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Technologie & IngénierieLead

Exemple de CV Lead AI Research Engineer

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

JuniorMiddleSeniorLead

Fourchette salariale Lead (US)

$700,000 - $1,500,000

Pourquoi ce CV fonctionne

Verbes qui signalent que tu architectures une research area

Défini, Architecturé, Pris en charge, Promu, Rédigé, Mené, Conduit, Construit, Co-piloté. Au niveau lead, les verbes nomment une décision de research area (post-training direction, inference-time compute), des décisions qui orientent une fleet de GPUs et une fleet de chercheurs.

Chiffres qui prouvent le levier org-and-compute

Budget GPU-hour de 14 M$, 8192 A100s, 6,4-point lift sur GPQA-Diamond, 9 M$ de compute réorientés, 4 research engineers au niveau senior. Les chiffres lead fusionnent compute, evals et people. Si une bullet seule ne mélange pas au moins deux de ces axes, elle est trop IC.

Les bullets connectent du compute à un outcome de research area

Inference-time compute lift ; FLOPs-vs-data scaling-law re-validation ; multimodal-alignment roadmap. Les leads n'entraînent pas juste des modèles ; ils redessinent ce sur quoi le lab est prêt à parier ses fleets de GPU pour les 4 trimestres à venir.

Org-design via run-books et promotion ladders

Promu 4 research engineers au niveau senior et 2 au staff ; company-wide eval-harness contract adopté pour pretraining, post-training et red-team eval ; 6-engineer team JAX-on-TPU. Les leads sont jugés sur l'échelle qu'ils laissent derrière, pas sur le modèle qu'ils ont entraîné.

Vocabulaire d'architecture de research area au niveau lead

Constitutional re-write loop, inference-time compute initiative, mixture-of-experts, FLOPs-vs-data scaling-law, multimodal-alignment roadmap. Les lead research engineers sont recrutés sur le fait qu'ils peuvent nommer et piloter une research area, pas 'mener une équipe qui construit des modèles'.

Compétences essentielles

  • Python
  • JAX
  • PyTorch
  • FSDP-Z3
  • Megatron-LM
  • Mixture-of-Experts
  • RLHF/DPO/RLAIF
  • Inference-Time Compute
  • Triton kernels
  • NCCL
  • Multimodal Alignment
  • Scaling Laws
  • Mech-Interp
  • Red-Team Eval
  • Eval-Harness Contracts
  • FLOPs Accounting
  • Org Design
  • Research Strategy
  • Hiring Rubrics
  • Compute Budget Planning

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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 Lead AI Research Engineer

  1. Architecture une research area, pas un système. Les leads dans les frontier labs (Member of Technical Staff, staff research engineer) sont recrutés pour définir une direction : post-training (SFT vers DPO vers RLAIF vers constitutional re-write loop), inference-time compute, multimodal alignment, mech-interp à grande échelle. Le top bullet du rôle le plus récent doit nommer la research area que tu as définie.

  2. Pilote un budget GPU-hour de plusieurs millions. 'Pris en charge le budget GPU-hour de 14 M$ pour le post-training et réduit le unit cost par ablation de 38 % via une evidence-gated experiment queue' est le bullet qui prouve que tu opères à un niveau où le compute est du capital.

  3. Promeus des ICs et mesure-le. 'Promu 4 research engineers au niveau senior et 2 au staff' est ce qu'un lead laisse derrière lui. Associe-le au mécanisme de rotation (scoped training-run ownership, ablation-owner rotations). Les leads sont notés sur l'échelle, plus que sur le modèle.

  4. Définis des eval contracts org-wide. Un 'company-wide eval-harness contract adopté pour pretraining, post-training et red-team eval pipelines' est l'artefact réservé aux leads. Nomme les pipelines, nomme les équipes.

  5. Connecte le compute au produit. 'Co-piloté avec le VP of Research la multimodal-alignment roadmap, cadrant 3 paris multi-trimestres devenus des shipped product surfaces' connecte les décisions research-engineering au revenu. Au niveau lead, ton CV doit parler à l'exécutif qui signe le bon de commande du cluster GPU.

Erreurs courantes du CV Lead AI Research Engineer

  1. Se lire comme engineering manager, pas comme architecte de research area

Pourquoi ça fait mal : Les leads frontier-lab (Member of Technical Staff, staff research engineer) sont toujours attendus pour définir ce sur quoi le lab parie son compute. Les CV qui s'appuient sur 'managé', 'mené l'équipe' et 'tenu le standup' perdent face aux CV qui ouvrent avec 'défini la post-training research direction sur 5 release cycles'.

Comment corriger : Le top bullet de ton rôle le plus récent doit nommer la research area que tu as définie ou architecturée (post-training direction, inference-time compute, multimodal alignment), pas l'équipe que tu as managée.

  1. Pas de chiffre de compute budget

Pourquoi ça fait mal : Les leads se différencient par le compute qu'ils orientent. Un CV lead sans dollar ou GPU-hour budget se lit comme senior+ au mieux.

Comment corriger : Cite le budget que tu as piloté ('14 M$ GPU-hour budget') et le unit cost que tu as bougé ('réduit le unit cost par ablation de 38 %').

