Ejemplo de CV Junior LLM Engineer
Ejemplo de CV profesional Junior LLM Engineer. Plantilla optimizada para ATS.
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Verbos que demuestran que enviaste un LLM, no un prompt
Construí, Lancé, Conecté, Perfilé, Redacté. Los CV de LLM junior que se apoyan en 'experimenté con GPT-4' se leen como turismo de notebook. Abre con verbos que muestren un LLM corriendo en producción.
Los números anclan cada afirmación de LLM
p95 TTFT, JSON-validity rate, eval-pass rate, coste por 1M tokens, conteo de golden traces. 'Usé GPT' sin métrica se lee como un póster de hackathon. Los números hacen real el LLM.
Conecta cada cambio con un resultado medible del LLM
No 'usé vLLM' sino 'alcanzando 71 por ciento de eval-pass rate sobre el eval set interno'. Cada bullet junior debe aterrizar con un resultado medido, no con vibras.
Muestra ciclos de feedback con personas, no solo frameworks
Senior LLM engineer, equipo de applied science, inference-platform reviewer. Un LLM engineer junior que nunca devuelve feedback a plataforma o ciencia se queda como autor de notebooks.
Stack LLM real dentro de artefactos reales
vLLM, Outlines, Instructor, Llama 3.1 8B, lm-eval-harness, LangSmith, Helicone. Nombrar el stack dentro de un deliverable demuestra que de verdad enviaste el LLM.
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Habilidades clave
- vLLM
- Outlines
- Instructor
- Llama 3.1 / Qwen 2.5
- OpenAI API
- Anthropic API
- lm-eval-harness
- Python
- LangSmith
- Helicone
- TGI
- Ollama
- llama.cpp
- Guidance
- JSON Schema
- FastAPI
- vLLM Cluster Operations
- Structured-Output Gateway Design
- Per-1M-Token Cost Governance
- fp8 / fp16 Quantization
- INT4 / AWQ Quantization
- Axolotl SFT / DPO
- Braintrust Eval Suite
- Speculative Decoding
- Unsloth
- LLaMA-Factory
- TRL
- Inspect AI
- DeepSeek-V3 / Gemma 2 / Phi-4
- Postgres / pgvector
- Kubernetes
- Cost-Per-1M-Tokens Profiling
- Multi-Model Serving Fabric
- Triton (Nvidia)
- TensorRT-LLM
- LLM Capability Matrix
- Inference-Trust Posture
- LLM-Platform RFCs
- Cost-Attribution Reviews
- Build-vs-Buy on Inference
- Prefix-Cache Reuse at Scale
- Speculative Decoding Programs
- LLM IC Mentorship
- Hiring Loop Design
- Executive Communication
- Hallucination Rate Programs
- Open-Weights Strategy
- Frontier-Provider Negotiation
- LLM Engineer Career Ladders
- LLM Engineer Hiring Rubrics
- LLM Runtime Lifecycle Policy
- GPU-Budget Governance Framework
- Multi-Year Compute Commitments
- LLM Inference Councils
- Reorg Planning
- Board Communication
- CFO Partnership
- CISO Partnership
- Procurement Negotiation
- Multi-Region Org Design
- Open-Weights Runtime Strategy
- Industry Vertical Strategy
- Together / Fireworks / Anyscale Economics
- Databricks Mosaic Partnerships
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Rangos salariales (US)
Progresión profesional
LLM Engineer es uno de los arcos de carrera tech emergentes más empinados porque la skill compone a través de tres ejes simultáneamente: profundidad de stack (vLLM, TGI, Triton, Outlines, Axolotl), disciplina de eval (golden-trace replay, JSON-validity rate, hallucination rate (custom metric)) y governance de coste y confianza (techos de coste por 1M tokens, postura de inference-trust). La mayoría de LLM engineers fuertes alcanzan senior en frontier labs en cinco a siete años y head-of en nueve a doce, a menudo pivotando desde ML engineering, AI engineering o backgrounds de systems-infra.
Posee un stack LLM en producción de extremo a extremo a través de GA, incluyendo serving vLLM, structured-output gateway con Outlines y una suite de eval Braintrust o lm-eval-harness con al menos 1.000 golden traces. Lidera un kill explícito (flujo prompt-only, ad-hoc temperatura abierta, inference vendor-only). Negocia un techo de coste por 1M tokens con producto o finanzas.
- Structured-Output Gateway Design
- Per-1M-Token Cost Governance
- Axolotl Fine-Tune Basics
- Quantization (fp8, INT4-AWQ)
Arquita un multi-model serving fabric cubriendo al menos 6 variantes de modelo con eval-pass rate medible mantenido y wins de coste por 1M tokens. Lidera al menos un kill estratégico a nivel de runtime. Redacta la matriz de capability LLM o el RFC de plataforma LLM adoptado a través de equipos. Influye en al menos una decisión de build-vs-buy sobre vendor de inference o tooling de fine-tune con un memo escrito.
- Multi-Model Serving Fabric
- Speculative Decoding Programs
- Cross-Org RFC Authorship
- Build-vs-Buy Memos
Posee un portfolio de programas de runtime LLM a través de múltiples superficies de producto. Negocia un compromiso plurianual de compute e inference con vLLM, Together AI, Fireworks AI o Anyscale. Levanta al menos una estructura de governance (LLM Inference Council, política de lifecycle de runtime LLM). Redacta la career ladder de LLM engineer. Promueve al menos un mentee a IC senior.
- Compute-Partnership Economics
- LLM Engineer Career Ladders
- LLM Inference Council Design
- Board Communication
Los LLM engineers fuertes también pivotan a Director of AI Engineering, Chief of Staff de un CTO en un frontier lab, AI safety research engineering o roles de operating partner en venture funds enfocados en AI. Un movimiento común al final de carrera es fundar una startup de LLM-tooling (eval harnesses, structured-output gateways, plataformas de fine-tune, observability de inference) o unirse a un frontier lab como Principal LLM Engineer especializándose en un único dominio (open-weights serving, pipelines de fine-tune, structured output, investigación de decoding).
Plantillas y ejemplos de CV de LLM Engineer para cada etapa de carrera. Tanto si estás conectando un primer flujo de prompt-engineering y RAG, asumiendo un stack LLM eval-driven con structured output y cuantización, diseñando un multi-model serving fabric sobre vLLM, o dirigiendo la plataforma LLM contra la que factura el resto de la org, tu CV debe demostrar que envías sistemas de language-model con JSON-validity rate, p95 TTFT, eval-pass rate y coste por 1M tokens medibles. Los hiring panels de Anthropic, OpenAI, Cohere, Hugging Face, Mistral, Together AI, Fireworks AI, Anyscale, Databricks Mosaic, Notion AI, Glean, Perplexity, Cursor, Replit y el equipo de Vercel AI SDK filtran los CVs que dicen 'usé GPT' o 'integré LLM' sin un eval harness, un serving stack o un número de coste por 1M tokens. Esta guía cubre estrategias de CV de junior a lead para LLM engineers con el stack específico (vLLM, TGI, Triton, llama.cpp, Outlines, Instructor, Guidance, lm-eval-harness, Braintrust, LangSmith, Helicone, Axolotl, Unsloth, TRL), las métricas que importan y el lenguaje senior-coded que consigue loops en frontier LLM labs.