Exemplo de currículo Lead AI Research Engineer
Exemplo de currículo profissional Lead AI Research Engineer. Modelo otimizado para ATS.
Faixa salarial Lead (US)
$700,000 - $1,500,000
Por que este currículo funciona
Verbos que sinalizam que você arquiteta uma research area
Defini, Arquitetei, Tive ownership, Promovi, Desenvolvi, Liderei, Conduzi, Construí, Parcerei. Em nível lead os verbos nomeiam uma decisão de research area (post-training direction, inference-time compute), decisões que apontam uma fleet de GPUs e uma fleet de pesquisadores.
Números que provam alavancagem de org-and-compute
$14M GPU-hour budget, 8192 A100s, 6,4-point lift em GPQA-Diamond, $9M de compute redirecionados, 4 research engineers a senior. Números de lead fundem compute, evals e pessoas. Se um único bullet não mistura ao menos dois desses eixos, está IC demais.
Bullets conectam compute a um resultado de research area
Lift de inference-time compute; re-validação de FLOPs-vs-data scaling-law; multimodal-alignment roadmap. Leads não apenas treinam modelos; eles remodelam no que o lab está disposto a apostar GPU-fleets pelos próximos 4 trimestres.
Org-design via run-books e promotion ladders
Promovi 4 research engineers a senior e 2 a staff; eval-harness contract adotado em pretraining, post-training e red-team eval; 6-engineer JAX-on-TPU team. Leads são avaliados pela ladder que deixam para trás, não pelo modelo que treinaram.
Vocabulário de arquitetura de research-area em nível lead
Constitutional re-write loop, inference-time compute initiative, mixture-of-experts, FLOPs-vs-data scaling-law, multimodal-alignment roadmap. Lead research engineers são contratados se conseguem nomear e ter ownership de uma research area, não 'liderar um time que constrói modelos'.
Habilidades essenciais
- Python
- JAX
- PyTorch
- FSDP-Z3
- Megatron-LM
- Mixture-of-Experts
- RLHF/DPO/RLAIF
- Inference-Time Compute
- Triton kernels
- NCCL
- Multimodal Alignment
- Scaling Laws
- Mech-Interp
- Red-Team Eval
- Eval-Harness Contracts
- FLOPs Accounting
- Org Design
- Research Strategy
- Hiring Rubrics
- Compute Budget Planning
Melhore seu currículo
Templates e exemplos de CV de AI Research Engineer de intern a lead, escritos para o job spec real de frontier lab. O papel vive entre o research scientist e o MLE de produção: você transforma papers em código de treinamento e inferência executável, tem ownership do eval harness, roda ablations e entrega componentes de frontier model. Recruiters em Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, FAIR, NVIDIA Research, Cohere e Apple AIML procuram sinais bem específicos: turnaround paper-to-checkpoint, percentuais de training-run reliability, taxas de pass de eval-suite em MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval e MATH-500, eficiência de FLOPs, disciplina de GPU-hour cost e a disciplina de matar ablations que falham em elevar evals. Este guia cobre de junior a lead com métricas concretas, as ferramentas que importam (PyTorch, JAX, FSDP, DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM, Triton, RLHF, DPO, golden-trace replay) e o vocabulário que separa research engineers de ML engineers genéricos.
Boas práticas para CV de Lead AI Research Engineer
Arquitete uma research area, não um sistema. Leads em frontier labs (Member of Technical Staff, staff research engineer) são contratados para definir uma direção: post-training (SFT to DPO to RLAIF to constitutional re-write loop), inference-time compute, multimodal alignment, mech-interp at scale. O top bullet do papel mais recente deve nomear a research area que você definiu.
Tenha ownership de um GPU-hour budget multi-million-dollar. 'Tive ownership do $14M GPU-hour budget para post-training e reduzi o custo unitário por ablation em 38% via uma evidence-gated experiment queue' é o bullet que prova que você opera num nível em que compute é capital.
