Exemple de CV Junior AI Safety Engineer
Exemple de CV professionnel Junior AI Safety Engineer. Modèle optimisé ATS.
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Verbes qui prouvent que tu as fait tourner l'eval, pas que tu l'as consommé
Rédigea, Exécuta, Construisit, Soumit, Reproduisit. Les CV junior d'AI safety qui s'appuient sur 'a testé l'AI pour la sécurité' se lisent comme des captures LinkedIn. Ouvre avec des verbes qui montrent que tu as produit l'artefact.
Chaque artefact red-team porte un chiffre
47 scénarios de jailbreak, ASR de 38 à 22 pour cent, 1 200 prompts dual-use, 14 issues reproductibles. Sans chiffres, ton travail de safety est indistinguible du compliance theatre.
Connecte chaque eval à un résultat de release-gate
Pas 'a testé le modèle pour les jailbreaks' mais 'a gaté une révision de model-card' ou 'a alimenté le red-team de pre-deployment'. Termine toujours avec la décision de safety que l'artefact a débloquée.
Montre les passations à la safety org, pas le travail solo
Trust and Safety reviewer, alignment-applied team, safety eval suite owner. Le junior d'AI safety qui ne renvoie pas de signal aux model owners se lit comme un projet académique.
Stack de safety réel à l'intérieur d'artefacts réels
HarmBench, Inspect AI, PAIR, Llama Guard 2, Eleuther LM-eval, simple-evals. Nommer le framework à l'intérieur d'un artefact prouve que tu l'as câblé, pas seulement lu le paper.
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Compétences clés
- HarmBench scenario authoring
- Inspect AI eval harness
- Llama Guard 2
- PAIR and AutoDAN attack chains
- Refusal precision-recall benchmarking
- Python
- Eleuther LM-eval-harness
- OpenAI simple-evals
- GCG-style adversarial suffixes
- MLCommons AILuminate
- NeMo Guardrails
- Lakera Guard
- Protect AI Rebuff
- Multimodal jailbreak triage
- NIST AI RMF 1.0 reading
- OpenAI Usage Policies
- Guardrail layer ownership
- Harm taxonomy authoring
- Llama Guard 2 fine-tuning
- NeMo Guardrails policy authoring
- Inspect AI
- Cross-org rubric calibration
- Release-gate eval design
- Protect AI Guardian
- PAIR and AutoDAN chains
- Microsoft Responsible AI Standard
- NIST AI RMF 1.0
- RFC authorship
- Release-gate eval suite design
- Harm taxonomy v3 authoring
- Model-card disclosure standard
- Attribution from harm to gate
- Build-vs-buy on eval harness
- Multimodal eval design
- Model-safety IC mentorship
- Inspect AI architecture
- MLCommons AILuminate working group
- ISO/IEC 42001 literacy
- Tool-use and agentic harm eval
- UK AISI review preparation
- License and usage policy posture
- Hiring loop design
- Executive communication
- Safety engineering career ladders
- Hiring rubrics for AI safety
- Cross-lab joint red-team agreements
- Model-policy disclosure standard authorship
- EU AI Act Article 51 GPAI compliance
- NIST AISI information-sharing
- Frontier Safety Council chartering
- Board safety review communication
- ISO/IEC 42001 audit readiness
- Multi-region safety org design
- Compensation-linked safety scorecards
- Multi-year safety roadmaps
- Procurement negotiation for eval vendors
- Regulated-industry tier design
- Open-weights deployment posture
- Incident response on-call
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Fourchettes salariales (US)
Évolution de carrière
L'arc de carrière d'AI Safety Engineer est non-linéaire. Les AI Safety Engineers solides viennent de software engineering avec des side projects d'adversarial-ML, de ML research avec des instincts de déploiement, ou de fonds cybersecurity red-team qui réapprennent le vocabulaire de harm-class. La vélocité de carrière est limitée par la discipline de reproductibilité, la discipline de kill (autorité de release-gate) et la fluency de policy-taxonomy, pas par les années.
Possède une couche guardrails ou un slot de harm-class de bout en bout avec un delta d'ASR mesurable. Maintiens un HarmBench scenario pack publié et un Inspect AI task qui produisent un signal d'eval répété. Mène une révision de harm-taxonomy qui reconfigure l'input de release-gate. Rejoins un loop interne de hiring pour des rôles safety engineering ou alignment-applied.
- Activation rubric reading
- Coverage scorecard authoring
- Internal RFC authorship
- Guardrail fine-tune confidence
Rédige une release-gate eval suite adoptée par au moins une surface produit. Publie une harm-taxonomy v3 défendable face au Trust and Safety reviewer et à l'alignment-applied team. Mène un release explicitement bloqué avec la métrique, la régression et la mitigation choisie. Mentore au moins un IC vers une promotion senior.
- Release-gate eval suite design
- Attribution from harm to gate
- Build-vs-buy memos on harnesses
- Cross-org RFCs
Possède un portfolio safety multi-produit avec autorité go/no-go. Négocie un accord adjacent au régulateur (NIST AISI, UK AISI, MLCommons working group). Monte au moins une structure de governance (Frontier Safety Council, model-policy disclosure standard). Rédige l'échelle de carrière safety engineering. Promeus au moins un mentee à Senior IC.
- Regulator-facing communication
- Governance structure design
- Org design
- Board safety review communication
Les AI Safety Engineers solides pivotent aussi vers des rôles d'AI policy à l'intérieur des frontier labs ou chez NIST AISI / UK AISI, vers des rôles Field CISO ou applied-trust chez de grands déployeurs d'AI (Stripe, Notion, Linear, Glean), ou vers des rôles d'operating partner dans des venture funds AI-focused. Un mouvement courant en fin de carrière est de fonder une startup de safety-tooling (eval harness, guardrail vendor, ou auditeur de model-policy), souvent avec des peers de la communauté MLCommons ou AILuminate.
Modèles et exemples de CV d'AI Safety Engineer pour chaque étape de carrière. Que tu soumettes ton premier issue de jailbreak reproductible, opères la couche guardrails de production, designs une release-gate eval suite, ou chartes un Frontier Safety Council, ton CV doit prouver que tu traites l'AI safety comme un système d'ingénierie mesurable, pas comme une posture de compliance ou une rotation de modération de contenu. Les hiring managers chez Anthropic, OpenAI, DeepMind, xAI, NIST AISI, et la UK AISI scannent pour la réduction du jailbreak attack success rate (ASR), refusal precision-recall, ownership de harm-taxonomy, et autorité de release-gate. Ce guide couvre les stratégies de CV de junior à lead pour les AI Safety Engineers avec le stack réel, les métriques réelles, et le langage qui sépare le safety engineering du marketing générique de responsible-AI.