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Exemple de CV Junior Agentic AI Engineer

Exemple de CV professionnel Junior Agentic AI Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Junior$130,000 - $180,000

Exemple de CV professionnel Junior Agentic AI Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Middle$200,000 - $320,000

Exemple de CV professionnel Middle Agentic AI Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Senior$350,000 - $550,000

Exemple de CV professionnel Senior Agentic AI Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Lead$450,000 - $700,000

Exemple de CV professionnel Lead Agentic AI Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Pourquoi ce CV fonctionne

Verbes qui prouvent que vous avez livré un agent, pas juste un prompt

Construit, Câblé, Livré, Profilé, Rédigé. Les CV d'agent juniors qui s'appuient sur 'expérimenté avec LangChain' se lisent comme du tourisme de notebook. Commencez par des verbes qui montrent un agent qui tourne en production.

Les chiffres ancrent chaque affirmation sur l'agent

Taux de réussite end-to-end, taux d'erreur tool-argument, nombre de golden-traces, coût par tâche réussie. 'Construit un agent IA' sans métrique se lit comme un poster de hackathon. Les chiffres rendent l'agent réel.

Reliez chaque changement à un delta d'eval ou de coût

Pas 'utilisé LangGraph' mais 'atteignant un taux de réussite end-to-end de 78 % sur le jeu d'eval interne'. Chaque bullet de junior doit se conclure sur un résultat mesuré, pas sur des impressions.

Montrez les boucles de feedback avec des personnes, pas seulement des frameworks

Ingénieur senior, chercheur safety, équipe applied-science. Un agent engineer junior qui ne fait jamais remonter à la safety ou à la recherche reste un auteur de notebooks.

Vraie stack agent placée dans de vrais artefacts

LangGraph, Pydantic-AI, LangSmith, Helicone, AgentOps, CrewAI. Nommer le runtime à l'intérieur d'un livrable prouve que vous avez réellement livré l'agent.

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Compétences clés

  • LangGraph
  • OpenAI Tool-Calling
  • Pydantic-AI Schemas
  • ReAct Pattern
  • RAG Basics
  • LangSmith Tracing
  • Python
  • Tool-Argument Validation
  • AgentOps
  • Helicone
  • CrewAI
  • LlamaIndex
  • Anthropic Tool-Use
  • FastAPI
  • Docker
  • FAISS / Pinecone
  • Multi-Tool Agent Design
  • Planner-Executor Split
  • Tool-Call Grading Harness
  • Per-Task Token Budgeting
  • Jailbreak Resistance
  • AutoGen
  • Browser-Use
  • vLLM
  • OpenAI Assistants
  • Ollama
  • Modal
  • OpenRouter
  • Postgres
  • TypeScript
  • Cost-Per-Task Profiling
  • Multi-Agent Orchestration
  • MCP Tool Servers
  • Agent Capability Matrix
  • Agent Containment Posture
  • Red-Team Eval Design
  • Agent-Platform RFCs
  • Cost-Attribution Reviews
  • Build-vs-Buy on Runtime
  • vLLM at Scale
  • Speculative Decoding
  • Agent IC Mentorship
  • Hiring Loop Design
  • Executive Communication
  • Computer-Use Rollouts
  • Anthropic Computer-Use
  • Open-Weights Strategy
  • Agent Engineer Career Ladders
  • Agent Engineer Hiring Rubrics
  • Agent Runtime Lifecycle Policy
  • Per-Task Cost-Attribution Framework
  • Multi-Year Compute Commitments
  • Agent Trust Councils
  • Reorg Planning
  • Board Communication
  • CFO Partnership
  • CISO Partnership
  • MCP Governance
  • vLLM and Inference Economics
  • Procurement Negotiation
  • Multi-Region Org Design
  • Open-Weights Runtime Strategy
  • Industry Vertical Strategy

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Fourchettes salariales (US)

Junior
$130,000 - $180,000
Middle
$200,000 - $320,000
Senior
$350,000 - $550,000
Lead
$450,000 - $700,000

Évolution de carrière

Agentic AI Engineer est l'un des arcs de carrière tech émergents les plus pentus parce que la compétence se compose sur trois axes simultanément : profondeur runtime (LangGraph, AutoGen, MCP), discipline d'eval (golden-trace replay, tool-call grading, jailbreak resistance), et gouvernance coût-et-confiance (budgets par tâche, agent containment posture). La plupart des agent engineers solides atteignent senior dans les frontier labs en cinq à sept ans et head-of en neuf à douze, pivotant souvent depuis des backgrounds ML engineering, AI engineering ou infrastructure.

  1. JuniorMiddle2-3 years

    Possédez un agent multi-tool en production end-to-end jusqu'à la GA. Construisez un vrai harness d'eval golden-trace avec au moins 1 000 exemples de tool-calls étiquetés. Menez un kill explicite (open-tool-set, ReAct free-form, ou loop unbounded). Négociez un budget par tâche en tokens avec le produit ou la finance.

    • Multi-Tool Agent Design
    • Golden-Trace Replay
    • Per-Task Token Budgeting
    • Jailbreak Resistance Basics
  2. MiddleSenior3-4 years

    Architecturez un runtime d'orchestration multi-agent couvrant au moins 10 rôles d'agent avec des wins mesurables sur jailbreak resistance et coût-par-tâche-réussie. Menez au moins un kill stratégique au niveau runtime. Rédigez la matrice de capacités d'agent ou le RFC agent-platform adopté à travers les équipes. Influencez au moins une décision build-vs-buy sur l'inference ou l'hébergement de serveur MCP avec un memo écrit.

