Skip to content
Новые Технологии

Шаблон CV Junior Agentic AI Engineer

Готовый шаблон CV для Junior Agentic AI Engineer. Оптимизирован под ATS-системы.

Выберите свой уровень

Выберите уровень опыта для подходящего шаблона CV

Почему это CV работает

Глаголы, доказывающие, что вы выпустили агента, а не промпт

Построил, Подключил, Выпустил, Профилировал, Написал. Junior-резюме на «экспериментировал с LangChain» читаются как notebook-туризм. Открывайте глаголами, показывающими работающего агента.

Цифры якорят каждое заявление про агента

End-to-end task success rate, tool-argument error rate, число golden traces, cost per successful task. «Построил AI-агента» без метрики читается как hackathon-постер. Цифры делают агента реальным.

Связывайте каждое изменение с дельтой по eval или cost

Не «использовал LangGraph», а «достигнув 78 процентов end-to-end task success rate на внутреннем eval-сете». Каждый junior-буллет должен заканчиваться измеримым исходом, а не вайбом.

Показывайте feedback-петли с людьми, а не только с фреймворками

Senior-инженер, safety-исследователь, applied-science команда. Junior agent engineer, не возвращающий сигнал в safety или research, остаётся автором ноутбуков.

Реальный agent-стек внутри реальных артефактов

LangGraph, Pydantic-AI, LangSmith, Helicone, AgentOps, CrewAI. Назвать runtime внутри deliverable — доказательство того, что вы реально выпустили агента.

Переключайтесь между уровнями для конкретных рекомендаций

Ключевые навыки

  • LangGraph
  • OpenAI tool-calling
  • Pydantic-AI схемы
  • ReAct-паттерн
  • Основы RAG
  • LangSmith трейсинг
  • Python
  • Валидация tool-аргументов
  • AgentOps
  • Helicone
  • CrewAI
  • LlamaIndex
  • Anthropic tool-use
  • FastAPI
  • Docker
  • FAISS / Pinecone
  • Дизайн multi-tool агентов
  • Planner-executor split
  • Tool-call grading harness
  • Per-task token budgeting
  • Jailbreak resistance
  • AutoGen
  • Browser-use
  • vLLM
  • OpenAI Assistants
  • Ollama
  • Modal
  • OpenRouter
  • Postgres
  • TypeScript
  • Профилирование cost-per-task
  • Multi-agent orchestration
  • MCP tool servers
  • Agent capability matrix
  • Agent containment posture
  • Дизайн red-team eval
  • Agent-platform RFC
  • Cost-attribution ревью
  • Build-vs-Buy на runtime
  • vLLM в масштабе
  • Speculative decoding
  • Менторство agent IC
  • Дизайн hiring loop
  • Executive Communication
  • Computer-use rollouts
  • Anthropic computer-use
  • Стратегия open-weights
  • Agent engineer career ladders
  • Agent engineer hiring rubrics
  • Agent runtime lifecycle policy
  • Per-task cost-attribution framework
  • Multi-year compute коммитменты
  • Agent Trust Councils
  • Планирование реорга
  • Board Communication
  • Партнёрство с CFO
  • Партнёрство с CISO
  • MCP governance
  • vLLM и inference economics
  • Procurement Negotiation
  • Дизайн multi-region организации
  • Стратегия open-weights runtime
  • Стратегия по индустриям

Улучшите своё CV

Зарплаты (US)

Junior
$130,000 - $180,000
Middle
$200,000 - $320,000
Senior
$350,000 - $550,000
Lead
$450,000 - $700,000

Карьерный рост

Agentic AI Engineer - одна из самых крутых emerging-технических карьерных дуг, потому что навык накапливается по трём осям одновременно: глубина runtime (LangGraph, AutoGen, MCP), eval-дисциплина (golden-trace replay, tool-call grading, jailbreak resistance) и cost-and-trust governance (per-task бюджеты, agent containment posture). Большинство сильных agent engineer выходят на senior во frontier-лабах за пять-семь лет и на head-of за девять-двенадцать, часто разворачиваясь из ML engineering, AI engineering или infrastructure-бэкграунда.

  1. JuniorMiddle2-3 years

    Возьмите один production multi-tool агент end-to-end до GA. Постройте реальный golden-trace eval-харнесс минимум с 1,000 размеченных tool-call примеров. Проведите один явный kill (open-tool-set, free-form ReAct или unbounded loop). Согласуйте один per-task token budget с продуктом или финансами.

    • Дизайн multi-tool агентов
    • Golden-trace replay
    • Per-task token budgeting
    • Основы jailbreak resistance
  2. MiddleSenior3-4 years

    Архитектурьте multi-agent orchestration runtime, покрывающий минимум 10 agent roles, с измеримыми jailbreak resistance и cost-per-successful-task wins. Проведите минимум один стратегический kill на уровне runtime. Напишите agent capability matrix или agent-platform RFC, принятый по командам. Повлияйте на минимум одно build-vs-buy решение по inference или хостингу MCP-серверов письменным мемо.

