Exemple de CV Junior AI Research Engineer
Exemple de CV professionnel Junior AI Research Engineer. Modèle optimisé ATS.
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Verbes qui signalent l'appropriation research-to-prod
Reproduit, Conçu, Profilé, Étendu, Implémenté. Les frontier labs scrutent les verbes qui prouvent que tu peux prendre un papier et le transformer en code de training exécutable, pas seulement 'utilisé PyTorch'. C'est la barre qui sépare les research engineers des MLE génériques.
Chiffres d'eval et de training-run, pas du flou
À moins de 0,6 point du HumanEval pass@1, 38 ablation runs, 17 % des GPU-hours, 1,7x throughput. Les research engineers sont jugés sur des deltas mesurés ; sans le chiffre, ton ablation reste folklore.
Rigueur et discipline FLOPs visibles dans chaque bullet
Pas 'entraîné un modèle' mais 'sur 3 tailles de modèles distillés' et 'les 4 paramétrages qui ont survécu au golden-trace eval replay'. Les frontier labs recrutent pour la rigueur : des ablations qui prouvent une hypothèse, pas des training runs qui brûlent du compute. C'est la part que les CV au goût MLE ratent toujours.
Signal de collaboration, même au niveau intern
En binôme avec deux research engineers seniors ; intégré dans 3 training stacks internes. Même en stage, prouve que tu pousses dans des codebases partagées dont d'autres chercheurs dépendent. Ce N'est PAS un rôle MLE ; c'est un rôle paper-to-codebase avec des reviewers pairs.
Stack nommé à la couche qui intéresse un frontier lab
Triton kernel, FSDP-Z2 sharding, golden-trace replay, EleutherAI lm-evaluation-harness. N'écris pas 'PyTorch' ; écris la couche précise du training stack que tu as touchée. C'est ainsi que les recruteurs research-engineer distinguent les amateurs des contributeurs.
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Compétences clés
- 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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Fourchettes salariales (US)
Évolution de carrière
L'AI Research Engineering est l'un des tracks à plus fort levier dans les frontier labs. La progression va d'ablation-owner / contributeur d'eval-harness (junior) à small-model training-run lead (intermédiaire) à large-model training-run-tier lead (senior) à architecte de research area (lead, MTS, staff). Chaque niveau ajoute de l'échelle de compute, de l'ownership d'eval-suite et des artefacts réutilisables. Le plafond IC est staff ou principal research engineer ; beaucoup de leads pivotent aussi vers le management research-engineering (head of pretraining, head of post-training).
Reproduire 2-3 papiers frontier-lab avec deltas d'eval nommés, contribuer une PR mergée à lm-evaluation-harness / trl / vLLM, piloter une série d'ablations small-model end-to-end, profiler et rapporter le coût GPU-hour, shipper un Triton kernel ou un fix NCCL-tuning, et commencer à être le named on-call d'au moins un training run secondaire.
- FSDP-Z3 + activation checkpointing
- SFT and DPO post-training
- Triton kernel authoring
- Eval-harness golden-trace replay
- FLOPs accounting
Être primary on-call d'un vrai training run (>=7B paramètres) avec un pourcentage de fiabilité, tuer au moins une ablation multi-semaines avec une eval evidence nommée, mentorer 2 juniors lors de leurs premières ablation-owner rotations, rédiger un artefact réutilisable (post-training run-book, eval template, kernel pack), et commencer à influencer l'eval-harness contract utilisé par les équipes adjacentes.
- RLHF and RLAIF post-training
- NCCL collective tuning
- Tensor parallel + pipeline parallel
- Speculative decoding stacks
- Reusable run-books
Piloter un training run frontier-tier (GPU count à 4 chiffres, 70B+ paramètres, durée multi-semaines), produire un kill réservé aux seniors (initiative multi-semaines arrêtée après une eval ablation, des centaines de milliers de GPU-hours réorientés), mentorer 2 ICs au niveau research-engineer senior, rédiger un company-wide eval-harness contract ou une FLOPs accounting library, et collaborer avec un peer VP-level sur la roadmap de research area.
- 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
Chemins adjacents : research scientist (plus de publications, moins de code), MLE / production AI engineer (serving et infra à grande échelle), mech-interp researcher (branche spécialisée du domaine), research-engineering manager (people leadership), inference-systems engineer (spécialiste vLLM / TensorRT / speculative decoding). Certains research engineers pivotent aussi vers des rôles AI safety / red-team-specific ou fondent des startups de research-tooling (eval platforms, training-stack tooling).
Templates et exemples de CV AI Research Engineer du stage au lead, écrits pour le vrai job spec frontier-lab. Le rôle vit entre le research scientist et le MLE de production : tu transformes des papiers en code de training et d'inference exécutable, tu pilotes l'eval harness, tu lances des ablations et tu shippes des composants de modèles frontier. Les recruteurs chez Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, FAIR, NVIDIA Research, Cohere et Apple AIML scannent des signaux très précis : turnaround paper-to-checkpoint, pourcentages de fiabilité de training-run, taux de réussite sur les eval-suites MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval et MATH-500, efficacité FLOPs, discipline sur le coût GPU-hour, et la discipline de tuer les ablations qui ne font pas monter les evals. Ce guide couvre du junior au lead avec des métriques concrètes, les outils qui comptent (PyTorch, JAX, FSDP, DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM, Triton, RLHF, DPO, golden-trace replay), et la formulation qui sépare les research engineers des ML engineers génériques.