Exemplo de currículo Junior LLM Engineer
Exemplo de currículo profissional Junior LLM Engineer. Modelo otimizado para ATS.
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Verbos que provam que você entregou um LLM, não um prompt
Construí, Entreguei, Configurei, Perfilei, Escrevi. CVs de LLM júnior que se apoiam em 'experimentei com GPT-4' soam como turismo de notebook. Abra com verbos que mostrem um LLM rodando em produção.
Números ancoram cada afirmação de LLM
p95 TTFT, JSON-validity rate, eval-pass rate, custo por 1M tokens, contagem de golden traces. 'Usei GPT' sem métrica soa como pôster de hackathon. Números tornam o LLM real.
Conecte cada mudança a um resultado mensurável do LLM
Não 'usei vLLM' mas 'atingindo 71 por cento de eval-pass rate no eval set interno'. Cada bullet júnior deve aterrissar com um resultado medido, não com vibes.
Mostre feedback loops com pessoas, não apenas frameworks
Senior LLM engineer, time de applied science, inference-platform reviewer. Um LLM engineer júnior que nunca devolve feedback para plataforma ou ciência continua autor de notebooks.
Stack LLM real dentro de artefatos reais
vLLM, Outlines, Instructor, Llama 3.1 8B, lm-eval-harness, LangSmith, Helicone. Nomear o stack dentro de um deliverable prova que você de fato entregou o LLM.
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Habilidades-chave
- 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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Faixas salariais (US)
Progressão na carreira
LLM Engineer é um dos arcos de carreira tech emergentes mais íngremes porque a skill compõe em três eixos simultaneamente: profundidade de stack (vLLM, TGI, Triton, Outlines, Axolotl), disciplina de eval (golden-trace replay, JSON-validity rate, hallucination rate (custom metric)) e governança de custo e confiança (tetos de custo por 1M tokens, postura de inference-trust). A maioria dos LLM engineers fortes alcança sênior em frontier labs em cinco a sete anos e head-of em nove a doze, frequentemente pivotando de ML engineering, AI engineering ou bagagens de systems-infra.
Possua um stack LLM em produção end-to-end até GA, incluindo serving vLLM, structured-output gateway com Outlines e uma suíte de eval Braintrust ou lm-eval-harness com pelo menos 1.000 golden traces. Lidere um kill explícito (fluxo prompt-only, ad-hoc com temperatura aberta, inference vendor-only). Negocie um teto de custo por 1M tokens com produto ou finanças.
- Structured-Output Gateway Design
- Per-1M-Token Cost Governance
- Axolotl Fine-Tune Basics
- Quantization (fp8, INT4-AWQ)
Arquitete um multi-model serving fabric cobrindo pelo menos 6 variantes de modelo com eval-pass rate mensurável mantido e wins de custo por 1M tokens. Lidere pelo menos um kill estratégico em nível de runtime. Escreva a matriz de capability LLM ou o RFC de plataforma LLM adotado entre times. Influencie pelo menos uma decisão de build-vs-buy sobre vendor de inference ou tooling de fine-tune com um memo escrito.
- Multi-Model Serving Fabric
- Speculative Decoding Programs
- Cross-Org RFC Authorship
- Build-vs-Buy Memos
Possua um portfólio de programas de runtime LLM em múltiplas superfícies de produto. Negocie um compromisso plurianual de compute e inference com vLLM, Together AI, Fireworks AI ou Anyscale. Levante pelo menos uma estrutura de governança (LLM Inference Council, política de lifecycle de runtime LLM). Escreva a career ladder de LLM engineer. Promova pelo menos um mentorado a IC sênior.
- Compute-Partnership Economics
- LLM Engineer Career Ladders
- LLM Inference Council Design
- Board Communication
LLM engineers fortes também pivotam para Director of AI Engineering, Chief of Staff de um CTO em um frontier lab, AI safety research engineering ou papéis de operating partner em venture funds focados em AI. Um movimento comum no fim de carreira é fundar uma startup de LLM-tooling (eval harnesses, structured-output gateways, plataformas de fine-tune, observability de inference) ou se juntar a um frontier lab como Principal LLM Engineer especializando-se em um domínio único (open-weights serving, pipelines de fine-tune, structured output, pesquisa de decoding).
Templates e exemplos de CV de LLM Engineer para cada estágio de carreira. Quer você esteja configurando um primeiro fluxo de prompt-engineering e RAG, assumindo um stack LLM eval-driven com structured output e quantização, projetando um multi-model serving fabric em vLLM, ou comandando a plataforma LLM contra a qual o resto da org factura, seu CV precisa provar que você entrega sistemas de language-model com JSON-validity rate, p95 TTFT, eval-pass rate e custo por 1M tokens mensuráveis. Os hiring panels da Anthropic, OpenAI, Cohere, Hugging Face, Mistral, Together AI, Fireworks AI, Anyscale, Databricks Mosaic, Notion AI, Glean, Perplexity, Cursor, Replit e do time da Vercel AI SDK filtram CVs que dizem 'usei GPT' ou 'integrei LLM' sem um eval harness, um serving stack ou um número de custo por 1M tokens. Este guia cobre estratégias de CV de júnior a lead para LLM engineers com o stack específico (vLLM, TGI, Triton, llama.cpp, Outlines, Instructor, Guidance, lm-eval-harness, Braintrust, LangSmith, Helicone, Axolotl, Unsloth, TRL), as métricas que importam e a linguagem senior-coded que rende loops em frontier LLM labs.