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Technologies Émergentes

Exemple de CV Junior LLM Engineer

Exemple de CV professionnel Junior LLM Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Junior$150,000 - $220,000

Exemple de CV professionnel Junior LLM Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Middle$220,000 - $380,000

Exemple de CV professionnel Middle LLM Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Senior$350,000 - $550,000

Exemple de CV professionnel Senior LLM Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Lead$450,000 - $750,000

Exemple de CV professionnel Lead LLM Engineer. Modèle optimisé ATS.

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Pourquoi ce CV fonctionne

Verbes qui prouvent que tu as livré un LLM, pas un prompt

Construit, Livré, Câblé, Profilé, Rédigé. Les CV junior LLM qui s'appuient sur 'expérimenté avec GPT-4' lisent comme du tourisme de notebook. Ouvre avec des verbes qui montrent un LLM tournant en production.

Les chiffres ancrent chaque affirmation LLM

p95 TTFT, JSON-validity rate, eval-pass rate, coût par 1M tokens, nombre de golden traces. 'Utilisé GPT' sans métrique se lit comme un poster de hackathon. Les chiffres rendent le LLM réel.

Connecte chaque changement à un résultat LLM mesurable

Pas 'utilisé vLLM' mais 'atteignant 71 pour cent d'eval-pass rate sur le set d'eval interne'. Chaque bullet junior doit atterrir avec un résultat mesuré, pas du flou.

Montre des boucles de feedback avec des humains, pas seulement des frameworks

LLM engineer senior, équipe applied science, inference-platform reviewer. Un LLM engineer junior qui ne renvoie jamais à la plateforme ou à la science reste auteur de notebooks.

Stack LLM réel placé dans des artefacts réels

vLLM, Outlines, Instructor, Llama 3.1 8B, lm-eval-harness, LangSmith, Helicone. Nommer le stack dans un livrable prouve que tu as réellement livré le LLM.

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Compétences clés

  • vLLM
  • Outlines
  • Instructor
  • Llama 3.1 / Qwen 2.5
  • OpenAI API
  • Anthropic API
  • lm-eval-harness
  • Python
  • LangSmith
  • Helicone
  • TGI
  • Ollama
  • llama.cpp
  • Guidance
  • JSON Schema
  • FastAPI
  • vLLM Cluster Operations
  • Structured-Output Gateway Design
  • Per-1M-Token Cost Governance
  • fp8 / fp16 Quantization
  • INT4 / AWQ Quantization
  • Axolotl SFT / DPO
  • Braintrust Eval Suite
  • Speculative Decoding
  • Unsloth
  • LLaMA-Factory
  • TRL
  • Inspect AI
  • DeepSeek-V3 / Gemma 2 / Phi-4
  • Postgres / pgvector
  • Kubernetes
  • Cost-Per-1M-Tokens Profiling
  • Multi-Model Serving Fabric
  • Triton (Nvidia)
  • TensorRT-LLM
  • LLM Capability Matrix
  • Inference-Trust Posture
  • LLM-Platform RFCs
  • Cost-Attribution Reviews
  • Build-vs-Buy on Inference
  • Prefix-Cache Reuse at Scale
  • Speculative Decoding Programs
  • LLM IC Mentorship
  • Hiring Loop Design
  • Executive Communication
  • Hallucination Rate Programs
  • Open-Weights Strategy
  • Frontier-Provider Negotiation
  • LLM Engineer Career Ladders
  • LLM Engineer Hiring Rubrics
  • LLM Runtime Lifecycle Policy
  • GPU-Budget Governance Framework
  • Multi-Year Compute Commitments
  • LLM Inference Councils
  • Reorg Planning
  • Board Communication
  • CFO Partnership
  • CISO Partnership
  • Procurement Negotiation
  • Multi-Region Org Design
  • Open-Weights Runtime Strategy
  • Industry Vertical Strategy
  • Together / Fireworks / Anyscale Economics
  • Databricks Mosaic Partnerships

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Fourchettes salariales (US)

