Exemple de CV Junior AI Research Engineer
Exemple de CV professionnel Junior AI Research Engineer. Modèle optimisé ATS.
Fourchette salariale Junior (US)
$200,000 - $300,000
Pourquoi ce CV fonctionne
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.
Compétences essentielles
- 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
Améliorez votre CV
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.
Best Practices pour le CV Junior AI Research Engineer
Ouvre avec une preuve paper-to-codebase, pas avec des cours. Un recruteur frontier-lab veut savoir si tu peux lire un papier récent (AlphaCodium, MoE routing, speculative decoding) et le reproduire dans un training stack FSDP existant. Mets une telle reproduction en tête de ton CV avec le delta d'eval que tu as mesuré contre les chiffres rapportés (par ex. 'à 0,6 point près du HumanEval pass@1').
Nomme l'eval suite, ne dis jamais juste 'évalué le modèle'. MMLU, GPQA-Diamond, MATH-500, HumanEval, AIME, BBH. L'eval est l'unité de monnaie pour les research engineers ; une eval non nommée est une dimension manquante. Montre les splits exacts et les shot counts (5-shot MMLU, 0-shot GPQA-Diamond) que tu as pilotés.
Montre une logique d'ablation, pas juste de training. Un junior capable de lancer 5 ablations pour isoler une variable est plus recrutable qu'un qui a lancé un seul 'gros' run. Chaque bullet doit dire ce que l'ablation a testé et quel eval lift l'a confirmée ou tuée.
Utilise le vrai vocabulaire du training stack. FSDP-Z2/Z3, activation checkpointing, NCCL, Slurm, Triton kernels, Hydra configs, Weights and Biases sweeps. Ce sont les mots de la JD ; si ton CV utilise 'distributed training' tu te lis comme un MLE générique.
Open-source une contribution minuscule mais réelle. Une PR mergée dans lm-evaluation-harness, trl, vLLM, ou un Triton kernel bat cinq certificats Coursera. Le lien de PR à l'intérieur du bullet est ce qui te fait passer le screen.
Erreurs courantes du CV Junior AI Research Engineer
- Confondre ce rôle avec MLE / applied-AI engineer
Pourquoi ça fait mal : Les recruteurs frontier-lab rejettent les bullets 'construit une RAG pipeline avec LangChain et Pinecone' dans les pipelines research-engineer. Le RAG plumbing est un signal applied-AI ; le research engineering c'est paper-to-checkpoint. Les mélanger dit au screener que tu ne sais pas à quoi tu postules.
Comment corriger : Sors les bullets LangChain / Pinecone / FastAPI de ta section du haut. Remplace par du eval-harness, FSDP, Triton kernel, ablation et travail de reproduction. Garde les bullets LangChain pour une section 'Other', si tant est.
- Lister 'utilisé PyTorch' ou 'entraîné un modèle' sans eval nommée
Pourquoi ça fait mal : Un bullet research-engineer sans eval nommée (MMLU, GPQA-Diamond, MATH-500, HumanEval) est une revendication folklore. Les recruteurs ne peuvent pas calibrer le travail, donc ils défaultent au junior.
Comment corriger : Inclus toujours le nom de l'eval, le shot count, et soit un chiffre absolu soit un delta (à 0,6 point près du HumanEval pass@1, fait monter MMLU 5-shot de 2,4 points).
- Aucune discipline FLOPs / GPU-hour montrée nulle part
Pourquoi ça fait mal : Les frontier labs gatent le compute. Un junior qui montre déjà une conscience du GPU-hour ('détecté une régression activation-checkpoint qui gaspillait 17 % des GPU-hours par epoch') se démarque instantanément, parce que la plupart des juniors brûlent du compute sans jamais compter.
Comment corriger : Ajoute au moins un chiffre exprimé en GPU-hours, en FLOPs budget, ou en step-time. Même sur du travail de stage, profile et rapporte le coût de tes ablations.
Conseils CV rapides pour Junior AI Research Engineer
Une reproduction bat cinq cours. Choisis un papier publié par un frontier lab dans les 12 derniers mois, reproduis sa training recipe dans un stack FSDP-based, mesure le delta d'eval contre les chiffres rapportés, et place ce bullet en tête.
Nomme toujours l'eval, le shot count, et le delta. 'MMLU 5-shot, +2,4 points'. Jamais 'évalué sur des benchmarks'.
Traite les GPU-hours comme une monnaie dès le jour 1. Profile, rapporte, optimise. Les bullets qui réfèrent aux GPU-hours signalent une énergie de futur senior.
Utilise Tailored Resume & Cover Letter pour aligner ton CV avec la formulation exacte de la JD frontier-lab (FSDP-Z3, RLHF, golden-trace replay) sans perdre tes vrais bullets.
Questions fréquemment posées
Certifications recommandées
Préparation aux entretiens
Les entretiens AI Research Engineer dans les frontier labs combinent des rounds de paper-reading, des reproductions take-home, du systems design distributed-training, et un panel d'ablation-design. Attends-toi à lire un papier récent, esquisser une training-recipe et un ablation plan, et répondre à 'qu'est-ce que tu tuerais en premier et pourquoi ?'. Les rounds senior+ ajoutent un exercice d'eval-harness design et un round d'architecture de research area (post-training, inference-time compute, multimodal alignment). Les rounds de code privilégient les questions FSDP / Triton / NCCL plutôt que le leetcode.
Questions fréquentes
Questions courantes :
- Raconte-moi le papier le plus récent que tu as reproduit et ce que tu as mesuré.
- Explique FSDP-Z2 vs FSDP-Z3 et quand tu choisirais lequel.
- Comment lis-tu un résultat d'ablation et décides-tu qu'il fait monter une eval ?
- Qu'est-ce que l'activation checkpointing et combien ça coûte ?
- Montre-moi ton Weights and Biases sweep préféré.
Conseils : Ouvre avec le delta d'eval que tu as mesuré, pas avec du code. Aie un papier que tu peux défendre en profondeur. Sois prêt à lire 10 lignes du training script de quelqu'un d'autre en live et identifier la stratégie de parallélisme et de recompute.