 'entrené un modelo' sino 'a través de 3 distilled model sizes' y 'los 4 ajustes que sobrevivieron al golden-trace eval replay'. Los frontier labs contratan por rigor: ablations que prueban una hipótesis, no training runs que queman compute. Esta es la parte que los CV con sabor a MLE siempre olvidan.
Señal de colaboración, incluso a nivel de becario
En pareja con dos senior research engineers; aterrizó en 3 training stacks internos. Incluso como becario, demuestra que entregas a codebases compartidas de las que dependen otros investigadores. Este NO es un rol de MLE; es un rol de paper-a-codebase con peer reviewers.
Stack nombrado al nivel que le importa a un frontier lab
Triton kernel, FSDP-Z2 sharding, golden-trace replay, EleutherAI lm-evaluation-harness. No escribas 'PyTorch'; escribe la capa específica del training stack que tocaste. Así los recruiters de research-engineer distinguen aficionados de contribuidores.
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Habilidades clave
- Python
- PyTorch
- JAX
- Hugging Face Transformers
- Slurm
- FSDP
- Weights and Biases
- lm-evaluation-harness
- Triton
- CUDA
- DeepSpeed-Z2
- Hydra
- MMLU
- GPQA-Diamond
- HumanEval
- MATH-500
- vLLM
- FSDP-Z3
- DeepSpeed ZeRO
- Megatron-LM
- NCCL profiling
- SFT
- DPO
- RLHF
- RLAIF
- PPO
- Hugging Face TRL
- DeepSpeed-MII
- Triton kernels
- NCCL
- Rust
- Tensor Parallel
- Activation Checkpointing
- Speculative Decoding
- Reward Modeling
- Constitutional AI
- Golden-trace Replay
- Scaling Laws
- Inference-Time Compute
- Mech-Interp Probes
- Mixture-of-Experts
- RLHF/DPO/RLAIF
- Multimodal Alignment
- Mech-Interp
- Red-Team Eval
- Eval-Harness Contracts
- FLOPs Accounting
- Org Design
- Research Strategy
- Hiring Rubrics
- Compute Budget Planning
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Rangos salariales (US)
Progresión profesional
AI Research Engineering es uno de los tracks de mayor apalancamiento en frontier labs. La progresión va de ablation-owner / contribuidor de eval-harness (junior) a lead de training run en modelos pequeños (intermedio) a lead de training run en tier de modelos grandes (senior) a arquitecto de área de research (lead, MTS, staff). Cada nivel añade escala de compute, ownership de eval-suite y artefactos reutilizables. El techo para ICs es staff o principal research engineer; muchos leads también pivotan a research-engineering management (head of pretraining, head of post-training).
Reproduce 2-3 papers de frontier lab con deltas de eval nombrados, contribuye una PR mergeada a lm-evaluation-harness / trl / vLLM, asume una serie de ablations de modelo pequeño end-to-end, perfila y reporta el coste en GPU-hours, entrega un Triton kernel o un fix de NCCL-tuning y empieza a ser el on-call nombrado de al menos un training run secundario.
- FSDP-Z3 + activation checkpointing
- SFT and DPO post-training
- Triton kernel authoring
- Eval-harness golden-trace replay
- FLOPs accounting
Sé primary on-call de un training run real (>=7B parámetros) con un porcentaje de fiabilidad, mata al menos una ablation multi-semana con evidencia de eval nombrada, mentoriza a 2 juniors en sus primeras rotaciones como ablation-owner, redacta un artefacto reutilizable (post-training run-book, eval template, kernel pack) y empieza a influir en el eval-harness contract usado por equipos adyacentes.
- RLHF and RLAIF post-training
- NCCL collective tuning
- Tensor parallel + pipeline parallel
- Speculative decoding stacks
- Reusable run-books
Asume un training run de tier frontier (conteo de GPUs de 4 dígitos, 70B+ parámetros, duración multi-semana), produce un kill solo de senior (iniciativa multi-semana parada después de eval ablation, cientos de miles de GPU-hours redirigidos), mentoriza a 2 ICs hasta research-engineer senior, redacta un company-wide eval-harness contract o FLOPs accounting library, y colabora con un par a nivel de VP en el roadmap del área de research.
- Research-area architecture (post-training, inference-time compute, multimodal alignment)
- Multi-million GPU-hour budget ownership
- Eval-harness contract design
- Promotion ladder design and IC rotation mechanisms
- Cross-team partnerships with VP-level peers
Caminos adyacentes: research scientist (más publicaciones, menos código), MLE / production AI engineer (serving e infra a escala), mech-interp researcher (rama especializada del campo), research-engineering manager (liderazgo de personas), inference-systems engineer (especialista en vLLM / TensorRT / speculative decoding). Algunos research engineers también pivotan a roles específicos de AI safety / red-team o a fundar startups de research-tooling (eval platforms, training-stack tooling).
Plantillas y ejemplos de CV para AI Research Engineer desde becario hasta lead, escritos para el job spec real de un frontier lab. El rol vive entre el research scientist y el MLE de producción: conviertes papers en código de entrenamiento e inferencia ejecutable, asumes el eval harness, ejecutas ablations y entregas componentes de modelos frontier. Los recruiters de Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, FAIR, NVIDIA Research, Cohere y Apple AIML escanean señales muy específicas: tiempo de paper-a-checkpoint, porcentajes de fiabilidad de training-runs, tasas de pase en eval-suites como MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval y MATH-500, eficiencia de FLOPs, disciplina de coste en GPU-hours y la disciplina de matar ablations que no elevan evals. Esta guía cubre de junior a lead con métricas concretas, las herramientas que importan (PyTorch, JAX, FSDP, DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM, Triton, RLHF, DPO, golden-trace replay) y la redacción que separa a los research engineers de los ML engineers genéricos.