Palavras-chave para currículo de Engenheiro de Machine Learning

As palavras-chave e onde cada uma entra

Cada termo, no trecho de um currículo de engenheiro de machine learning aprovado em que ele aparece. Uma palavra-chave conta mais dentro de uma frase com resultado do que numa lista solta.

• PythonResumo profissional

  Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

• FastAPIResumo profissional

  Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker.

• Machine LearningResumo 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.

• LLMCompetências

  Modelos e IA: Machine Learning, LLM, RAG, Embeddings, PyTorch

• RAGResumo profissional

  Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

• EmbeddingsResumo profissional

  Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

• Banco de dados vetorialResumo profissional

  Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

• Serving de modeloResumo profissional

  Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker.

• PyTorchResumo profissional

  Desenvolve em Python e PyTorch, com RAG, embeddings e banco de dados vetorial sobre a Amazon Web Services.

• DockerResumo profissional

  Reduziu em 35% a latência de inferência de um modelo de classificação de documentos, com serving de modelo em FastAPI e Docker.

Onde colocar as palavras-chave

1. No título e no resumo

   É o primeiro trecho que a triagem compara com a vaga. O cargo e as duas ou três palavras mais repetidas na descrição entram aqui.

2. Dentro das experiências

   Ao lado do resultado que provam. “Python” numa linha com número vale mais do que o mesmo termo sozinho.

3. Nas competências

   Agrupadas por tema, com o nome exato da vaga, sem abreviação nem sinônimo criativo.

Erros de vocabulário comuns em currículos 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.

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