Skip to content
Новые ТехнологииMiddle

Шаблон CV Middle Agentic AI Engineer

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

Зарплата Middle (US)

$200,000 - $320,000

Почему это CV работает

Глаголы ownership агент-программ

Владела, Запустила, Закрыла, Согласовала, Написала. Mid-level agent engineer ведёт production-программы, не демо. Глаголы должны транслировать решение, что оставить и что убить.

Цифры качества и стоимости агента, не vanity

End-to-end task success, tool-call accuracy, jailbreak escape paths, cost per successful task, per-task token budget. Mid-level метрики связывают поведение агента с долларами и доверием.

Tradeoffs и kill-решения, переразмеряющие агента

Что вы убили в agent-стеке, информативнее, чем что выпустили. «Закрыла open-tool-set паттерн в пользу explicit allow-list per agent role» — senior-сигнал.

Сигналы внутреннего влияния по продукту и safety

Staff-инженер, head of trust, Director of Product, hiring loop. Mid-level agent engineer меняет, как компания выпускает агентов, а не только как прототипирует.

Конкретные agent-системы и движения

Tool-call grading harness, planner-executor split with cost ceilings, MCP-серверы, AutoGen с Browser-use, vLLM-кластер за Pydantic-AI. Конкретика доказывает, что вы относитесь к агентам как к системе.

Необходимые навыки

  • Дизайн multi-tool агентов
  • Planner-executor split
  • Tool-call grading harness
  • Per-task token budgeting
  • Jailbreak resistance
  • AutoGen
  • Browser-use
  • vLLM
  • OpenAI Assistants
  • Anthropic tool-use
  • Ollama
  • Modal
  • OpenRouter
  • Postgres
  • TypeScript
  • Профилирование cost-per-task

Улучшите своё CV

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.

Лучшие практики резюме Mid-Level Agentic AI Engineer

  1. Открывайте каждую роль tradeoff-буллетом. «Заменила free-form ReAct на explicit planner-executor split with cost ceilings, подняв end-to-end task success с 41 до 67 процентов» - сигнал seniority в двух частях.
  2. Один явный kill на роль. Закрытие open-tool-set паттерна в пользу explicit allow-list, закрытие per-team tool-shim catalog, закрытие free-form ReAct. Mid-level agent engineer доказывает суждение тем, что убирает, а не только тем, что выпускает.
  3. Считайте по трём линзам. Eval (end-to-end success, tool-call accuracy, jailbreak escape paths), cost (per-task token budget, cost per successful task), trust (red-team review findings). Mid-level метрики связывают поведение агента с долларами и риском.
  4. Ссылайтесь на кросс-функциональные комнаты, которые трогают агенты. Staff-инженер, head of trust, Director of Product, security review. Multi-tool агенты падают в проде через trust и cost, не только через качество модели.
  5. Называйте техники, не вайбы. Planner-executor split with cost ceilings, tool-call grading harness with golden-trace replay, MCP-based tool servers, vLLM-кластер за Pydantic-AI схемой. Конкретика доказывает, что вы вели программу.

Частые ошибки в резюме Mid-Level Agentic AI Engineer

  1. Нет kill- или sunset-решений в agent-стеке

Почему вредит: Mid-level agent engineer без kill-буллета сигнализирует, что вы не можете решить, что убрать из agent runtime. Open-tool-set, free-form ReAct, per-team tool-shims - самые дорогие failure modes в масштабе.

Как исправить: возьмите один паттерн, который вы закрыли (open-tool-set, free-form ReAct, unbounded loop), с триггером (jailbreak escape paths, cost ceiling breach, eval regression). Kill-буллет переписывает весь тон резюме.

  1. Нет работы по safety или jailbreak resistance

Почему вредит: Mid-level agent engineer без safety-истории читается как prompt-прототипировщик. Production agent loops трогают trust, деньги и код; trust-панели в Anthropic и OpenAI фильтруют резюме без этого.

Как исправить: включите минимум один буллет про обнаруженные jailbreak escape paths, реализованный allow-list per agent role или участие в red-team ревью с head of trust.

  1. Нет работы по cost governance

Почему вредит: production-агенты теперь центры затрат. Резюме без per-task token budget, cost per successful task или token budget cap сигнализирует, что вы не были рядом с production-биллом.

Как исправить: включите один буллет про дельту cost per successful task (например, с $0.28 до $0.07) и один про per-task token budget cap, согласованный с продуктом или финансами.

Быстрые советы для резюме Mid-Level Agentic AI Engineer

  1. Открывайте каждую роль tradeoff-буллетом. Часть «после замены X на Y» - самый эффективный seniority-сигнал.
  2. Один kill на роль. Закрытый паттерн (open-tool-set, free-form ReAct) с критерием (семь jailbreak escape paths, cost-ceiling breach).
  3. Считайте по трём линзам. Eval, cost, trust. Mid-level agent engineer держит все три.
  4. Ссылайтесь на кросс-функциональные комнаты. Staff-инженер, head of trust, Director of Product, security review.
  5. Называйте техники, не вайбы. Planner-executor split with cost ceilings, tool-call grading harness, MCP-based tool servers, vLLM за Pydantic-AI.

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.

Определите kill-критерии заранее: пол end-to-end task success (например, 60 процентов), потолок per-task token budget (например, 18K), cap jailbreak escape paths (например, ноль в red-team eval). Когда free-form ReAct loop мажет два из трёх в двух циклах подряд — закрывайте и пишите kill-мемо с критериями, наблюдаемыми трейсами и planner-executor split с cost ceilings, заменяющим его. Артефакт для резюме — мемо, а не сам kill.

Когда eval, cost или trust под риском измеримо: red-team review показал jailbreak escape paths, cost-attribution review показал агента выше плана или end-to-end task success упал ниже gate. Tradeoffs — продукт agent engineer; pushback без измеренного tradeoff — просто трение и теггирует вас как блокера команды.

Рекомендуемые сертификации

Подготовка к собеседованию

Лупы agent engineer в Anthropic, OpenAI, Cohere, Replit и Hugging Face смешивают классическую IC software-панель с тремя agent-специфическими станциями: письменное agent-design упражнение (роль, инструменты, планнер, eval gates, cost ceiling), live-дебаг флакающего tool-call трейса и tradeoff-дебат по eval, cost и trust. Senior- и head-of-лупы добавляют build-vs-buy memo по managed vs. self-hosted runtime и board-level чтение колоды по agent containment posture.

Частые вопросы

Типичные вопросы:

  • Опишите паттерн, который закрыли в agent-стеке, и критерии
  • Как согласовывали per-task token budget с продуктом или финансами?
  • Расскажите про multi-tool агента, которым владели, и что сломалось в первый месяц
  • Как партнёриться с safety и trust, не замедляя роадмап?
  • Расскажите про jailbreak escape path, который обнаружили
  • Как доносить agent-риск executive стейкхолдерам?
Обновлено: