Ejemplo de CV Middle Generative AI Engineer

Mejores prácticas para currículum Mid-Level Generative AI Engineer

1. Lidera cada rol con un bullet de tradeoff. 'Migré la inferencia de audio de Tortoise a un self-hosted MusicGen and Bark blended runtime sobre un vLLM-Triton kernel cluster con un fp8 inference path, reduciendo el coste por minuto de $0.022 a $0.007' es la señal de seniority en dos cláusulas.
2. Muestra un kill explícito por rol. Eliminar el open-finetune workflow en favor de un LoRA-stack, eliminar un Tortoise-only voice path frágil, eliminar el open inference loop. Los GenAI engineers mid-level prueban juicio por lo que quitan, no solo por lo que lanzan.
3. Cuantifica a través de tres lentes. Eval (A/B win rate, IS/FID/CLIP delta, NSFW false-positive rate), coste (coste por asset, coste por minuto, GPU-hour cost per finetune), y trust (watermark and provenance compliance, C2PA alignment). Las métricas mid-level vinculan generative behavior a dólares y riesgo.
4. Referencia las salas cross-functional que toca el trabajo generativo. Head of trust, Director of Product, listener panel, hiring loop. Los pipelines multi-modal fallan en producción a través de trust y coste, no solo a través de calidad de modelo.
5. Nombra las técnicas, no las vibras. vLLM-Triton kernel cluster, fp8 inference path, LoRA-stack trained on Stable Audio, watermark and provenance compliance policy, ComfyUI batch evaluator. Los detalles prueban que dirigiste el programa.

Errores comunes de currículum para Mid-Level Generative AI Engineer

1. Sin decisiones de kill o sunset en el stack GenAI

Por qué duele: Los generative engineers mid-level sin un bullet de kill señalan que no puedes decidir qué quitar del runtime. Los open-finetune workflows, los Tortoise-only voice paths frágiles, y los inference loops sin límite son los failure modes más caros a escala.

Cómo arreglarlo: Elige un pattern que eliminaste (open-finetune, voice path frágil, full-finetune) con el trigger (cost ceiling breach, A/B regression, listener-panel rejection). El bullet de kill reescribe todo el tono del currículum.

1. Sin trabajo de watermark, provenance, o NSFW

Por qué duele: Los generative engineers mid-level sin una historia de trust se leen como prompt prototypers. Los pipelines generativos en producción tocan IP, identidad y marca; los trust panels en Adobe, Canva y Synthesia filtran currículums que lo omiten.

Cómo arreglarlo: Incluye al menos un bullet sobre watermark and provenance compliance, uno sobre NSFW false-positive rate como lente de eval, y uno sobre negociación cross-functional con el head of trust o General Counsel.

1. Sin trabajo de cost governance

Por qué duele: Production generative ahora es un cost center. Los currículums que omiten cost por asset, cost por minuto, GPU-hour cost per finetune, o per-asset cache hit rate señalan que no has estado cerca de la factura de producción.

Cómo arreglarlo: Incluye un bullet sobre cost-per-asset o cost-per-minute delta (por ejemplo, de $0.022 a $0.007) y uno sobre un per-asset budget cap negociado con product o finance.

Consejos rápidos de currículum para Mid-Level Generative AI Engineer

1. Lidera cada rol con un bullet de tradeoff. La cláusula 'in exchange for' y la cláusula 'after replacing X with Y' son las señales de seniority más eficientes.
2. Un kill por rol. Un pattern eliminado (open-finetune, Tortoise-only voice path frágil, full-finetune) con el criterio que lo disparó (A/B regression, cost-ceiling breach, listener-panel rejection).
3. Cuantifica tres lentes. Eval, coste, trust. Los GenAI engineers mid-level sostienen los tres.
4. Referencia salas cross-functional. Head of trust, Director of Product, listener panel, security review.
5. Nombra técnicas, no vibras. vLLM-Triton kernel cluster, fp8 inference path, LoRA-stack trained on Stable Audio, watermark and provenance compliance policy.