Skip to content
Новые Технологии

Шаблон CV Junior Инженер по безопасности ИИ

Готовый шаблон CV для Junior Инженер по безопасности ИИ. Оптимизирован под ATS-системы.

Выберите свой уровень

Выберите уровень опыта для подходящего шаблона CV

Почему это CV работает

Глаголы, доказывающие, что вы прогнали eval, а не посмотрели

Написала, Прогнала, Построила, Завела, Воспроизвела. Junior AI safety резюме на «тестировала AI на безопасность» читается как скриншот LinkedIn. Открывайте глаголами, показывающими артефакт.

Каждый red-team артефакт несёт цифру

47 jailbreak-сценариев, ASR с 38 до 22 процентов, 1,200 dual-use промптов, 14 воспроизводимых issue. Без чисел safety-работа неотличима от compliance-театра.

Связывайте каждый eval с release-gate решением

Не «тестировала модель на jailbreak», а «загейтила model-card revision» или «попало в pre-deployment red-team». Заканчивайте safety-решением, которое разблокировал артефакт.

Показывайте handoff в safety-org, не сольную работу

Trust and Safety reviewer, alignment-applied team, safety eval suite owner. Junior AI safety, не передающий сигнал владельцам моделей, читается как академический проект.

Реальный safety-стек внутри реальных артефактов

HarmBench, Inspect AI, PAIR, Llama Guard 2, Eleuther LM-eval, simple-evals. Назвать фреймворк внутри артефакта — доказательство того, что вы его подключили, а не прочитали статью.

Переключайтесь между уровнями для конкретных рекомендаций

Ключевые навыки

  • Авторство HarmBench-сценариев
  • Inspect AI eval harness
  • Llama Guard 2
  • PAIR и AutoDAN attack chains
  • Refusal precision-recall бенчмарки
  • Python
  • Eleuther LM-eval-harness
  • OpenAI simple-evals
  • GCG-style adversarial suffixes
  • MLCommons AILuminate
  • NeMo Guardrails
  • Lakera Guard
  • Protect AI Rebuff
  • Multimodal jailbreak triage
  • Чтение NIST AI RMF 1.0
  • OpenAI Usage Policies
  • Владение guardrail layer
  • Авторство harm-таксономии
  • Llama Guard 2 fine-tuning
  • NeMo Guardrails policy authoring
  • Inspect AI
  • Cross-org калибровка рубрик
  • Дизайн release-gate eval
  • Protect AI Guardian
  • PAIR и AutoDAN chains
  • Microsoft Responsible AI Standard
  • NIST AI RMF 1.0
  • Авторство RFC
  • Дизайн release-gate eval suite
  • Авторство v3 harm-таксономии
  • Model-card disclosure standard
  • Attribution от harm к gate
  • Build-vs-Buy на eval harness
  • Дизайн multimodal evals
  • Менторство model-safety IC
  • Архитектура Inspect AI
  • MLCommons AILuminate working group
  • Грамотность ISO/IEC 42001
  • Eval tool-use и agentic harm
  • Подготовка UK AISI review
  • License и usage policy posture
  • Дизайн hiring loop
  • Executive Communication
  • Safety engineering career ladders
  • Hiring rubrics для AI safety
  • Cross-lab joint red-team agreements
  • Авторство model-policy disclosure standard
  • EU AI Act Article 51 GPAI compliance
  • NIST AISI information-sharing
  • Учреждение Frontier Safety Council
  • Board safety review communication
  • Готовность к ISO/IEC 42001 audit
  • Дизайн multi-region safety org
  • Compensation-linked safety scorecards
  • Multi-year safety роадмапы
  • Procurement negotiation для eval вендоров
  • Дизайн regulated-industry tier
  • Posture для open-weights deployment
  • Incident response on-call

Улучшите своё CV

Зарплаты (US)

Junior
$180,000 - $260,000
Middle
$260,000 - $400,000
Senior
$380,000 - $600,000
Lead
$500,000 - $900,000

Карьерный рост

Карьерная дуга AI Safety Engineer нелинейна. Сильные AI Safety Engineer приходят из software engineering с adversarial-ML side-проектами, из ML-research с deployment-инстинктом или из cybersecurity red-team бэкграунда, переучивающего harm-class вокабуляр. Скорость роста бутылочно-горлая в дисциплине воспроизводимости, kill-дисциплине (release-gate authority) и беглости в policy-таксономии, а не в годах.

  1. JuniorMiddle2-4 years

    Возьмите один guardrail layer или один harm-class слот end-to-end с измеримой ASR-дельтой. Поддерживайте опубликованный HarmBench scenario pack и Inspect AI task, дающие repeat eval-сигнал. Проведите одну ревизию harm-таксономии, переформирующую release-gate input. Войдите в hiring loop для safety engineering или alignment-applied.