Promova ICs e meça isso. 'Promovi 4 research engineers a senior e 2 a staff' é o que um lead deixa para trás. Pareie com o mecanismo de rotação (scoped training-run ownership, ablation-owner rotations). Leads são avaliados pela ladder mais do que pelo modelo.
Defina eval contracts org-wide. Um 'company-wide eval-harness contract adotado em pretraining, post-training e red-team eval pipelines' é o artefato exclusivo de lead. Nomeie os pipelines, nomeie os times.
Conecte compute a produto. 'Parcerei com o VP of Research no multimodal-alignment roadmap, enquadrando 3 multi-quarter bets que viraram product surfaces lançadas' conecta decisões de research-engineering a receita. Em nível lead, seu CV deve falar com o executivo que assina a purchase order do GPU-cluster.
Erros comuns no CV de Lead AI Research Engineer
- Soar como engineering manager, não como arquiteto de research area
Por que isso prejudica: Leads em frontier lab (Member of Technical Staff, staff research engineer) ainda são esperados a definir no que o lab aposta compute. CVs que se apoiam em 'gerenciei', 'liderei o time' e 'rodei o standup' perdem para CVs que lideram com 'defini a post-training research direction em 5 release cycles'.
Como corrigir: O top bullet do seu papel mais recente deve nomear a research area que você definiu ou arquitetou (post-training direction, inference-time compute, multimodal alignment), não o time que você gerenciou.
- Nenhum número de compute budget
Por que isso prejudica: Leads são diferenciados pelo compute que conduzem. Um CV de lead sem um número de dólar ou GPU-hour budget soa como senior+ na melhor das hipóteses.
Como corrigir: Cite o budget que você teve ownership ('$14M GPU-hour budget') e o custo unitário que você moveu ('reduzi o custo unitário por ablation em 38%').
- Nenhuma promoção creditada
Por que isso prejudica: Lead é avaliado pela ladder que você constrói. CVs que omitem a contagem de ICs promovidos sob você, ou o mecanismo de rotação, deixam de fora o sinal mais importante exclusivo de lead.
Como corrigir: Cite as promoções exatas ('promovi 4 research engineers a senior e 2 a staff') e pareie com o mecanismo ('scoped training-run ownership rotations').
Dicas rápidas de CV para Lead AI Research Engineer
O top bullet deve nomear a research area que você definiu (post-training direction, inference-time compute, multimodal alignment).
Cite o GPU-hour ou dollar budget que você teve ownership e o custo unitário que moveu.
Mostre promoções: 'promovi 4 research engineers a senior e 2 a staff' vence todo número de team-size.
Desenvolva ao menos um artefato company-wide (eval-harness contract, FLOPs library, run-book) e nomeie os pipelines que adotaram.
Conecte compute a produto. Faça parceria com um peer em nível VP e enquadre as bets que viraram surfaces lançadas.
Perguntas frequentes
Certificações recomendadas
Preparação para entrevistas
Entrevistas de AI Research Engineer em frontier labs combinam rounds de paper-reading, take-home reproductions, distributed-training systems design e um painel de ablation-design. Espere ler um paper recente, esboçar uma training-recipe e um plano de ablation e responder 'o que você mataria primeiro e por quê?'. Rounds de senior+ adicionam um exercício de eval-harness design e um round de research-area architecture (post-training, inference-time compute, multimodal alignment). Code rounds favorecem perguntas de FSDP / Triton / NCCL ao invés de leetcode.
Perguntas frequentes
Perguntas comuns:
- Que research area você quer definir aqui no seu primeiro ano?
- Como você alocaria um $20M GPU-hour budget entre pretraining, post-training e red-team eval?
- Descreva um eval-harness contract que você empurraria company-wide.
- Como você constrói uma research-engineer career ladder e qual mecanismo de rotação você usa?
- Me conduza por como você fez parceria com um VP para redirecionar compute para uma multi-quarter bet.
Dicas: Lidere com a decisão de research area, não com o time. Cite o dollar / GPU-hour budget que você teve ownership. Tenha uma história concreta de promotion ladder (contagem de ICs a senior, contagem a staff, o mecanismo de rotação).