Ejemplo de CV Junior AI Research Engineer
Ejemplo de CV profesional Junior AI Research Engineer. Plantilla optimizada para ATS.
Rango salarial Junior (US)
$200,000 - $300,000
Por qué este CV funciona
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.
Habilidades esenciales
- 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
Mejore su CV
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.
Buenas prácticas para CV de AI Research Engineer Junior
Lidera con evidencia paper-a-codebase, no con asignaturas. A un recruiter de frontier lab le importa si puedes leer un paper reciente (AlphaCodium, MoE routing, speculative decoding) y reproducirlo dentro de un training stack basado en FSDP. Fija una de esas reproducciones al principio de tu CV con el delta de eval que mediste contra los números reportados (p. ej. 'a menos de 0.6 puntos del HumanEval pass@1').
Nombra la eval suite, nunca digas solo 'evalué el modelo'. MMLU, GPQA-Diamond, MATH-500, HumanEval, AIME, BBH. La eval es la unidad de moneda para los research engineers; una eval sin nombrar es una dimensión que falta. Muestra los splits exactos y los shot counts (5-shot MMLU, 0-shot GPQA-Diamond) que asumiste.
Muestra pensamiento de ablation, no solo de training. Un junior que puede ejecutar 5 ablations para aislar una variable es más contratable que uno que lanzó un único run 'grande'. Cada bullet debe dejar claro qué probó la ablation y qué eval lift la confirmó o la mató.
Usa el vocabulario real del training stack. FSDP-Z2/Z3, activation checkpointing, NCCL, Slurm, Triton kernels, configs de Hydra, Weights and Biases sweeps. Estas son las palabras del JD; si tu CV usa 'distributed training' suenas a MLE genérico.
Abre código en una contribución pequeña pero real. Una PR mergeada a lm-evaluation-harness, trl, vLLM o un Triton kernel pesa más que cinco certificados de Coursera. El enlace a la PR dentro del bullet es lo que te lleva al screen.
Errores comunes en CV de AI Research Engineer Junior
- Confundir este rol con MLE / applied-AI engineer
Por qué duele: Los recruiters de frontier lab rechazan bullets de 'construí un pipeline RAG con LangChain y Pinecone' en pipelines de research-engineer. La fontanería de RAG es una señal de applied-AI; research engineering es paper-a-checkpoint. Mezclarlos le dice al screener que no sabes a qué te estás postulando.
Cómo arreglarlo: Quita los bullets de LangChain / Pinecone / FastAPI de tu sección superior. Sustitúyelos por trabajo de eval-harness, FSDP, Triton kernel, ablation y reproducción. Guarda los bullets de LangChain para una sección 'Otros', si acaso.
- Listar 'usé PyTorch' o 'entrené un modelo' sin eval nombrada
Por qué duele: Un bullet de research-engineer sin una eval nombrada (MMLU, GPQA-Diamond, MATH-500, HumanEval) es una afirmación folclórica. Los recruiters no pueden calibrar el trabajo, así que por defecto lo bajan a junior.
Cómo arreglarlo: Incluye siempre el nombre de la eval, el shot count y o bien un número absoluto o un delta (a menos de 0.6 puntos del HumanEval pass@1, elevé MMLU 5-shot en 2.4 puntos).
- No mostrar disciplina de FLOPs / GPU-hours en ningún sitio
Por qué duele: Los frontier labs racionan compute. Un junior que ya muestra conciencia de GPU-hours ('detecté una regresión de activation-checkpoint que desperdiciaba 17% de GPU-hours por epoch') destaca al instante porque la mayoría de juniors quema compute y nunca cuenta.
Cómo arreglarlo: Añade al menos un número expresado en GPU-hours, FLOPs budget o step-time. Incluso en trabajo de prácticas, perfila y reporta el coste de tus ablations.
Tips rápidos para CV de AI Research Engineer Junior
Una reproducción pesa más que cinco cursos. Elige un paper publicado por un frontier lab en los últimos 12 meses, reproduce su receta de entrenamiento dentro de un stack basado en FSDP, mide el delta de eval contra los números reportados y pon ese bullet arriba.
Nombra siempre la eval, el shot count y el delta. 'MMLU 5-shot, +2.4 puntos'. Nunca 'evalué en benchmarks'.
Trata las GPU-hours como moneda desde el día uno. Perfila, reporta, optimiza. Los bullets que referencian GPU-hours indican energía de futuro-senior.
Usa Tailored Resume & Cover Letter para alinear tu CV con la redacción exacta del JD del frontier lab (FSDP-Z3, RLHF, golden-trace replay) sin perder tus bullets reales.
Preguntas frecuentes
Certificaciones recomendadas
Preparación para entrevistas
Las entrevistas de AI Research Engineer en frontier labs combinan rondas de paper-reading, take-home reproductions, diseño de sistemas de distributed-training y un panel de diseño de ablations. Espera leer un paper reciente, esbozar una receta de entrenamiento y un plan de ablations, y responder '¿qué matarías primero y por qué?'. Las rondas de senior+ añaden un ejercicio de diseño de eval-harness y una ronda de arquitectura de área de research (post-training, inference-time compute, multimodal alignment). Las rondas de código favorecen preguntas de FSDP / Triton / NCCL sobre leetcode.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes:
- Cuéntame el paper más reciente que reprodujiste y qué mediste.
- Explica FSDP-Z2 vs FSDP-Z3 y cuándo elegirías cuál.
- ¿Cómo lees un resultado de ablation y decides que eleva una eval?
- ¿Qué es activation checkpointing y qué cuesta?
- Enséñame tu Weights and Biases sweep favorito.
Tips: Lidera con el delta de eval que mediste, no con código. Ten un paper que puedas defender en profundidad. Prepárate para leer 10 líneas del training script de otra persona en directo e identificar la estrategia de paralelismo y de recompute.