Como fazer currículo de Engenheiro de Machine Learning

Como fazer um currículo de engenheiro de machine learning, passo a passo

Seis passos, na ordem em que o currículo é lido. Cada um traz o trecho correspondente de um currículo de engenheiro de machine learning que passa no ATS.

1. Escreva o cabeçalho com o cargo

   Nome, telefone, e-mail, cidade e LinkedIn, e logo abaixo do nome o cargo que você busca, escrito como as vagas escrevem.

   No exemploEngenheira de Machine Learning · LLM e RAG

2. Resuma a carreira em três a quatro linhas

   Cargo, tempo de experiência, especialidade e um resultado medido.

   Para quem já atuaEngenheira 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.

   Para quem está começandoFormação 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.

3. Descreva cada experiência com verbo, escopo e número

   Do vínculo mais recente ao mais antigo. Três a cinco linhas por vínculo, cada uma terminando em um resultado.

   No exemploReduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e DockerImplantou RAG sobre 120 mil documentos internos, com embeddings e banco de dados vetorial no pgvector

4. Liste as competências com os termos da vaga

   Agrupe por tema e copie os nomes exatamente como a descrição da vaga escreve.

   • 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. Feche com formação, certificações e idiomas

   Curso, instituição e ano de conclusão; certificações com o nome oficial; idiomas com o nível real.

6. Confira a nota antes de enviar

   Passe o currículo pela análise gratuita de currículo de engenheiro de machine learning: ela mostra se o ATS lê cada seção e quais palavras-chave faltam.

Três erros para evitar enquanto escreve

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.

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