Corrigir currículo de Engenheiro de Machine Learning
Um currículo de engenheiro de machine learning costuma ser reprovado na triagem por três erros: modelos listados sem métrica de produção nem de negócio; stack de IA sem o serving e o monitoramento; e RAG e LLM citados sem o corpus, a escala nem a avaliação. A correção de cada um está abaixo, com o que um currículo de engenheiro de machine learning aprovado faz no lugar. Antes de corrigir, a análise gratuita mostra quais deles o seu tem.
Os 3 erros que mais reprovam um currículo de engenheiro de machine learning
Do que mais pesa ao que menos pesa, cada um com a correção que um currículo de engenheiro de machine learning aprovado faz.
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.
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.
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.
O erro que vale para qualquer área
Formatação que o parser lê. Uma coluna, títulos de seção padrão, datas por extenso e PDF em texto. Sem tabela, ícone ou caixa de texto que vira lixo na extração.
Depois de corrigir
Confira se o seu currículo tem os termos que as vagas de engenheiro de machine learning repetem. Os que faltarem e você tiver de verdade entram no resumo, nas experiências ou nas competências.
- Python
- FastAPI
- Machine Learning
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Banco de dados vetorial
- Serving de modelo
- PyTorch
- Docker
Onde entra cada termo: palavras-chave para currículo de engenheiro de machine learning, com o trecho de cada uma
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Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o currículo de engenheiro de machine learning
Ainda com dúvida?
Falar com o suporteComo saber quais erros o meu currículo de engenheiro de machine learning tem?
Envie o currículo para a análise gratuita: ela devolve uma nota de 0 a 100 em cinco categorias e lista o que corrigir em cada uma. Com a descrição da vaga, aponta também as palavras-chave que faltam.
Corrigir o currículo é a mesma coisa que refazer?
Não. Na maioria dos currículos de engenheiro de machine learning a experiência certa já está lá; o que falta é escrevê-la como a vaga escreve e medir o resultado. Refazer do zero só compensa quando o formato não é lido pelo ATS.
Qual erro corrigir primeiro?
Modelos listados sem métrica de produção nem de negócio. É o que mais pesa nesta área, porque é a primeira coisa que a triagem procura. 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.
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