    • Multi-agent orchestration
    • Дизайн MCP tool servers
    • Авторство Cross-Org RFC
    • Build-vs-Buy мемо
  3. SeniorLead3-5 years

    Возьмите портфель agent runtime программ по нескольким продуктовым поверхностям. Согласуйте multi-year compute и runtime коммитмент с vLLM, Modal или Helicone. Развернитe минимум одну governance-структуру (Agent Trust Council, agent runtime lifecycle policy). Напишите agent engineer career ladder. Промоутьте минимум одного менти до senior IC.

    • Compute-partnership economics
    • Agent engineer career ladders
    • Дизайн Agent Trust Council
    • Board Communication

Сильные agent engineer также разворачиваются в Director of AI Engineering, Chief of Staff к CTO во frontier-лабе, AI safety research engineering или operating partner в AI-фокусных венчурных фондах. Частый поздне-карьерный ход - основание agent-tooling стартапа (eval-харнессы, MCP-серверы, agent observability) или присоединение к frontier-лабе как Principal Agent Engineer, специализирующийся в одном agent-домене (computer-use, coding agents, research agents).

Шаблоны и примеры резюме Agentic AI Engineer для каждого этапа карьеры. Будь то single-agent flow на LangGraph, production multi-tool агент с реальным eval-харнессом, multi-agent orchestration runtime или agent-платформа, на которой работает вся организация - резюме должно доказывать, что вы выпускаете автономные LLM-системы с измеримой tool-call accuracy, end-to-end task success, jailbreak resistance и per-task cost. Хайринг в Anthropic, OpenAI, Cohere, Replit, Hugging Face фильтрует резюме на «построил AI-агента» без eval-харнесса, containment-истории или числа per-task cost. Гайд покрывает стратегии резюме от junior до lead для agent-инженеров с конкретными фреймворками (LangGraph, AutoGen, CrewAI, MCP, Pydantic-AI, OpenAI Assistants, Anthropic tool-use), метриками и senior-кодированным языком, который приводит на лупы во frontier AI-лабах.

Часто задаваемые вопросы

Agent engineer проектирует, выпускает и тюнит автономные LLM-системы, использующие инструменты, планирующие и выполняющие multi-step задачи. День смешивает написание tool-call схем (Pydantic-AI, OpenAI tool-calling), тюнинг planner-executor split на LangGraph или AutoGen, построение golden-trace eval-харнессов на LangSmith и AgentOps, мониторинг cost-дашбордов на Helicone и ревью red-team находок с safety. Production-работа над агентами — это примерно 30 процентов runtime-код, 40 процентов eval и телеметрия, 20 процентов cost и trust governance, 10 процентов prompt engineering.

AI Engineer выпускает LLM-фичи (RAG, классификация, генерация); Prompt Engineer тюнит текст, который идёт в модель; Agentic AI Engineer подключает LLM к инструментам и даёт им делать multi-step действия с планированием, eval и cost ceilings. Agent engineer платят за удержание автономных петель честными там, где не может ни промпт, ни single-shot LLM: tool-call accuracy, agent-loop containment, jailbreak resistance, per-task cost.

Открывайте тремя линзами: eval (end-to-end task success rate, tool-call accuracy, hallucination rate), cost (cost per successful task, per-task token budget adherence, p95 latency), trust (jailbreak resistance score, agent-loop containment rate, обнаруженные jailbreak escape paths). Сочетайте с одной runtime-метрикой (число agent roles, инструментов на агента) и одной организационной (принятые RFC, ментренные IC, развёрнутые councils).

Нет. Навык — инженерный, не исследовательский. Frontier-лабы нанимают agent engineer с сильным system-бэкграундом, BS или MS, способных читать tool-call трейс, проектировать planner-executor split и рассуждать про cost и safety. PhD помогает для capability research и RLHF-ролей, не для agent platform engineering. Планка — выпуск production-агентов с измеримыми eval, не публикация статей.

Один реальный production-grade single-agent flow на LangGraph с минимум шестью tool-функциями и eval-харнессом на LangSmith, плюс open-source eval kit на GitHub с golden-trace replay (200 размеченных примеров хватает), плюс одностраничный README про planner-executor split и измеренный cost-per-task. Вместе они сигнализируют все три мышцы (runtime, eval, cost) за пятнадцать минут ревью.

Оба, но смещайтесь в сторону LangGraph для прода и LangChain для прототипирования и RAG. LangGraph — де-факто runtime для stateful multi-step agent-loops с явными узлами и рёбрами; LangChain — обёртка над tool calls и retrievers. Добавьте Pydantic-AI для валидации tool-аргументов. Пропустите LlamaIndex, если работа не сильно RAG-ориентирована.