Se hvordan en profesjonell maskinlaeringsingenior-CV fremhever modellutvikling, distribusjonspipelines og ML-systemer i produksjon. Tilpass dette eksempelet til din egen bakgrunn.
Senior maskinlaeringsingenior med 7 ars erfaring med a bygge og distribuere ML-systemer i produksjon i stor skala. Spesialisert i NLP, anbefalingssystemer og dyp laeringsarkitekturer, med modeller som betjener 10M+ prediksjoner daglig med under 100ms latens. Publisert 3 artikler pa toppniva ML-konferanser inkludert NeurIPS og ICML. Brennende opptatt av a bygge bro mellom forskning og produksjon, med praktisk ekspertise innen MLOps, distribuert trening og sanntidsinferensoptimalisering.
Arbeidserfaring
Senior maskinlaeringsingenior
Cognite
Jun 2022 - Navaerende
Bygget en anbefalingsmotor som betjener 10M+ daglige prediksjoner med 99,5% tilgjengelighet og under 80ms P99-latens
Utviklet en ende-til-ende ML-pipeline fra datainntak til modelldistribusjon ved hjelp av Kubeflow og MLflow, reduserte distribusjonstid fra 2 uker til 3 timer
Forbedret klikkfrekvens med 25% gjennom A/B-testede modellarkitekturendringer pa tvers av 4 produktflater
Designet og implementerte en feature store som betjener 500+ funksjoner til 12 produksjonsmodeller, reduserte duplisering av feature engineering med 70%
Veiledet 3 junior ML-ingeniorer og etablerte en modellgjennomgangsprosess som ble adoptert pa tvers av ML-plattformteamet
Maskinlaeringsingenior
Telenor
Aug 2019 - Mai 2022
Finjusterte BERT- og GPT-2-modeller for dokumentklassifisering, oppnadde 97% noyaktighet pa produksjonsdatasett som spenner over 15 sprak
Bygget en sanntids tekstanalysepipeline som behandler 500K dokumenter daglig ved hjelp av Spark og Kafka med ende-til-ende latens under 200ms
Reduserte modelltreningstid med 60% gjennom distribuert trening pa GPU-klynger ved hjelp av Horovod og PyTorch DDP
Implementerte et system for modellovervaking og driftdeteksjon som utloste automatisk omtrening, og opprettholdt modellnoyaktighet over 95% SLA
Maskinlaeringsingenior
Schibsted
Jul 2017 - Jul 2019
Utviklet en bildeklassifiseringsmodell med 94% noyaktighet for innholdsmerking, behandlet 3M+ ressurser og kuttet manuell gjennomgangsinnsats med 65%
Opprettet en datautvidelsespipeline som okte storrelsen pa treningsdatasettet 5x ved hjelp av teknikker inkludert CutMix, MixUp og syntetisk generering
Publiserte en forskningsartikkel om transfer learning-metoder pa en ICML-workshop, mottok 50+ siteringer i lopet av forste ar
Bygget et interaktivt dashbord for modellforklarbarhet ved hjelp av SHAP og LIME, som gjorde det mulig for ikke-tekniske interessenter a tolke prediksjoner
Utdanning
M.S. Informatikk (Maskinlaering)
Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU)
2015 - 2017
Fordypning i maskinlaering og dyp laeringssystemer.
B.S. Informatikk
Universitetet i Oslo
2011 - 2015
Fokus pa algoritmer, statistikk og distribuerte systemer.
Kurs og Sertifiseringer
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Amazon Web Services
2023
Legitimasjons-ID: AWS-MLS-2023-58104
TensorFlow Developer Certificate
Google
2021
Profesjonell sertifisering i a bygge og trene TensorFlow-modeller.
Maskinlaering
BI Norwegian Business School
2020
Videreutdanningskurs i anvendt maskinlaering og prediktiv modellering.
Dette er et eksempel-CV. Tilpass det med din egen erfaring ved hjelp av var gratis CV-bygger.
Tips
Vis produksjons-ML, ikke bare notebooks
Selskaper vil ha ingeniorer som distribuerer modeller, ikke bare trener dem. Fremhev modellbetjening, latensmaler, overvaking og erfaring med MLOps-pipelines.
Inkluder modellytelsesmaler
Tall for noyaktighet, F1, AUC-ROC, latens og gjennomstromning viser at modellene dine faktisk fungerer i stor skala. 'Under 80ms P99-latens som betjener 10M prediksjoner/dag' er kraftfullt.
