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Technologie & IngénierieSenior

Exemple de CV Senior AI Research Engineer

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

JuniorMiddleSeniorLead

Fourchette salariale Senior (US)

$500,000 - $900,000

Pourquoi ce CV fonctionne

Verbes qui signalent un senior research engineer, pas un senior MLE

Mené, Coupé, Pris en charge, Tué, Mentoré, Construit, Conçu, Rédigé, Reproduit. Le verbe senior research-engineer 'Tué une initiative de synthetic-data' est le coup qu'un MLE ne joue jamais. Montre que tu échanges du compute contre des preuves et que tu sais quitter une branche morte.

Chiffres à l'échelle qu'un senior frontier-lab pilote

94,1 % completed-without-crash, 4096 H100s, 11 jours à 6 jours, 220K GPU-hours, 2,3x tokens-per-second. Les senior research engineers opèrent les plus gros training runs de la boîte ; les chiffres doivent rendre ça évident en 5 secondes.

Discipline d'ablation à des stakes de production

Après eval ablation ayant montré +0,0 point sur GPQA-Diamond et -0,4 sur MATH-500. Nommer l'eval et nommer le kill, c'est le signal senior qui dit que tu pilotes des preuves, pas juste du shipping. Distinct du senior MLE, jugé sur l'uptime et la latence.

Levier organisationnel via run-books et croissance d'IC

Mentoré 2 ICs au niveau research-engineer senior ; post-training run-book adopté par 4 model families ; FLOPs accounting library partagée entre pretraining et post-training. Les senior research engineers laissent des artefacts que d'autres équipes de recherche réutilisent.

Vocabulaire frontier-stack que les recruteurs parsent instantanément

FSDP-Z3, NCCL collective tuning, speculative-decoding stack, RLHF, DPO, Chinchilla scaling-law curves, activation-recompute scheduler. Les recruteurs senior frontier-lab scannent ces termes exacts. Du 'distributed training' ou du 'fine-tuning' générique se lit MLE.

Compétences essentielles

  • Python
  • JAX
  • PyTorch
  • FSDP-Z3
  • Megatron-LM
  • DeepSpeed-MII
  • Triton kernels
  • NCCL
  • CUDA
  • Rust
  • Tensor Parallel
  • Activation Checkpointing
  • Speculative Decoding
  • RLHF
  • DPO
  • Reward Modeling
  • Constitutional AI
  • Golden-trace Replay
  • Scaling Laws
  • Inference-Time Compute
  • Mech-Interp Probes

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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 Senior AI Research Engineer

  1. Pilote un training run frontier-tier end-to-end. Les senior research engineers chez Anthropic / OpenAI / DeepMind sont ceux qui ont absorbé le pretraining run de 4096 GPUs, gardé le wall-clock-without-crash au-dessus de 90 %, et écrit le post-mortem que tout le monde lit. Le bullet de CV doit nommer le parameter count, la taille du cluster, la stratégie de parallélisme et le pourcentage de fiabilité.

  2. Montre un kill réservé aux seniors. 'Tué une initiative synthetic-data de 9 semaines après eval ablation ayant montré +0,0 point sur GPQA-Diamond, réorientant 220K GPU-hours' est un bullet qu'un intermédiaire n'écrit jamais. Il démontre que tu réorientes du compute, pas seulement que tu l'optimises. Ce bullet seul est souvent ce qui différencie une offre senior d'une offre intermédiaire.

  3. Rédige un artefact réutilisable. Eval-harness golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book. Les senior research engineers laissent derrière eux des contrats et du tooling que d'autres équipes de recherche adoptent. Nomme l'artefact, nomme les équipes qui l'ont adopté.

  4. Réduis le wall-clock avec des primitives nommées. 'Coupé le wall-clock de training-run de 11 jours à 6 jours via NCCL collective tuning et tensor-parallel rebalancing' est le signal senior. Du 'optimized training' générique se lit MLE ; les primitives nommées (NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute) se lisent research engineer.

  5. Mentore des ICs jusqu'au senior. Suis et cite les promotions : 'mentoré 2 ICs au niveau research-engineer senior'. Au senior+, tu es noté sur les engineers que tu as fait grandir, pas seulement sur les modèles que tu as entraînés.

