Modelo prontoTecnologiaAtualizado em outubro de 2026

Currículo para Engenheiro de Machine Learning

Um currículo para engenheiro de machine learning que passa na triagem abre com o cargo no título, resume a carreira em três a quatro linhas com resultado, descreve cada experiência com verbo, escopo e número e repete nas competências os termos que as vagas usam, como Python e FastAPI. O modelo abaixo segue essa ordem, seção por seção, e abre no editor grátis.

O modelo completo

Daniela Furtado

Engenheira de Machine Learning · LLM e RAG

daniela.furtado@email.com · (83) 99315-4072 · João Pessoa, PB

linkedin.com/in/danielafurtado

Resumo profissional

Engenheira de Machine Learning com 10 anos em sistemas de IA e dados em João Pessoa, com modelos em produção e pipelines em Spark. Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker. Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

Experiência profissional

  • Engenheira de Machine Learning Sênior · Logística Atlântico Digital

    fev 2021 – atual

    João Pessoa, PB

    • Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker
    • Implantou RAG sobre 120 mil documentos internos, com embeddings e banco de dados vetorial no pgvector
    • Treinou 6 modelos de recomendação em PyTorch e Spark, com ganho de 12% em conversão medido em teste A/B
    • Publicou 4 APIs REST em Python e FastAPI consumidas por 15 equipes, com monitoramento na Amazon Web Services
  • Engenheira de Dados Pleno · Varejo Sertão Digital

    mar 2018 – jan 2021

    João Pessoa, PB

    • Construiu 18 pipelines de dados em Spark e SQL, processando 2 TB por dia na Amazon Web Services
    • Modelou 3 bancos de dados em SQL para a área de crédito, com 99% das cargas concluídas no prazo
    • Empacotou 9 modelos de previsão em Docker, com deploy automatizado e rollback em menos de 10 minutos
  • Cientista de Dados Júnior · Consultoria Jardim Atlântico

    fev 2016 – fev 2018

    João Pessoa, PB

    • Desenvolveu 5 modelos de classificação em Python e scikit-learn para 3 clientes do setor público
    • Atendeu 40 solicitações de análise de dados por mês em SQL, com entrega em até 3 dias úteis
    • Criou 12 painéis de indicadores em Python e SQL, com atualização diária para a diretoria

Formação acadêmica

  • Bacharelado em Ciência da Computação · Universidade Federal da Paraíba

    2012 – 2016

    João Pessoa, PB

  • Especialização em Inteligência Artificial e Machine Learning · Escola Nordeste de Dados

    2017 – 2018

    João Pessoa, PB

Competências

  • Modelos e IA

    Machine LearningLLMRAGEmbeddingsPyTorch
  • Engenharia e dados

    PythonFastAPIBanco de dados vetorialServing de modeloDockerSparkSQLAPI REST

Certificações

  • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer · Google Cloud · 2024

Idiomas

  • Português — Nativo
  • Inglês — Avançado

Seção por seção: o que o currículo de engenheiro de machine learning precisa ter

  1. Título com o cargo

    Logo abaixo do nome, o cargo como a vaga escreve, com o registro ou a especialidade quando a área pede.

    No exemploEngenheira de Machine Learning · LLM e RAG
  2. Resumo profissional

    Três a quatro linhas: cargo, tempo de experiência, especialidade e um resultado.

    No exemploEngenheira de Machine Learning com 10 anos em sistemas de IA e dados em João Pessoa, com modelos em produção e pipelines em Spark. Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker. Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.
  3. Experiência profissional

    Do vínculo mais recente ao mais antigo, cada linha com verbo, escopo e número.

    No exemploReduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker
  4. Competências

    Agrupadas por tema e escritas com os termos da vaga.

    • Modelos e IA: Machine Learning, LLM, RAG, Embeddings, PyTorch
    • Engenharia e dados: Python, FastAPI, Banco de dados vetorial, Serving de modelo, Docker, Spark, SQL, API REST
  5. Formação e certificações

    Curso, instituição e ano. Certificações com o nome oficial, que é o que a triagem procura.

    • Bacharelado em Ciência da Computação
    • Especialização em Inteligência Artificial e Machine Learning
    • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Palavras-chave do modelo de engenheiro de machine learning

Todas aparecem no modelo acima. Ao adaptar, troque pelas da vaga que você está disputando.

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

Mais sobre o currículo de engenheiro de machine learning

Use este modelo como base

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  • O editor abre com o modelo carregado e o cabeçalho em branco
  • Grátis para criar e editar
  • Pessoas, empresas e números do modelo são fictícios

Perguntas frequentes

Dúvidas sobre o currículo de engenheiro de machine learning

Ainda com dúvida?

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Qual o melhor modelo de currículo para engenheiro de machine learning?

O que a triagem lê sem erro: uma coluna, títulos de seção padrão (Resumo, Experiência, Formação, Competências) e PDF em texto. O modelo desta página usa um dos modelos gratuitos do editor, e o conteúdo importa mais do que o desenho.

O que colocar no currículo de engenheiro de machine learning sem experiência?

Troque os anos de carreira pelo que você já fez: curso, estágio, projeto ou trabalho voluntário, com os termos da vaga. Um começo possível: “Formação recente em Ciência da Computação, com projeto de mestrado em PyTorch sobre classificação de textos. Montou um pipeline de dados em Python e SQL e um serviço em FastAPI com Docker, com teste de latência em cada versão. Busca vaga de engenharia de machine learning júnior, com interesse em RAG e embeddings.”

Posso copiar o modelo?

Pode usá-lo como base. O botão abre o editor com o conteúdo carregado e o cabeçalho em branco; troque cada experiência pela sua, mantendo a estrutura. Pessoas, empresas e números do modelo são fictícios.

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