  1. Aucune promotion créditée

Pourquoi ça fait mal : Le lead est noté sur l'échelle qu'il construit. Les CV qui omettent le compte d'ICs promus sous toi, ou le mécanisme de rotation, laissent le signal le plus important réservé aux leads en dehors de la page.

Comment corriger : Cite les promotions exactes ('promu 4 research engineers au niveau senior et 2 au staff') et associe-les au mécanisme ('scoped training-run ownership rotations').

Conseils CV rapides pour Lead AI Research Engineer

  1. Le top bullet doit nommer la research area que tu as définie (post-training direction, inference-time compute, multimodal alignment).

  2. Cite le budget GPU-hour ou en dollars que tu as piloté et le unit cost que tu as bougé.

  3. Montre les promotions : 'promu 4 research engineers au niveau senior et 2 au staff' bat tout chiffre de team-size.

  4. Rédige au moins un artefact company-wide (eval-harness contract, FLOPs library, run-book) et nomme les pipelines qui l'ont adopté.

  5. Connecte le compute au produit. Co-pilote avec un peer VP-level et cadre les paris devenus des shipped surfaces.

Questions fréquemment posées

Les AI Research Engineers transforment des papiers de recherche en code de training et d'inference exécutable, lancent des ablations, pilotent l'eval harness, et shippent des composants de modèles frontier. Ils sont assis entre les research scientists (qui posent l'hypothèse) et les applied-AI / MLE engineers (qui productionnent les modèles pour les utilisateurs). Au quotidien, ils écrivent des training recipes, tunent les paramètres FSDP / tensor-parallel / activation-checkpoint, écrivent des kernels Triton ou CUDA pour les hot paths, lancent des centaines d'ablations contre des eval suites nommées (MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval, MATH-500), tuent les expériences qui ne font pas monter les evals, et écrivent les post-mortems et run-books que d'autres équipes de recherche réutilisent.

Les MLE / applied-AI engineers pilotent les systèmes de production : serving infrastructure, RAG pipelines, latence, uptime, déploiement de modèles. Les AI Research Engineers pilotent la qualité de training, les eval harnesses, la rigueur d'ablation, l'efficacité FLOPs, et les kernels et stratégies de parallélisme qui font qu'un training run frontier-scale finit sans crash. Le bullet MLE c'est 'p99 latence 180ms à 50M req/jour'. Le bullet research-engineer c'est '94 % wall-clock-without-crash sur 4096 H100s à 70B paramètres via FSDP-Z3 + selective activation checkpointing'. Les deux sont des carrières valides ; les recruteurs rejettent les CV qui les confondent.

Non. Le rôle AI Research Engineer est intentionnellement distinct de research scientist ; beaucoup d'ICs chez Anthropic, OpenAI, DeepMind, FAIR et Cohere ont rejoint avec un solide MS plus des contributions open-source. Les PhDs sont courants au niveau senior+ mais pas requis. Ce qui compte : une reproduction d'un papier récent, une PR mergée dans lm-evaluation-harness / trl / vLLM / un Triton kernel, des deltas d'eval nommés, et de l'expérience training FSDP-based. Les niveaux research-engineer senior+ attendent de plus en plus un PhD ou une profondeur industrielle équivalente (5+ ans dans un training stack frontier-adjacent).

MMLU (connaissances), GPQA-Diamond (raisonnement de niveau graduate), MATH-500 (math), HumanEval / MBPP / LiveCodeBench (code), AIME (math de compétition), BBH (Big-Bench Hard), et de plus en plus des evals task-specific comme SWE-bench (agent). Indique le shot count (par ex. 5-shot MMLU, 0-shot GPQA-Diamond) et soit un chiffre absolu soit un delta contre un baseline nommé. Du 'évalué sur des benchmarks' générique est un CV-killer ; les choix d'eval d'un research engineer sont eux-mêmes un signal de ce dont le rôle d'origine se souciait.

Un lead définit une research area, pilote un budget GPU-hour de plusieurs millions de dollars, rédige des company-wide eval-harness contracts, et promeut des ICs (typiquement plusieurs au senior, un ou deux au staff) via des scoped training-run ownership rotations. Le bullet lead ressemble à 'défini la post-training research direction (SFT vers DPO vers RLAIF vers constitutional re-write loop) pour 3 model families frontier sur 5 release cycles', une phrase qu'un senior IC ne peut pas défendre.

Certifications recommandées

NVIDIA DLI - Multi-Node Training and CUDA Performance

NVIDIA

lead

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 :

  • Quelle research area veux-tu définir ici lors de ta première année ?
  • Comment allouerais-tu un budget GPU-hour de 20 M$ entre pretraining, post-training et red-team eval ?
  • Décris un eval-harness contract que tu pousserais company-wide.
  • Comment construis-tu un career ladder research-engineer et quel mécanisme de rotation utilises-tu ?
  • Raconte-moi comment tu as collaboré avec un VP pour réorienter du compute vers un pari multi-trimestres.

Conseils : Ouvre avec la décision de research area, pas avec l'équipe. Cite le budget en dollars / GPU-hours que tu as piloté. Aie une histoire concrète de promotion ladder (compte d'ICs au senior, compte au staff, mécanisme de rotation).

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