    • Чтение activation-рубрики
    • Авторство coverage scorecard
    • Авторство внутренних RFC
    • Уверенность в guardrail fine-tune
  2. MiddleSenior2-4 years

    Напишите release-gate eval suite, принятый минимум одной продуктовой поверхностью. Опубликуйте harm-таксономию v3, защитимую перед Trust and Safety reviewer и alignment-applied team. Проведите один явный заблокированный релиз с метрикой, регрессией и выбранной mitigation. Менторьте минимум одного IC до senior-промо.

    • Дизайн release-gate eval suite
    • Attribution от harm к gate
    • Build-vs-Buy мемо по harness
    • Cross-Org RFC
  3. SeniorLead3-5 years

    Возьмите мульти-продуктовый safety-портфель с go/no-go authority. Согласуйте regulator-adjacent соглашение (NIST AISI, UK AISI, MLCommons working group). Развернитe минимум одну governance-структуру (Frontier Safety Council, model-policy disclosure standard). Напишите safety engineering career ladder. Промоутьте минимум одного менти до senior IC.

    • Regulator-facing коммуникация
    • Дизайн governance-структур
    • Org Design
    • Board safety review communication

Сильные AI Safety Engineer также разворачиваются в AI policy роли внутри frontier-лаб или в NIST AISI / UK AISI, в Field CISO или applied-trust роли в крупных AI-деплоерах (Stripe, Notion, Linear, Glean), или в operating partner в AI-фокусных венчурных фондах. Частый поздне-карьерный ход - основание safety-tooling стартапа (eval harness, guardrail-вендор или model-policy auditor), часто с пирами из MLCommons или AILuminate community.

Шаблоны и примеры резюме AI Safety Engineer для каждого этапа карьеры. Будь то первый воспроизводимый jailbreak issue, владение production guardrail layer, дизайн release-gate eval suite или учреждение Frontier Safety Council, резюме должно доказывать, что вы относитесь к AI safety как к измеримой инженерной системе, а не как к compliance-постуре или ротации в content-moderation. Хайринг в Anthropic, OpenAI, DeepMind, xAI, NIST AISI и UK AISI сканирует резюме на снижение jailbreak attack success rate (ASR), refusal precision-recall, владение harm-таксономией и release-gate authority. Гайд покрывает стратегии резюме от junior до lead для AI Safety Engineer, с реальным стеком, реальными метриками и языком, отделяющим safety-инжиниринг от generic responsible-AI маркетинга.

Часто задаваемые вопросы

AI Safety Engineer пишет и прогоняет adversarial-eval-ы (HarmBench-сценарии, PAIR- или AutoDAN-цепочки), поддерживает guardrail layer (Llama Guard 2, NeMo Guardrails, Lakera Guard) и harm-таксономию, гейтящую релизы, и возвращает воспроизводимое policy-violation evidence владельцам модели и Trust and Safety reviewer. День смешивает harness-работу в Inspect AI с чтением scorecards (ASR, refusal precision-recall, FPR) и согласованием go/no-go решений с release exec council.

Аналитики кибербезопасности защищают инфраструктуру (CVE, сеть, identity); content-модераторы применяют policy платформы к user-контенту; AI Safety Engineer снижает model-level харм: jailbreak, опасный capability uplift (CBRN, cyber), persuasive manipulation и misuse tool-use. Стек метрик другой (ASR, refusal recall, FPR по harm-классам) и стек артефактов другой (eval harness, guardrail layer, harm taxonomy, model card). Смешивать их в резюме — попасть не в ту очередь.

Да для eval harness, guardrail layer и scoring-инфраструктуры. Граница: production-quality код, гейтящий релизы (Inspect AI tasks, Llama Guard 2 wrappers, scoring-пайплайны), а не фичи основной модели. AI Safety Engineer, не способный подключить Inspect AI task end-to-end против Llama Guard 2 стека — функционально policy-researcher с техническим вокабуляром.

Открывайте jailbreak attack success rate (ASR) на названном harm-классе, refusal precision-recall на сайз-промпт-сете, policy-violation false-positive rate на benign-холдауте, покрытие red-team по harm-категориям, time-to-mitigation для нового jailbreak-класса и post-deployment incident rate. Пять чисел по этим осям бьют любую стену прозы про «responsible AI».

Да. Большинство успешных junior AI Safety Engineer приходят с двумя-тремя годами обычного software engineering плюс видимыми safety-контрибуциями: HarmBench-сценарии, Inspect AI task, публичный Llama Guard 2 eval, AILuminate submission или write-up воспроизведённой PAIR/AutoDAN атаки. Хайринг заботит воспроизводимый eval-инжиниринг сильнее, чем ICML-статьи на этом уровне.

Один опубликованный HarmBench scenario pack на 20-50 воспроизводимых сценариев плюс Inspect AI task, скорящий Llama Guard 2 против них, плюс одностраничное memo про три policy-taxonomy gap. Этот артефакт бьёт любое портфолио из недоделанных демо и сигнализирует все три AI safety-мышцы (red-team, eval, policy) за пятнадцать минут ревью.