Nevn hele ML-livssyklusen
Datainnsamling, feature engineering, modelltrening, evaluering, distribusjon, overvaking. Vis at du forstar hele pipelinen, ikke bare modelleringssteget.
List publikasjoner og open source
ML-ingeniorarbeid verdsetter forskningsbidrag. Hvis du har artikler, konferanseforedrag eller betydelige open source-bidrag, ta dem med pa en fremtredende plass.
Mange som soker etter en 'cv ingenior'-mal ender opp med noe altfor generisk. Denne guiden viser deg steg for steg hvordan du skriver en CV spesifikt for maskinlaeringsingenior (ML-ingenior), med fokus pa produksjonssystemer, MLOps og malbar effekt - ikke bare modelltrening i notebooks.
1
1. Profesjonelt sammendrag med et produksjonstall
Apne CVen med tre-fire setninger som viser senioritet, domene og teknologistabel, avsluttet med ett produksjonstall som viser effekt - for eksempel 'modeller som betjener 2M prediksjoner daglig med under 50ms P95-latens'. Nevn om du jobber mest med NLP, anbefalingssystemer, computer vision eller LLM/GenAI. Er du nyutdannet uten arbeidserfaring, bytt ut produksjonstallet med et konkret prosjekt: en deployert modell, en RAG-applikasjon eller en solid Kaggle-plassering. Rekrutterere og ATS-systemer skanner sammendraget forst, sa unnga tomme fraser som 'resultatorientert' - vis heller hva du faktisk har bygget og distribuert.
2
2. Kvantifiser arbeidserfaringen med ende-til-ende effekt
Hver punktlinje bor folge monsteret handling + verktoy/rammeverk + malbart resultat. Vis ikke bare at modellen ble bedre, men hva det betydde for virksomheten: 'Finjusterte en anbefalingsmodell med PyTorch, okte klikkfrekvens med 18% og reduserte serveringskostnad med 30% via kvantisering.' Inkluder ogsa skala (antall prediksjoner, brukere eller dokumenter behandlet) og palitelighet (oppetid, SLA). En sterk eksempellinje: 'Bygget en sanntids fraud-deteksjonspipeline i Kafka og Spark som behandler 2M transaksjoner/dag og fanget opp 15% mer svindel enn forrige modell.' Unnga vage verb som 'jobbet med' eller 'ansvarlig for'.
3
3. Grupper ferdighetene etter kategori
Del ferdighetsseksjonen inn i grupper som ML-rammeverk (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn), MLOps og infrastruktur (Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow), dataingeniorarbeid (Spark, SQL, Airflow) og sprak (Python, evt. Scala/Java). Speil de eksakte begrepene fra stillingsannonsen - hvis annonsen sier 'Vertex AI' og du har brukt SageMaker, nevn begge om relevant. List ikke opp alt du noensinne har rort ved; velg heller 10-15 verktoy du kan snakke dyptgaende om i et intervju. ATS-systemer og rekrutterere skanner denne seksjonen raskt, sa presis og relevant terminologi teller mer enn lengde.
4
4. Vis produksjon og kode - ikke bare notebooks
En GitHub-profil med ett eller to deployerte prosjekter (en modell bak et API, en RAG-chatbot, et Streamlit-dashbord koblet til en trent modell) veier tyngre enn en liste over kurs. Nevn Kaggle-plassering hvis den er sterk (topp 10%), og lenk til reproduserbare repoer med README og tester. For forskningstunge roller: list publikasjoner og siteringer. For deg uten arbeidserfaring: et LLM/GenAI-sideprosjekt (RAG-pipeline, finjustert modell, vektordatabasesok) er i 2026 det raskeste signalet pa at du kan mer enn teori.
5
5. Utdanning, sertifiseringer og siste ATS-sjekk
List mastergrad eller doktorgrad hvis du har det, men la den sta under erfaring/prosjekter hvis du er relativt erfaren. Sertifiseringer som AWS Certified Machine Learning - Specialty eller Google Cloud Professional ML Engineer styrker CVen, spesielt tidlig i karrieren, men erstatter aldri demonstrert produksjonserfaring. Avslutt med en rask ATS-sjekk: enkeltkolonne-layout, standard overskrifter (Erfaring, Utdanning, Ferdigheter), lagre som PDF, og speil nokkelord fra stillingsannonsen direkte i teksten.
Eksempler pa profesjonelt sammendrag for ML-ingenior-CV
Bruk disse tre eksemplene som utgangspunkt og tilpass med din egen erfaring, domene og teknologistabel.