    • Multi-Agent Orchestration
    • MCP Tool Server Design
    • Cross-Org RFC Authorship
    • Build-vs-Buy Memos
  3. SeniorLead3-5 years

    Possédez un portefeuille de programmes runtime agent sur plusieurs surfaces produit. Négociez un engagement compute et runtime pluriannuel avec vLLM, Modal ou Helicone. Mettez en place au moins une structure de gouvernance (Agent Trust Council, agent runtime lifecycle policy). Rédigez l'agent engineer career ladder. Promouvez au moins un mentoré au senior IC.

    • Compute-Partnership Economics
    • Agent Engineer Career Ladders
    • Agent Trust Council Design
    • Board Communication

Les agent engineers solides pivotent aussi vers Director of AI Engineering, Chief of Staff d'un CTO dans un frontier lab, ingénierie de recherche AI safety, ou rôles d'operating partner dans des fonds de venture focalisés AI. Un mouvement courant en fin de carrière est de fonder une startup d'agent-tooling (eval harnesses, serveurs MCP, observabilité agent) ou de rejoindre un frontier lab comme Principal Agent Engineer spécialisé dans un domaine agent unique (computer-use, agents coding, agents recherche).

Templates et exemples de CV Agentic AI Engineer pour chaque étape de carrière. Que vous câbliez un flow single-agent sur LangGraph, que vous possédiez un agent multi-tool en production avec un vrai eval harness, que vous conceviez un runtime d'orchestration multi-agent, ou que vous définissiez la plateforme agent sur laquelle le reste de l'org tourne, votre CV doit prouver que vous livrez des systèmes LLM autonomes avec une précision tool-call mesurable, une réussite end-to-end, du jailbreak resistance et un coût par tâche. Les panels de recrutement chez Anthropic, OpenAI, Cohere, Replit et Hugging Face filtrent les CV qui disent 'construit un agent IA' sans eval harness, sans story de containment, ni chiffre de coût par tâche. Ce guide couvre les stratégies CV de junior à lead pour agent engineers avec les frameworks spécifiques (LangGraph, AutoGen, CrewAI, MCP, Pydantic-AI, OpenAI Assistants, Anthropic tool-use), les métriques et le langage au ton senior qui décrochent des loops dans les frontier AI labs.

Questions fréquemment posées

Un agent engineer conçoit, livre et tune des systèmes LLM autonomes qui utilisent des tools, planifient et exécutent des tâches multi-step. La journée mêle l'écriture de schemas tool-call (Pydantic-AI, OpenAI tool-calling), le tuning de splits planner-executor sur LangGraph ou AutoGen, la construction de harness d'eval golden-trace sur LangSmith et AgentOps, la surveillance des dashboards de coût sur Helicone, et la revue des findings red-team avec la safety. Le travail agent en production est environ 30 % de code runtime, 40 % d'eval et télémétrie, 20 % de gouvernance coût et confiance, 10 % de prompt engineering.

Les AI Engineers livrent des features powered par LLM (RAG, classification, génération) ; les Prompt Engineers tunent le texte qui entre dans le modèle ; les Agentic AI Engineers câblent les LLMs aux tools et les laissent prendre des actions multi-step avec planning, eval et cost ceilings. L'agent engineer est payé pour garder les loops autonomes honnêtes là où ni le prompt ni le LLM single-shot ne le peuvent : précision tool-call, containment d'agent-loop, jailbreak resistance, coût par tâche.

Démarrez avec trois axes : eval (taux de réussite end-to-end, précision tool-call, taux d'hallucination), coût (coût par tâche réussie, respect du budget par tâche en tokens, latence p95), et confiance (score de jailbreak resistance, taux de containment d'agent-loop, chemins d'échappée de jailbreak découverts). Associez-les à une métrique runtime (nombre de rôles d'agent, tools par agent) et une métrique organisationnelle (RFC adoptés, ICs mentorés, councils mis en place).

Non. La compétence est de l'ingénierie, pas de la recherche. Les frontier labs recrutent des agent engineers avec de solides backgrounds systèmes, BS ou MS, qui savent lire une trace tool-call, concevoir un split planner-executor, et raisonner sur le coût et la safety. Un PhD aide pour la recherche capability et les rôles RLHF, pas pour l'agent platform engineering. Le bar est de livrer des agents en production avec des évals mesurables, pas de publier des papers.

Un vrai flow single-agent de niveau production sur LangGraph avec au moins six tool functions et un eval harness sur LangSmith, plus un eval kit open-source sur GitHub avec golden-trace replay (même 200 exemples étiquetés suffit), plus un README d'une page sur le split planner-executor et le coût-par-tâche que vous avez mesuré. Ensemble ils signalent les trois muscles (runtime, eval, coût) en quinze minutes de revue.

Les deux, mais avec un biais vers LangGraph pour la production et LangChain pour le prototyping et le RAG. LangGraph est le runtime de facto pour les loops d'agent stateful et multi-step avec des nodes et edges explicites ; LangChain est le wrapper autour des tool calls et retrievers. Ajoutez Pydantic-AI pour la validation tool-argument. Sautez LlamaIndex sauf si votre travail est fortement orienté RAG.
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