Erreurs courantes du CV Senior AI Research Engineer

  1. Aucune échelle frontier-tier nulle part

Pourquoi ça fait mal : Un CV senior research-engineer sans GPU count à 4 chiffres, sans run de 70B+ paramètres, ou sans durée de training de plusieurs semaines, ressemble à un solide intermédiaire indistinguable. Les recruteurs chez Anthropic / OpenAI / DeepMind filtrent explicitement sur le plus gros run que tu as piloté.

Comment corriger : Ouvre le rôle le plus récent avec le plus gros bullet de training-run que tu peux défendre. Nomme le parameter count, le GPU count, le day count et le pourcentage de fiabilité dans une seule phrase.

  1. Confondre 'mené une équipe' avec 'mené une research area'

Pourquoi ça fait mal : Les senior research engineers sont encore des ICs dans les frontier labs ; 'managé 6 engineers' se lit engineering manager. Les hiring panels pour les slots senior IC rejettent les CV qui dérivent vers du framing people-management.

Comment corriger : Utilise 'mentoré 2 ICs au niveau research-engineer senior' plutôt que 'managé une équipe'. Garde le framing IC ; montre l'influence via des artefacts (run-books, eval-harness contracts, FLOPs accounting libraries) plutôt que via des lignes de reporting.

  1. Pas de kill senior

Pourquoi ça fait mal : Sans un bullet qui nomme explicitement une initiative de plusieurs semaines que tu as arrêtée (et les GPU-hours réorientés), un CV senior se lit comme quelqu'un qui a shippé ce qu'on lui a donné. Les senior research engineers sont achetés pour les kills, pas pour les ships.

Comment corriger : Ajoute un bullet de la forme 'tué une initiative X de N semaines après eval ablation ayant montré Y, réorientant Z GPU-hours vers W'.

Conseils CV rapides pour Senior AI Research Engineer

  1. Ouvre avec le plus gros training run que tu peux défendre : parameter count, GPU count, day count, pourcentage de fiabilité.

  2. Ajoute un kill réservé aux seniors : une initiative multi-semaines que tu as arrêtée après une eval ablation, avec GPU-hours réorientés.

  3. Nomme l'artefact réutilisable que tu as rédigé (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book) et les équipes qui l'ont adopté.

  4. Garde le framing IC. 'Mentoré 2 ICs au niveau research-engineer senior' bat 'managé une équipe'.

  5. Assure-toi qu'au moins un bullet utilise une primitive frontier-stack (FSDP-Z3, NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute, speculative decoding).

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.

Trois signaux : (1) une échelle frontier-tier que tu peux défendre (GPU count à 4 chiffres, 70B+ paramètres, training run de plusieurs semaines, pourcentage de fiabilité nommé) ; (2) un kill réservé aux seniors, où tu as arrêté une initiative multi-semaines après une eval ablation et réorienté des centaines de milliers de GPU-hours ; (3) un artefact réutilisable que d'autres équipes de recherche ont adopté (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book). Sans les trois, l'offre plafonne en haut-intermédiaire.

Certifications recommandées

NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) - Distributed Training

NVIDIA

senior

NVIDIA DLI - Multi-Node Training and CUDA Performance

NVIDIA

senior

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 du plus gros training run que tu as piloté, y compris les modes d'échec que tu as gérés.
  • Explique un kill réservé aux seniors : quelle eval ablation a justifié l'arrêt d'une initiative multi-semaines ?
  • Conçois un eval-harness contract pour une org multi-équipes.
  • Comment réduirais-tu le wall-clock d'un 70B dense run de 40 % sans perte de qualité ?
  • Raconte-moi un incident de NCCL-collective tuning.

Conseils : Ouvre avec la plus grande échelle que tu peux défendre (GPU count à 4 chiffres, 70B+ paramètres, chiffre de fiabilité nommé). Aie au moins un artefact réutilisable que tu as rédigé et que d'autres équipes de recherche ont adopté. Reste dans le framing IC ; ne dérive pas vers le people-management.

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