Junior ML-ingenior / nyutdannet uten arbeidserfaring
Nyutdannet sivilingenior i informatikk med fordypning i maskinlaering fra NTNU. Bygget og deployerte en RAG-basert sporsmal-svar-app med LangChain og en vektordatabase som prosjektarbeid, samt oppnadde topp 8% plassering i en Kaggle-konkurranse om bildeklassifisering. Solid i Python, PyTorch og SQL, med erfaring fra a containerisere modeller med Docker. Soker en forste stilling som ML-ingenior hvor jeg kan ta ansvar for a fa modeller fra notebook til produksjon.
Senior ML-ingenior
Senior maskinlaeringsingenior med 8 ars erfaring med a bygge og drifte ML-systemer i produksjon innen svindeldeteksjon og anbefalingssystemer. Har designet feature stores og distribuerte treningspipelines som betjener 5M+ prediksjoner daglig med under 60ms P99-latens. Dyp erfaring med PyTorch, Kubeflow og MLflow, samt de siste to arene med a bygge RAG-losninger og finjustere sprakmodeller for interne produkter. Har veiledet flere junior-ingeniorer og eier hele ML-livssyklusen fra data til overvaking.
Karriereskifte til ML (fra programvareutvikling)
Backend-utvikler med 6 ars erfaring innen skalerbare systemer, na med to ars praktisk erfaring fra a bygge ML-pipelines i produksjon. Sterk pa a ta modeller fra prototype til robust tjeneste: containerisering, CI/CD, overvaking og lastbalansering er allerede naturlige verktoy. Har fullfort en master-etterutdanning i maskinlaering og bygget flere deployerte sideprosjekter med PyTorch og FastAPI. Kombinerer solid programvarehandverk med voksende ML-modelleringskompetanse.
Nokkelord ML-ingeniorer bor ha med i CVen (for ATS)
Speil de eksakte begrepene fra stillingsannonsen - bade rekrutterere og ATS-systemer skanner etter disse. Bruk begrepene i sammendraget, arbeidserfaringen og ferdighetsseksjonen, ikke bare i en loes liste.
Machine Learning
Skriv det eksplisitt minst en gang, selv om resten av CVen bruker spesifikke termer som 'dyp laering' eller 'NLP'.
Python
Nesten alle ML-stillinger krever det som forste sprak - nevn okosystem som NumPy eller Pandas hvis relevant.
PyTorch
List rammeverket du faktisk bruker daglig (PyTorch eller TensorFlow) - unnga a liste begge uten dybde i det ene.
MLflow
Bruk det i sammenheng med hvordan du sporet eksperimenter eller versjonerte modeller, ikke bare som et navn i en liste.
Kubernetes
Nevn det sammen med hvordan du skalerte modellbetjening, for eksempel autoskalering av inferens-pods.
Docker
Konkretiser med hva du containeriserte - en modell-API, en treningspipeline eller begge deler.
Spark
Nevn Spark hvis du har bygget databehandlingspipelines i stor skala, og koble det til datavolumet du behandlet.
SQL
Nesten alltid krevd for feature engineering og datauttrekk - nevn skalaen pa dataene du har jobbet med.
NLP/LLM
I 2026 er dette det mest skannede feltet - nevn konkret om du har jobbet med finjustering, RAG eller prompt-evaluering.
AWS SageMaker
Nevn den skytjenesten du faktisk har brukt til trening eller distribusjon (SageMaker eller Vertex AI) - speil annonsens ordvalg.
Fra svak til sterk CV-punktlinje for ML-ingeniorer
Se hvordan de samme arbeidsoppgavene blir langt sterkere nar de kvantifiseres og knyttes til et konkret verktoy eller forretningsresultat.
Modelldistribusjon og latens
Ansvarlig for a distribuere maskinlaeringsmodeller til produksjon.
Distribuerte en anbefalingsmodell til produksjon med TensorFlow Serving og Kubernetes, og oppnadde under 45ms P95-latens for 3M+ daglige foresporsler mens serveringskostnaden ble redusert med 35% gjennom modellkvantisering.
Modellforbedring knyttet til forretningsmetrikk
Forbedret noyaktigheten til svindeldeteksjonsmodellen.
Bygde om feature-settet og byttet til en gradient boosting-modell for svindeldeteksjon, okte presisjon fra 82% til 94% og reduserte falske positiver med 40%, noe som sparte selskapet for anslagsvis 1,2M NOK i arlige undersokelseskostnader.
MLOps-pipeline og automatisk omtrening
Bygget en pipeline for automatisk omtrening av modeller.
