Exemple de CV Middle AI Research Engineer
Exemple de CV professionnel Middle AI Research Engineer. Modèle optimisé ATS.
Fourchette salariale Middle (US)
$300,000 - $500,000
Pourquoi ce CV fonctionne
Verbes qui signalent que tu pilotes des training runs, pas des notebooks
Pris en charge, Conçu, Coupé, Construit, Rédigé, Remplacé, Mentoré. Au niveau intermédiaire, tu es le primary on-call désigné d'un vrai training run ; les verbes doivent refléter une appropriation du compute et de la qualité, pas du travail de spectateur. Les CV MLE disent 'implémenté' ; les CV research-engineer disent 'tué' et 'remplacé'.
Chiffres qui prouvent l'efficacité FLOPs et le lift d'eval
MMLU 5-shot de 2,4 points, coût GPU-hour de 31 %, step time de 2,4s à 1,6s, 96 % wall-clock without crash. Les chiffres research-engineer sont des evals, des FLOPs et de la fiabilité, pas de la latence user-facing. Si ton CV se lit en p99-ms, tu es un MLE.
La rigueur d'ablation transforme du code en hypothèses
612 configs sur 5 mois, après eval ablation n'ayant montré aucun signal lift, après eval ablation ayant montré -0,3 point sur GPQA-Diamond. Les frontier labs recrutent pour la discipline de tuer les branches mortes avant qu'elles ne consomment des GPUs, pas pour empiler les training runs.
Influence cross-IC sur les training stacks partagés
Mentoré 2 research engineers juniors, standardisé le post-training eval template, contribué à la trl library. Les research engineers intermédiaires sont jugés sur le fait que les runs des autres chercheurs deviennent plus rapides ou plus nets grâce à toi.
Profondeur de stack nommée à la couche qui compte
FSDP-Z3 + activation checkpointing, Triton kernel pack pour fused MoE routing, SFT and DPO post-training stack. Ne dis pas 'fine-tuné des LLMs' ; nomme le kernel, la stratégie de parallélisme et la méthode de post-training. C'est ça le signal research-engineer.
Compétences essentielles
- Python
- PyTorch
- JAX
- FSDP-Z3
- DeepSpeed ZeRO
- Megatron-LM
- Triton
- CUDA
- NCCL profiling
- SFT
- DPO
- RLHF
- RLAIF
- PPO
- Hugging Face TRL
- vLLM
- lm-evaluation-harness
- MMLU
- GPQA-Diamond
- MATH-500
- HumanEval
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 Intermédiaire AI Research Engineer
Sois le primary on-call désigné d'au moins un vrai training run. Les research engineers intermédiaires sont achetés sur la ligne 'primary on-call du 7B dense run, 96 % wall-clock without crash sur 256 H100s'. Sans rôle d'owner désigné sur un vrai training run, tu restes un junior senior.
Quantifie l'efficacité FLOPs, pas juste les speedups. 'A fait monter MMLU 5-shot de 2,4 points sur le même FLOPs budget' est plus crédible que 'training 40 % plus rapide' parce que les frontier labs mesurent toujours la qualité à compute constant. Associe chaque speedup à ce qui était tenu constant.
Montre au moins une ablation que tu as tuée. 'Tué le run synthetic-data après une eval ablation ayant montré -0,3 sur GPQA-Diamond' est le bullet qui signale la maturité research-engineer. Il prouve que tu échanges du compute contre des preuves et que tu sais quitter des branches sunk-cost ; c'est la part que les hiring committees sondent le plus agressivement.
Choisis un post-training stack et approprie-toi-le. SFT vers DPO vers RLHF vers RLAIF est le trio post-training moderne ; les CV intermédiaires doivent nommer quelles étapes tu as écrites, quels kernels tu as rédigés (par ex. fused MoE routing en Triton), et quel head-to-head win rate a bougé.
Mentore et standardise. Un bullet comme 'mentoré 2 research engineers juniors lors de leurs premières ablation-owner rotations et standardisé le post-training eval template' est le signal le plus net que tu es prêt pour le senior.
Erreurs courantes du CV Intermédiaire AI Research Engineer
- Se lire comme un senior MLE plutôt qu'un research engineer
Pourquoi ça fait mal : Des bullets comme 'réduit la latence p99 de 2,5s à 180ms' sur un CV research-engineer signalent que tu optimises le serving, pas la qualité de training. Les screeners frontier-lab redirigent ces CV vers les pipelines applied-AI plutôt que research-engineer.
Comment corriger : Reformule en unités research-engineer : eval lift sur un benchmark nommé, efficacité FLOPs à qualité constante, pourcentage de complétion de training-run, taux de kill d'ablation.
- Aucun ablation kill nulle part sur le CV
Pourquoi ça fait mal : Les research engineers intermédiaires qui n'ont jamais tué une ablation se lisent comme des compute-burners. Les hiring committees sondent explicitement avec 'parle-moi d'une expérience que tu as arrêtée'.
Comment corriger : Ajoute un bullet qui nomme la branche morte, l'eval qui l'a tuée, et les GPU-hours réorientés. C'est souvent ce bullet qui pousse l'offre d'un cran.
- Signal d'ownership manquant sur un training run
Pourquoi ça fait mal : Sans 'primary on-call' ou 'pris en charge le 7B run' ou 'mené le tier de distillation 13B', les CV intermédiaires se lisent comme une personne qui a contribué à des runs que d'autres pilotaient.
Comment corriger : Choisis un run, revendique-le explicitement, et rapporte le chiffre de fiabilité (% wall-clock without crash) plus la stratégie de parallélisme (FSDP-Z3, activation checkpointing, tensor parallel).
Conseils CV rapides pour Intermédiaire AI Research Engineer
Revendique un run named on-call. Sans bullet primary-on-call tu te lis junior+.
Montre un ablation kill, avec l'eval qui l'a tué et les GPU-hours réorientés.
Choisis un post-training stack (SFT/DPO/RLHF/RLAIF) et approprie-toi-le explicitement.
Un bullet Triton kernel ou NCCL-tuning ajoute un demi-niveau de crédibilité.
Mentore et standardise. Les CV intermédiaires qui incluent 'mentoré 2 juniors et standardisé l'eval template' convertissent nettement mieux.
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 :
- Parle-moi d'un training run que tu as piloté end-to-end. Qu'est-ce qui a cassé ?
- Raconte-moi une ablation que tu as tuée.
- Comment as-tu décidé entre SFT, DPO et RLHF pour une tâche donnée ?
- Explique un kernel Triton ou CUDA que tu as écrit et le speedup vs baseline PyTorch.
- Conçois un eval pipeline qui attrape les régressions silencieuses en post-training.
Conseils : Apporte un vrai artefact de run-book (anonymisé) à présenter. Les recruteurs à ce niveau se soucient plus du bullet kill que du bullet ship. Sois prêt à défendre l'efficacité FLOPs à qualité constante.