Junior
$150,000 - $220,000
Middle
$220,000 - $380,000
Senior
$350,000 - $550,000
Lead
$450,000 - $750,000

Évolution de carrière

LLM Engineer est l'un des arcs de carrière tech émergents les plus raides parce que la skill compose à travers trois axes simultanément : profondeur de stack (vLLM, TGI, Triton, Outlines, Axolotl), discipline d'eval (golden-trace replay, JSON-validity rate, hallucination rate (custom metric)) et gouvernance de coût et confiance (plafonds de coût par 1M tokens, posture inference-trust). La plupart des LLM engineers solides atteignent senior dans les frontier labs en cinq à sept ans et head-of en neuf à douze, pivotant souvent depuis ML engineering, AI engineering, ou des backgrounds systems-infra.

  1. JuniorMiddle2-3 years

    Possède un stack LLM en production de bout en bout jusqu'à GA, incluant le serving vLLM, le structured-output gateway avec Outlines, et une suite d'eval Braintrust ou lm-eval-harness avec au moins 1 000 golden traces. Mène un kill explicite (flow prompt-only, ad-hoc à température ouverte, inference vendor-only). Négocie un plafond de coût par 1M tokens avec produit ou finance.

    • Structured-Output Gateway Design
    • Per-1M-Token Cost Governance
    • Axolotl Fine-Tune Basics
    • Quantization (fp8, INT4-AWQ)
  2. MiddleSenior3-4 years

    Architecture un multi-model serving fabric couvrant au moins 6 variantes de modèle avec eval-pass rate mesurable maintenu et wins de coût par 1M tokens. Mène au moins un kill stratégique au niveau runtime. Rédige la matrice de capability LLM ou le RFC de plateforme LLM adopté à travers les équipes. Influence au moins une décision de build-vs-buy sur vendor d'inference ou tooling de fine-tune avec un memo écrit.

    • Multi-Model Serving Fabric
    • Speculative Decoding Programs
    • Cross-Org RFC Authorship
    • Build-vs-Buy Memos
  3. SeniorLead3-5 years

    Possède un portfolio de programmes de runtime LLM à travers plusieurs surfaces produit. Négocie un engagement compute et inference pluriannuel avec vLLM, Together AI, Fireworks AI ou Anyscale. Monte au moins une structure de gouvernance (LLM Inference Council, policy de lifecycle de runtime LLM). Rédige la career ladder de LLM engineer. Promeut au moins un mentee à IC senior.

    • Compute-Partnership Economics
    • LLM Engineer Career Ladders
    • LLM Inference Council Design
    • Board Communication

Les LLM engineers solides pivotent aussi vers Director of AI Engineering, Chief of Staff d'un CTO dans un frontier lab, AI safety research engineering, ou des rôles d'operating partner dans des venture funds focalisés AI. Un mouvement courant en fin de carrière est de fonder une startup de LLM-tooling (eval harnesses, structured-output gateways, plateformes de fine-tune, observability d'inference) ou de rejoindre un frontier lab comme Principal LLM Engineer en se spécialisant dans un domaine unique (open-weights serving, pipelines de fine-tune, structured output, recherche decoding).

Templates et exemples de CV LLM Engineer pour chaque étape de carrière. Que tu câbles un premier flow de prompt-engineering et RAG, possèdes un stack LLM eval-driven avec structured output et quantization, conçoives un multi-model serving fabric sur vLLM, ou diriges la plateforme LLM contre laquelle le reste de l'org facture, ton CV doit prouver que tu livres des systèmes language-model avec JSON-validity rate, p95 TTFT, eval-pass rate et coût par 1M tokens mesurables. Les hiring panels d'Anthropic, OpenAI, Cohere, Hugging Face, Mistral, Together AI, Fireworks AI, Anyscale, Databricks Mosaic, Notion AI, Glean, Perplexity, Cursor, Replit et de l'équipe Vercel AI SDK filtrent les CV qui disent 'utilisé GPT' ou 'intégré LLM' sans eval harness, sans serving stack, sans coût par 1M tokens. Ce guide couvre les stratégies CV junior à lead pour LLM engineers avec le stack spécifique (vLLM, TGI, Triton, llama.cpp, Outlines, Instructor, Guidance, lm-eval-harness, Braintrust, LangSmith, Helicone, Axolotl, Unsloth, TRL), les métriques qui comptent, et le langage senior-coded qui décroche les loops dans les frontier LLM labs.

