Шаблон CV Lead AI ресерч-инженер
Готовый шаблон CV для Lead AI ресерч-инженер. Оптимизирован под ATS-системы.
Зарплата Lead (US)
$700,000 - $1,500,000
Почему это CV работает
Глаголы, говорящие, что вы архитектор research-области, а не системы
Определила, Спроектировала, Владела, Возглавила, Партнёрила, Запустила, Построила, Продвинула, Написала, Соавторствовала. На lead-уровне глагол называет research-area решение (post-training направление, inference-time compute), решения, которые направляют флот GPU и флот исследователей.
Числа, доказывающие орг-и-compute рычаг
$14M GPU-hour бюджет, 8192 A100s, 6.4 пункта lift на GPQA-Diamond, $9M compute перенаправлено, 4 research engineers до senior. Lead-числа сплавляют compute, evals и людей. Если в bullet нет хотя бы двух осей - он слишком IC.
Каждый bullet связывает compute с research-исходом
Inference-time compute lift; FLOPs-vs-data scaling-law re-validation; multimodal-alignment roadmap. Lead не просто обучает модели; он переформирует ставки лаборатории на следующие 4 квартала.
Орг-дизайн через run-book и promotion-лестницу
Продвинула 4 research engineers до senior и 2 до staff; eval-harness contract, принятый pretraining/post-training/red-team eval; команда из 6 инженеров JAX-on-TPU. Lead оценивают по лестнице, которую он оставил, а не по модели, которую обучил.
Архитектура research-области на lead-словаре
Constitutional re-write loop, инициатива inference-time compute, mixture-of-experts, FLOPs-vs-data scaling-law, multimodal-alignment roadmap. Lead research-инженеров нанимают за то, могут ли они назвать и владеть research-областью, а не за 'руководство командой, строящей модели'.
Необходимые навыки
- 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
- Орг-дизайн
- Research-стратегия
- Hiring rubrics
- Планирование compute-бюджета
Улучшите своё CV
Шаблоны и примеры CV для AI ресерч-инженера от стажёра до lead, написанные под реальные вакансии frontier-лабораторий. Роль живёт между research scientist и production MLE: вы превращаете статьи в обучающий и inference-код, владеете eval-harness, ведёте ablation, шипите компоненты frontier-моделей. Рекрутеры в Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, FAIR, NVIDIA Research, Cohere и Apple AIML ищут очень конкретные сигналы: paper-to-checkpoint turnaround, надёжность training-run в процентах, pass-rate на MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval, MATH-500, FLOPs-эффективность, дисциплину GPU-hour cost и готовность убивать ablation, не поднимающие evals. Это руководство покрывает junior-lead с конкретными метриками, нужным стеком (PyTorch, JAX, FSDP, DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM, Triton, RLHF, DPO, golden-trace replay) и формулировками, отделяющими research-инженера от обычного ML-инженера.
Лучшие практики для CV Lead AI ресерч-инженера
Архитектурируйте research-область, а не систему. Lead в frontier-лабораториях (Member of Technical Staff, staff research engineer) нанимают определять направление: post-training (SFT to DPO to RLAIF to constitutional re-write loop), inference-time compute, multimodal alignment, mech-interp в масштабе. Первый bullet самой свежей роли должен называть research-область, которую вы определили.
Владейте multi-million GPU-hour бюджетом. 'Владела бюджетом GPU-часов в $14M на post-training и срезала unit-cost ablation на 38% через evidence-gated experiment queue' - bullet, доказывающий, что вы оперируете на уровне, где compute - это капитал.
Продвигайте IC и измеряйте это. 'Продвинула 4 research engineers до senior и 2 до staff' - это то, что lead оставляет после себя. Соединяйте с механизмом ротации (scoped training-run ownership, ablation-owner rotations). Lead оценивают по лестнице сильнее, чем по модели.
Определяйте org-wide eval-контракты. 'Company-wide eval-harness contract, принятый pretraining, post-training и red-team eval pipelines' - артефакт только lead-уровня. Назовите pipelines, назовите команды.
Связывайте compute с продуктом. 'Партнёрила с VP of Research над multimodal-alignment roadmap, оформив 3 multi-quarter ставки, ставшие отгруженными продуктовыми surfaces' - это связь research-инжиниринга с выручкой. На lead-уровне CV должно говорить с executive, подписывающим purchase-order на GPU-кластер.
Частые ошибки в CV Lead AI ресерч-инженера
- Читается как engineering manager, а не архитектор research-области
Почему это вредит: От lead в frontier-лаборатории (Member of Technical Staff, staff research engineer) ждут, что он определяет, на что лаборатория ставит compute. CV, опирающиеся на 'управлял', 'руководил командой', 'проводил standup', проигрывают CV, открывающимся 'определил post-training research направление на 5 циклах релизов'.
Как исправить: Первый bullet самой свежей роли обязан называть research-область, которую вы определили или архитектурировали (post-training направление, inference-time compute, multimodal alignment), а не команду, которой управляли.
- Нет числа compute-бюджета
Почему это вредит: Lead отличают по compute, которым они рулят. CV lead без долларового или GPU-hour-бюджета читается максимум как senior+.
Как исправить: Назовите бюджет, которым владели ('$14M GPU-hour бюджет') и unit-cost, который сдвинули ('срезала unit-cost ablation на 38%').
- Не зачтены промоции
Почему это вредит: Lead оценивают по построенной лестнице. CV, опускающие число IC, продвинутых под вами, или механизм ротации, теряют важнейший lead-only сигнал.
Как исправить: Назовите конкретные промоции ('продвинула 4 research engineers до senior и 2 до staff') и соедините с механизмом ('ротации scoped training-run ownership').
Советы по CV для Lead AI ресерч-инженера
Первый bullet обязан называть research-область, которую вы определили (post-training направление, inference-time compute, multimodal alignment).
Назовите GPU-hour или долларовый бюджет, которым владели, и unit-cost, который вы сдвинули.
Покажите промоции: 'продвинула 4 research engineers до senior и 2 до staff' бьёт любое число размера команды.
Напишите хотя бы один company-wide артефакт (eval-harness contract, FLOPs library, run-book) и назовите pipelines, его принявшие.
Связывайте compute с продуктом. Партнёрьте с VP-level peer и оформляйте ставки, ставшие отгруженными surfaces.
Часто задаваемые вопросы
Рекомендуемые сертификации
Подготовка к собеседованию
Собеседования AI ресерч-инженера во frontier-лабораториях сочетают paper-reading раунд, take-home воспроизведение, system design для распределённого обучения и панель ablation-design. Ждите чтения свежей статьи, наброска training-recipe и ablation-плана, ответа на 'что бы вы убили первым и почему'. На senior+ добавляются дизайн eval-harness и архитектура research-области (post-training, inference-time compute, multimodal alignment). Coding-раунд скорее про FSDP / Triton / NCCL, чем про leetcode.
Частые вопросы
Частые вопросы:
- Какую research-область вы определите здесь в первый год?
- Как распределили бы $20M GPU-hour бюджет между pretraining, post-training и red-team eval?
- Опишите eval-harness contract, который продвинули бы company-wide.
- Как строите research-engineer career ladder и какой механизм ротации используете?
- Пройдитесь по тому, как партнёрили с VP, чтобы перенаправить compute на multi-quarter ставку.
Советы: Открывайтесь решением о research-области, не командой. Назовите долларовый / GPU-hour бюджет, которым владели. Имейте конкретный promotion-ladder сториз (число IC до senior, до staff, механизм ротации).