Skip to content
Tecnologia & EngenhariaSenior

Exemplo de currículo Senior AI Research Engineer

Exemplo de currículo profissional Senior AI Research Engineer. Modelo otimizado para ATS.

JuniorMiddleSeniorLead

Faixa salarial Senior (US)

$500,000 - $900,000

Por que este currículo funciona

Verbos que sinalizam um senior research engineer, não um senior MLE

Liderei, Reduzi, Tive ownership, Matei, Mentorei, Construí, Desenhei, Desenvolvi, Reproduzi. O verbo de senior research engineer 'Matei uma synthetic-data initiative' é a jogada que um MLE nunca faz. Mostre que você troca compute por evidência e abandona branches mortos.

Números na escala que um senior de frontier-lab tem

94,1% completed-without-crash, 4096 H100s, 11 dias para 6 dias, 220K GPU-hours, 2,3x tokens-per-second. Senior research engineers operam os maiores training runs da empresa; os números devem deixar isso óbvio em 5 segundos.

Disciplina de ablation em production stakes

Depois que ablation de eval mostrou +0,0 pontos em GPQA-Diamond e -0,4 em MATH-500. Nomear a eval e nomear o kill é o sinal sênior de que você tem ownership de evidência, não apenas de shipping. Distinto do senior MLE, que é avaliado por uptime e latência.

Alavancagem de org via run-books e crescimento de IC

Mentorei 2 ICs a research-engineer senior; post-training run-book adotado por 4 model families; FLOPs accounting library compartilhada entre pretraining e post-training. Senior research engineers deixam artefatos que outras research teams reusam.

Vocabulário de frontier-stack que recruiters parseiam instantaneamente

FSDP-Z3, NCCL collective tuning, speculative-decoding stack, RLHF, DPO, Chinchilla scaling-law curves, activation-recompute scheduler. Recruiters de senior em frontier labs procuram esses termos exatos. 'Distributed training' ou 'fine-tuning' genérico soa como MLE.

Habilidades essenciais

  • 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

Melhore seu currículo

Receba críticas

Feedback brutal de IA sobre seu currículo

Criticar meu currículo →

Currículo & carta sob medida

Adapte seu currículo para vagas específicas

Adaptar meu currículo →

Editor de Currículo IA

Edite com sugestões de IA

Abrir painel →

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 Senior AI Research Engineer

  1. Tenha ownership end-to-end de um training run em frontier-tier. Senior research engineers em Anthropic / OpenAI / DeepMind são quem absorveram o pretraining run de 4096-GPU, mantiveram o wall-clock-without-crash acima de 90% e fizeram o post-mortem que todos os outros leem. O bullet do CV precisa nomear o parameter count, o cluster size, a estratégia de paralelismo e o percentual de reliability.

  2. Mostre um senior-only kill. 'Matei uma synthetic-data initiative de 9 semanas depois que ablation de eval mostrou +0,0 pontos em GPQA-Diamond, redirecionando 220K GPU-hours' é um bullet que um pleno nunca escreve. Demonstra que você redireciona compute, não apenas otimiza ele. Esse único bullet é frequentemente o que diferencia ofertas senior de ofertas mid.

  3. Desenvolva um artefato reusável. Eval-harness golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book. Senior research engineers deixam para trás contracts e tooling que outras research teams adotam. Nomeie o artefato, nomeie os times que adotaram.

  4. Reduza wall-clock com primitivas nomeadas. 'Reduzi o training-run wall-clock de 11 dias para 6 dias via NCCL collective tuning e tensor-parallel rebalancing' é o sinal sênior. 'Otimizei training' genérico soa como MLE; as primitivas nomeadas (NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute) soam como research engineer.

  5. Mentore ICs a senior. Rastreie e cite promoções: 'mentorei 2 ICs a research-engineer senior'. Em senior+ você é avaliado pelos engenheiros que cresceu, não apenas pelos modelos que treinou.

Erros comuns no CV de Senior AI Research Engineer

  1. Nenhuma escala de frontier-tier em lugar nenhum

Por que isso prejudica: Um CV de senior research engineer sem um GPU count de 4 dígitos, um run de 70B+ parameters ou uma duração de training run de várias semanas fica indistinguível de um pleno forte. Recruiters em Anthropic / OpenAI / DeepMind explicitamente filtram pelo maior run que você teve ownership.

Como corrigir: Lidere o papel mais recente com o maior bullet de training run que você consegue defender. Nomeie o parameter count, GPU count, day count e percentual de reliability em uma frase.

  1. Confundir 'liderei um time' com 'liderei uma research area'

Por que isso prejudica: Senior research engineers ainda são ICs em frontier labs; 'gerenciei 6 engineers' soa como engineering manager. Hiring panels para slots de senior IC rejeitam CVs que derivam para enquadramento de people management.

Como corrigir: Use 'mentorei 2 ICs a research-engineer senior' em vez de 'gerenciei um time'. Mantenha o enquadramento IC; mostre influência via artefatos (run-books, eval-harness contracts, FLOPs accounting libraries) em vez de linhas de reporte.

  1. Senior-only kill faltando

Por que isso prejudica: Sem um bullet que explicitamente nomeie uma initiative de várias semanas que você parou (e os GPU-hours redirecionados), um CV senior soa como alguém que entregou o que recebeu. Senior research engineers são comprados pelos kills, não pelos ships.

Como corrigir: Adicione um bullet do formato 'matei uma initiative X de N semanas depois que ablation de eval mostrou Y, redirecionando Z GPU-hours para W'.

Dicas rápidas de CV para Senior AI Research Engineer

  1. Lidere com o maior training run que você consegue defender: parameter count, GPU count, day count, percentual de reliability.

  2. Adicione um senior-only kill: uma initiative de várias semanas que você parou após uma ablation de eval, com GPU-hours redirecionados.

  3. Nomeie o artefato reusável que você desenvolveu (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book) e os times que adotaram.

  4. Mantenha enquadramento IC. 'Mentorei 2 ICs a research-engineer senior' vence 'gerenciei um time'.

  5. Garanta que ao menos um bullet usa uma primitiva de frontier-stack (FSDP-Z3, NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute, speculative decoding).

Perguntas frequentes

AI Research Engineers transformam research papers em código de treinamento e inferência executável, rodam ablations, têm ownership do eval harness e entregam componentes de frontier model. Eles ficam entre research scientists (que enquadram a hipótese) e applied-AI / MLE engineers (que produtizam modelos para os usuários). No dia a dia desenvolvem training recipes, ajustam configurações de FSDP / tensor-parallel / activation-checkpoint, escrevem Triton ou CUDA kernels para hot paths, rodam centenas de ablations contra eval suites nomeadas (MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval, MATH-500), matam experimentos que falham em elevar evals e escrevem os post-mortems e run-books que outras research teams reusam.

MLE / applied-AI engineers têm ownership de sistemas de produção: serving infrastructure, RAG pipelines, latência, uptime, model deployment. AI Research Engineers têm ownership de training quality, eval harnesses, rigor de ablation, eficiência de FLOPs e dos kernels e estratégias de paralelismo que fazem um training run em frontier-scale terminar sem crash. O bullet de MLE é 'p99 latency 180ms a 50M req/dia'. O bullet de research engineer é '94% wall-clock-without-crash em 4096 H100s a 70B parameters via FSDP-Z3 + selective activation checkpointing'. Ambas são carreiras válidas; recruiters rejeitam CVs que confundem as duas.

Não. O papel de AI Research Engineer é intencionalmente distinto de research scientist; muitos ICs em Anthropic, OpenAI, DeepMind, FAIR e Cohere entraram com um MS forte mais contribuições open-source. PhDs são comuns em senior+ mas não obrigatórios. O que importa: uma reprodução de um paper recente, um PR mergeado em lm-evaluation-harness / trl / vLLM / um Triton kernel, eval deltas nomeados e experiência de treinamento FSDP-based. Níveis de research engineer senior+ cada vez mais esperam PhD ou profundidade equivalente em indústria (5+ anos em um training stack frontier-adjacent).

MMLU (knowledge), GPQA-Diamond (graduate-level reasoning), MATH-500 (math), HumanEval / MBPP / LiveCodeBench (code), AIME (competition math), BBH (Big-Bench Hard) e cada vez mais evals task-specific como SWE-bench (agent). Cite o shot count (ex.: 5-shot MMLU, 0-shot GPQA-Diamond) e ou um número absoluto ou um delta contra um baseline nomeado. 'Avaliado em benchmarks' genérico é um CV killer; as escolhas de eval de um research engineer são por si só um sinal do que o papel de origem se importava.

Três sinais: (1) escala de frontier-tier que você consegue defender (GPU count de 4 dígitos, 70B+ parameters, training run de várias semanas, percentual de reliability nomeado); (2) um senior-only kill, em que você parou uma initiative de várias semanas após uma ablation de eval e redirecionou centenas de milhares de GPU-hours; (3) um artefato reusável que outras research teams adotaram (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book). Sem os três, a oferta limita-se a high-mid.

Certificações recomendadas

NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) - Distributed Training

NVIDIA

senior

NVIDIA DLI - Multi-Node Training and CUDA Performance

NVIDIA

senior

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:

  • Me conte sobre o maior training run do qual você teve ownership, incluindo os failure modes que você lidou.
  • Explique um senior-only kill: qual ablation de eval justificou parar uma initiative de várias semanas?
  • Desenhe um eval-harness contract para uma org multi-team.
  • Como você reduziria wall-clock num 70B dense run em 40% sem perda de qualidade?
  • Me conduza por um incidente de NCCL-collective tuning.

Dicas: Lidere com a maior escala que você consegue defender (GPU count de 4 dígitos, 70B+ parameters, número de reliability nomeado). Tenha ao menos um artefato reusável que você desenvolveu e que outras research teams adotaram. Mantenha enquadramento IC; não derive para conversa de people management.

Atualizado:
Usar este modelo