Questions fréquemment posées

Un LLM engineer conçoit, livre et tune des stacks de language-model en production : prompt engineering, RAG, structured output, fine-tuning, eval et inference serving. La journée mélange l'écriture de schemas de structured output (Outlines, Instructor, Guidance, JSON Schema), le tuning d'un cluster vLLM ou TGI (fp8, INT4-AWQ, prefix caching, speculative decoding), le run d'eval harnesses de golden trace sur LangSmith, Braintrust ou lm-eval-harness, la surveillance de dashboards de coût sur Helicone, et la revue de deltas de fine-tune sur Axolotl ou Unsloth. Le travail LLM en production fait à peu près 30 pour cent de code de serving et decoding, 35 pour cent d'eval et structured output, 20 pour cent de travail de fine-tune et dataset, 15 pour cent de gouvernance de coût et reliability.

Les AI Engineers livrent des features pilotées par LLM de façon large (RAG, agents, embeddings, vector DBs, classification) ; les Agentic AI Engineers se concentrent étroitement sur des loops d'agents autonomes multi-étapes avec tool use ; les LLM Engineers se concentrent étroitement sur le stack language-model lui-même : prompt engineering, RAG, fine-tuning, eval, structured output, latence, coût et serving (vLLM, TGI, Triton, llama.cpp). Là où un AI engineer traite le LLM comme un composant, un LLM engineer possède ce composant de bout en bout à qualité production.

Mène avec trois lentilles : eval (eval-pass rate, JSON-validity rate, structured-output match rate, hallucination rate (custom metric), adoption de context-length), coût (coût par 1M tokens, p95 TTFT, p95 inter-token latency, $-coût de fine-tune par pp d'eval) et confiance (red-team review findings, posture inference-trust, lag de détection de régression). Apparie avec une métrique de runtime (nombre de variantes de modèle, frontier providers couverts) et une métrique organisationnelle (RFCs adoptés, ICs encadrés, councils montés).

Non. La compétence est l'engineering, pas la recherche. Anthropic, OpenAI, Cohere, Hugging Face, Mistral, Together AI, Fireworks AI et Anyscale recrutent des LLM engineers avec un solide background systems, BS ou MS, qui peuvent lire un trace de serving, concevoir un structured-output gateway, faire tourner un fine-tune sur Axolotl, et raisonner sur le coût par 1M tokens. Les PhDs sont requis pour le AI research engineering et le travail de capability frontier, pas pour le LLM platform engineering. La barre, c'est livrer des stacks LLM en production avec des evals et chiffres de coût mesurables, pas publier des papiers.

Une vraie pipeline structured-output qualité production sur vLLM avec Llama 3.1 8B servi derrière Outlines et un eval harness sur lm-eval-harness ou LangSmith, plus un benchmark open-source sur GitHub avec golden-trace replay (même 180 exemples étiquetés suffisent), plus un README d'une page sur la JSON-validity rate, le p95 TTFT et le coût par 1M tokens que tu as mesurés. Ensemble, ils signalent les trois muscles (serving, eval, coût) en quinze minutes de revue.

Les deux. L'OpenAI API et l'Anthropic API sont la surface baseline closed-model que tout LLM engineer doit connaître sur le bout des doigts. vLLM est la runtime open-source de serving de facto où vit le vrai travail de LLM engineering : prefix caching, quantization fp8 et INT4-AWQ, speculative decoding, samplers custom, et structured output via Outlines. Un junior qui n'utilise que l'OpenAI API n'a pas encore franchi vers le LLM engineering ; un junior qui a livré un stack vLLM avec coût par 1M tokens mesuré, oui.
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