Bygget en CI/CD-pipeline for automatisk omtrening med Airflow og MLflow som overvaker datadrift og trigger omtrening ved avvik, og reduserte tid fra datadrift til oppdatert modell i produksjon fra 3 uker til 4 timer.
Vanlige sporsmal
Hva bor en maskinlaeringsingenior-CV inneholde?
En ML-ingenior-CV bor fremheve ML-systemer i produksjon, modellytelsesmaler, erfaring med distribusjonspipelines og programmeringskunnskaper (Python, PyTorch/TensorFlow). Inkluder latens, gjennomstromning og forretningseffektmaler fra distribuerte modeller.
Hva er forskjellen mellom en dataforsker- og ML-ingenior-CV?
ML-ingenior-CVer legger vekt pa produksjonssystemer, distribusjon, MLOps og ingeniorpraksis. Dataforsker-CVer fokuserer mer pa analyse, eksperimentering og statistiske metoder. ML-ingeniorer bygger systemer; dataforskere bygger modeller.
Trenger jeg en mastergrad for ML-ingeniorarbeid?
Mange ML-ingeniorroller foretrekker en master eller doktorgrad, men det er ikke alltid pakrevd. Sterk prosjekterfaring, open source-bidrag og demonstrert evne til a distribuere ML-systemer i produksjon kan kompensere for formell utdanning.
Kan jeg lage en ML-ingenior-CV gratis?
Ja! Var gratis CV-bygger lar deg lage en profesjonell ML-ingenior-CV. Bruk dette eksempelet som inspirasjon, tilpass det med din egen erfaring og last ned en profesjonell PDF pa minutter.
Hvordan lager jeg en ML-ingenior-CV uten arbeidserfaring?
Uten arbeidserfaring bor sammendraget og prosjektseksjonen baere CVen: fremhev deployerte sideprosjekter (en RAG-app, en modell bak et API), Kaggle-plasseringer og relevante prosjektoppgaver fra studiet. Bruk samme sprak som en erfaren ingenior - verktoy, rammeverk og malbare resultater - selv om skalaen er mindre. Var gratis CV-bygger lar deg redigere dette eksempelet direkte og bytte ut erfaringsseksjonen med prosjektene dine.
Hvordan viser jeg LLM- og GenAI-erfaring pa CVen?
List konkrete oppgaver: finjustering av sprakmodeller, bygging av RAG-pipelines med en vektordatabase, prompt-evaluering eller reduksjon av hallusinasjoner. Kvantifiser der du kan - svarnoyaktighet, latens per foresporsel eller kostnad per 1000 kall. I 2026 er dette ofte det forste rekrutterere ser etter, sa nevn det bade i sammendraget og i egne punktlinjer under erfaring eller prosjekter.
Teller Kaggle- og GitHub-prosjekter like mye som arbeidserfaring?
Ikke i vekt, men de teller reelt - saerlig for juniorer eller ved karriereskifte. En sterk Kaggle-plassering (topp 5-10%) eller et deployert GitHub-prosjekt med README og tester viser praktisk kompetanse som notebooks alene ikke gjor. List dem i en egen prosjektseksjon med samme kvantifiserte stil som arbeidserfaring.
Er sertifiseringer som AWS ML Specialty eller GCP Professional ML Engineer verdt a ha med?
Ja, men de er et tillegg - ikke en erstatning for produksjonserfaring eller prosjekter. En sertifisering signaliserer strukturert kunnskap og kan veie tungt for juniorer eller ved karriereskifte inn i ML. List den kort under en egen sertifiseringsseksjon eller under utdanning, og prioriter alltid a fa frem hva du faktisk har bygget og distribuert forst.
Bor en ML-ingenior-CV skrives pa engelsk eller norsk?
For de fleste ML-ingeniorstillinger i Norge - saerlig hos internasjonale teknologiselskaper, energiselskaper og startups - er en engelsk CV enten forventet eller like godt mottatt som en norsk. Har du en norsk CV fra for, er det ofte lurt a lage en engelsk versjon i tillegg, spesielt hvis annonsen selv er skrevet pa engelsk eller stillingen involverer et internasjonalt team.
Kan jeg laste ned dette CV-eksempelet som mal?
Ja - apne dette eksempelet i var gratis CV-bygger, bytt ut navn, erfaring og ferdigheter med dine egne, og last ned en ferdig, ATS-vennlig PDF pa fa minutter. Du velger mellom flere profesjonelle maler, og det kreves ingen registrering for a komme i gang.
Bygg CVen din na
Bruk dette eksempelet som inspirasjon. Tilpass med din egen erfaring og last ned en profesjonell PDF pa minutter. 100% gratis.
