Exemple de CV Junior Generative AI Engineer
Exemple de CV professionnel Junior Generative AI Engineer. Modèle optimisé ATS.
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Verbes qui prouvent que tu as livré un vrai pipeline génératif
Conçu, Livré, Profilé, Écrit, Remplacé, Démontré. Les CV junior génératifs qui s'appuient sur 'experimented with Stable Diffusion' se lisent comme du tourisme de notebooks. Commence par des verbes qui montrent un pipeline en marche.
Les chiffres ancrent chaque affirmation générative
Coût par asset, p95 latence, FID delta, taille de l'eval set. 'Used Stable Diffusion' sans chiffre se lit comme une affiche de hackathon. Les chiffres rendent le pipeline réel.
Lie chaque changement à un eval, une latence ou un delta de coût
Pas 'used SDXL' mais 'atteignant 0.31 FID delta sur un 1K eval set'. Chaque bullet junior doit atterrir avec un résultat mesuré, pas des vibes.
Montre des boucles de feedback avec des senior reviewers et applied-research
Senior researcher, safety reviewer, applied-research team. Un junior generative engineer qui ne donne jamais de feedback à research ou trust reste un auteur de notebooks.
Vrai stack génératif placé à l'intérieur d'artefacts réels
Diffusers, SDXL, ControlNet, IP-Adapter, LoRA, ComfyUI, Modal, INT4. Nommer le stack dans un livrable prouve que tu as effectivement livré le pipeline.
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Compétences clés
- diffusers (HF)
- SDXL
- ControlNet
- LoRA
- PyTorch
- ComfyUI
- fp16 Quantization
- IS / FID / CLIP Eval
- IP-Adapter
- DreamBooth
- Modal
- Replicate
- FLUX
- Stable Diffusion 3
- Whisper
- Bark
- Multi-Modality Pipeline Design
- LCM-Distill Schedule
- LoRA-Stack
- vLLM and Triton Kernels
- fp8 Inference Path
- Cross-Modality Eval Harness
- Watermark and Provenance
- Per-Asset Cost Profiling
- MusicGen
- Stable Audio
- Tortoise
- ElevenLabs API
- Replicate / Modal
- RunPod / Banana
- NSFW False-Positive Tracking
- GPU-Hour Cost per Finetune
- Multi-Modality Serving Runtime
- MM-DiT Architecture
- Sora-Class Video Pipelines
- LCM-Distilled SDXL
- C2PA Alignment
- Build-vs-Buy on Inference
- Cross-Org RFCs
- Cost-Attribution Reviews
- Speculative Decoding
- INT4 Weights
- Coreweave / Lambda Labs
- GenAI IC Mentorship
- Hiring Loop Design
- Executive Communication
- Open-Weights vs Vendor
- Watermark Posture
- GenAI Engineer Career Ladders
- GenAI Engineer Hiring Rubrics
- GenAI Platform Lifecycle Policy
- Per-Asset Cost-Attribution Framework
- Multi-Year GPU Commitments
- Provenance and Watermark Councils
- Reorg Planning
- Board Communication
- CFO Partnership
- CISO Partnership
- ComfyUI Governance
- vLLM and Inference Economics
- Procurement Negotiation
- Multi-Region Org Design
- Open-Weights Runtime Strategy
- Industry Vertical Strategy
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Fourchettes salariales (US)
Évolution de carrière
Generative AI Engineer est l'un des arcs de carrière applied tech les plus pentus parce que la compétence s'amplifie sur trois axes simultanément : profondeur de modalité (diffusion, audio, vidéo, multimodal MM-DiT), discipline d'eval (IS/FID/CLIP, A/B win rate, NSFW false-positive governance), et cost-and-trust governance (per-asset budgets, GPU-hour cost per finetune, watermark provenance posture). La plupart des genAI engineers solides atteignent senior dans des frontier-class generative labs en cinq à sept ans et head-of en neuf à douze, pivotant souvent depuis des fonds de ML engineering, AI engineering, computer vision, ou audio ML.
Possède un pipeline multi-modal en production end-to-end jusqu'à GA. Construis un cross-modality eval harness réel avec au moins 1 000 prompts labellisés et IS/FID/CLIP plus user-rated A/B. Mène un kill explicite (open-finetune, voice path fragile, full-precision inference). Négocie un per-asset budget cap avec product ou finance.
- Multi-Modal Pipeline Design
- LCM-Distill Schedule
- Per-Asset Cost Profiling
- Watermark and Provenance Basics
Architecture un multi-modality serving runtime couvrant au moins deux modalités avec A/B quality retention mesurable et per-asset cost wins. Mène au moins un kill stratégique au niveau runtime (full-finetune, single-vendor inference). Rédige le cross-modality eval harness ou GenAI platform RFC adopté à travers les équipes. Influence au moins une décision build-vs-buy sur l'inférence ou GPU partner avec un memo écrit.
- Multi-Modality Serving Runtime
- MM-DiT and Sora-Class Pipelines
- Cross-Org RFC Authorship
- Build-vs-Buy Memos
Possède un portfolio de programmes runtime génératifs à travers plusieurs surfaces produit. Négocie un commitment multi-année de GPU et inférence avec vLLM, Coreweave, ou Lambda Labs. Instaure au moins une structure de governance (Provenance and Watermark Council, GenAI platform lifecycle policy). Rédige le GenAI engineer career ladder. Promeus au moins un mentee à senior IC.
- GPU Partner Economics
- GenAI Engineer Career Ladders
- Provenance and Watermark Councils
- Board Communication
Les generative engineers solides pivotent aussi vers Director of GenAI Engineering, Chief of Staff d'un CTO dans un generative lab, AI safety engineering pour synthetic media, ou des rôles d'operating partner dans des venture funds focalisés IA. Un mouvement courant de fin de carrière est de fonder une startup de generative-tooling (eval harnesses, ComfyUI custom nodes, watermark and provenance tooling, GPU-cost optimization) ou rejoindre un frontier-class lab comme Principal Generative AI Engineer spécialisé dans une seule modalité (image, vidéo, audio, multimodal foundation).
Modèles et exemples de CV Generative AI Engineer pour chaque étape de carrière. Que tu livres un seul pipeline SDXL sur diffusers, possèdes un runtime production text-to-speech sur ElevenLabs et Bark, conçoives un multi-modality serving runtime couvrant FLUX, Stable Diffusion 3 et la vidéo Sora-class, ou diriges une org de plateforme GenAI pour un frontier-class lab, ton CV doit prouver que tu livres des systèmes génératifs applied avec des per-asset cost mesurables, A/B quality retention, IS/FID/CLIP deltas, watermark and provenance compliance, et GPU-hour cost per finetune. Les hiring panels chez Runway, ElevenLabs, Stability AI, Black Forest Labs, Midjourney, Pika, OpenAI, Anthropic, Adobe Firefly et Canva Magic Studio filtrent les CV qui disent 'used Stable Diffusion' sans métrique, 'integrated GPT-4' sans system framing, ou 'applied genAI' comme ligne générique. Ce guide couvre des stratégies de CV junior à lead pour les generative AI engineers avec les frameworks spécifiques (PyTorch, JAX, diffusers, ComfyUI, vLLM, Triton, Modal, Replicate), modèles (SDXL, Stable Diffusion 3, FLUX, MM-DiT, MusicGen, Whisper, Bark, Stable Audio), et le langage senior-coded qui décroche des loops dans les applied genAI labs.