Шаблон CV Middle Инженер генеративного ИИ

Лучшие практики резюме Mid-Level Generative AI Engineer

1. Открывайте каждую роль tradeoff-буллетом. «Перевела audio inference с Tortoise на self-hosted MusicGen и Bark blended runtime на vLLM-Triton kernel cluster с fp8 inference path, сократив cost per minute с $0.022 до $0.007» - сигнал seniority в двух частях.
2. Один явный kill на роль. Закрытие open-finetune workflow в пользу LoRA-stack, закрытие brittle Tortoise-only voice path, закрытие open inference loop. Mid-level genAI-инженер доказывает суждение тем, что убирает, а не только тем, что выпускает.
3. Считайте по трём линзам. Eval (A/B win rate, IS/FID/CLIP delta, NSFW false-positive rate), cost (cost per asset, cost per minute, GPU-hour cost per finetune) и trust (watermark and provenance compliance, C2PA alignment). Mid-level метрики связывают generative-поведение с долларами и риском.
4. Ссылайтесь на кросс-функциональные комнаты, которые трогает генеративка. Head of trust, Director of Product, listener panel, hiring loop. Multi-modal pipelines падают в проде через trust и cost, не только через качество модели.
5. Называйте техники, не вайбы. vLLM-Triton kernel cluster, fp8 inference path, LoRA-stack обученный на Stable Audio, watermark and provenance compliance policy, ComfyUI batch evaluator. Конкретика доказывает, что вы вели программу.

Частые ошибки в резюме Mid-Level Generative AI Engineer

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

Почему вредит: mid-level generative-инженер без kill-буллета сигнализирует, что вы не можете решить, что убрать из runtime. Open-finetune workflows, brittle Tortoise-only voice paths и unbounded inference loops - самые дорогие failure modes в масштабе.

Как исправить: возьмите один паттерн, который вы закрыли (open-finetune, brittle voice path, full-finetune), с триггером (cost ceiling breach, A/B-регрессия, отказ listener-панели). Kill-буллет переписывает весь тон резюме.

1. Нет работы по watermark, provenance или NSFW

Почему вредит: mid-level generative-инженер без trust-истории читается как prompt-прототипировщик. Production generative-пайплайны трогают IP, identity и brand; trust-панели в Adobe, Canva и Synthesia фильтруют резюме без этого.

Как исправить: включите минимум один буллет про watermark and provenance compliance, один про NSFW false-positive rate как eval-линзу и один про кросс-функциональное согласование с head of trust или General Counsel.

1. Нет работы по cost governance

Почему вредит: production generative - теперь центр затрат. Резюме без cost per asset, cost per minute, GPU-hour cost per finetune или per-asset cache hit rate сигнализирует, что вы не были рядом с production-биллом.

Как исправить: включите один буллет про дельту cost-per-asset или cost-per-minute (например, с $0.022 до $0.007) и один про per-asset budget cap, согласованный с продуктом или финансами.

Быстрые советы для резюме Mid-Level Generative 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-finetune, brittle Tortoise-only voice path, full-finetune) с критерием (A/B-регрессия, cost-ceiling breach, отказ listener-панели).
3. Считайте по трём линзам. Eval, cost, trust. Mid-level genAI-инженер держит все три.
4. Ссылайтесь на кросс-функциональные комнаты. Head of trust, Director of Product, listener panel, security review.
5. Называйте техники, не вайбы. vLLM-Triton kernel cluster, fp8 inference path, LoRA-stack обученный на Stable Audio, watermark and provenance compliance policy.