Analisar currículo de Engenheiro de Machine Learning

O que a análise mede num currículo de engenheiro de machine learning

Cinco categorias formam a nota de 0 a 100. Em cada uma, o que um currículo de engenheiro de machine learning aprovado faz:

A diferença na nota

A nota de um currículo típico de engenheiro de machine learning e a do exemplo aprovado, na mesma análise gratuita:

Os erros que mais tiram nota de um currículo de engenheiro de machine learning

1. Modelos listados sem métrica de produção nem de negócio

   Escreva cada modelo com a métrica que ele moveu: latência, acurácia, conversão ou custo por chamada, e o número. A vaga de machine learning filtra por resultado em produção, e “modelos de classificação” sozinho não diz se o modelo saiu do notebook.

2. Stack de IA sem o serving e o monitoramento

   Mostre como o modelo chegou ao usuário: o serving em FastAPI ou Docker, o banco de dados vetorial do RAG e o monitoramento na Amazon Web Services. Vagas de engenharia de IA pedem deploy, e um currículo que para no treino soa como cientista de dados.

3. RAG e LLM citados sem o corpus, a escala nem a avaliação

   Diga quantos documentos entraram no RAG, qual banco de dados vetorial você usou e como mediu a qualidade das respostas. Sem esses números, LLM vira palavra da moda para o filtro e não prova que a solução foi avaliada.

Antes de enviar: o seu tem estas palavras?

Os termos que as vagas de engenheiro de machine learning mais repetem. Marque os que aparecem no seu; a análise aponta os que faltam.

• Python
• FastAPI
• Machine Learning
• LLM
• RAG
• Embeddings
• Banco de dados vetorial
• Serving de modelo
• PyTorch
• Docker

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