Zobacz, jak profesjonalne CV machine learning engineer prezentuje rozwój modeli, potoki wdrożeniowe i produkcyjne systemy ML. Dostosuj ten przykład do własnego doświadczenia.
Starszy machine learning engineer z 7-letnim doświadczeniem w budowaniu i wdrażaniu produkcyjnych systemów ML na dużą skalę. Specjalizuje się w NLP, systemach rekomendacyjnych i architekturach uczenia głębokiego, z modelami obsługującymi ponad 10M predykcji dziennie przy opóźnieniu poniżej 100ms. Opublikował 3 artykuły na czołowych konferencjach ML, w tym NeurIPS i ICML. Pasjonuje się łączeniem badań z produkcją, z praktyczną wiedzą w zakresie MLOps, treningu rozproszonego i optymalizacji inferencji w czasie rzeczywistym.
Doświadczenie Zawodowe
Starszy Machine Learning Engineer
Allegro
Cze 2022 - Obecnie
Zbudował silnik rekomendacji obsługujący ponad 10M predykcji dziennie z dostępnością 99,5% i opóźnieniem P99 poniżej 80ms
Opracował kompleksowy potok ML od pozyskiwania danych do wdrożenia modelu przy użyciu Kubeflow i MLflow, skracając czas wdrożenia z 2 tygodni do 3 godzin
Poprawił współczynnik klikalności o 25% poprzez zmiany architektury modelu testowane metodą A/B na 4 powierzchniach produktowych
Zaprojektował i wdrożył feature store obsługujący ponad 500 cech dla 12 modeli produkcyjnych, redukując duplikację inżynierii cech o 70%
Mentorował 3 młodszych inżynierów ML i ustanowił proces przeglądu modeli przyjęty w całym zespole platformy ML
Machine Learning Engineer
CD Projekt RED
Sie 2019 - Maj 2022
Dostroił modele BERT i GPT-2 do klasyfikacji dokumentów, osiągając 97% dokładności na zbiorach produkcyjnych obejmujących 15 języków
Zbudował potok analizy tekstu w czasie rzeczywistym przetwarzający 500K dokumentów dziennie przy użyciu Spark i Kafka z opóźnieniem kompleksowym poniżej 200ms
Skrócił czas treningu modeli o 60% dzięki treningowi rozproszonemu na klastrach GPU przy użyciu Horovod i PyTorch DDP
Wdrożył system monitorowania modeli i wykrywania dryfu, który uruchamiał automatyczne ponowne trenowanie, utrzymując dokładność modelu powyżej SLA 95%
Machine Learning Engineer
Brainly
Lip 2017 - Lip 2019
Opracował model klasyfikacji obrazów z dokładnością 94% do tagowania treści, przetwarzając ponad 3M zasobów i redukując wysiłek manualnej weryfikacji o 65%
Stworzył potok augmentacji danych zwiększający rozmiar zbioru treningowego 5-krotnie przy użyciu technik CutMix, MixUp i generowania syntetycznego
Opublikował artykuł badawczy o metodach transfer learning na warsztatach ICML, otrzymując ponad 50 cytowań w pierwszym roku
Zbudował interaktywny dashboard wyjaśnialności modeli przy użyciu SHAP i LIME, umożliwiając nietechnicznym interesariuszom interpretację predykcji
Wykształcenie
M.S. Informatyka (Uczenie maszynowe)
Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
2015 - 2017
Specjalizacja w uczeniu maszynowym i systemach uczenia głębokiego.
B.S. Informatyka
Uniwersytet Jagielloński
2011 - 2015
Nacisk na algorytmy, statystykę i systemy rozproszone.
Kursy i Certyfikaty
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Amazon Web Services
2023
ID poświadczenia: AWS-MLS-2023-58104
TensorFlow Developer Certificate
Google
2021
Profesjonalny certyfikat budowania i trenowania modeli TensorFlow.
Uczenie maszynowe w praktyce
DataWorkshop
2020
Praktyczny kurs uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
To jest przykładowe CV. Dostosuj je swoim doświadczeniem, korzystając z naszego darmowego kreatora CV.
Wskazówki
Pokaż produkcyjne ML, nie tylko notebooki
Firmy chcą inżynierów, którzy wdrażają modele, a nie tylko je trenują. Wyróżnij serwowanie modeli, metryki opóźnień, monitoring i doświadczenie z potokami MLOps.
Uwzględnij metryki wydajności modeli
Liczby dotyczące dokładności, F1, AUC-ROC, opóźnienia i przepustowości pokazują, że Twoje modele faktycznie działają na dużą skalę. 'Opóźnienie P99 poniżej 80ms przy 10M predykcji/dzień' jest mocnym argumentem.
Wspomnij o pełnym cyklu życia ML
Zbieranie danych, inżynieria cech, trening modelu, ewaluacja, wdrożenie, monitoring. Pokaż, że rozumiesz cały potok, a nie tylko etap modelowania.
Wymień publikacje i open source
Inżynieria ML ceni wkład badawczy. Jeśli masz artykuły, wystąpienia konferencyjne lub znaczący wkład w open source, umieść je w widocznym miejscu.
Jak napisać CV machine learning engineer (CV ML) krok po kroku
Dobre CV ML engineer pokazuje nie tylko znajomość algorytmów, ale przede wszystkim umiejętność wdrażania modeli na produkcję i utrzymywania ich w skali. Poniższe kroki pomogą Ci zbudować CV/ML, które przejdzie przez filtry ATS i przekona rekrutera w 10 sekund.
1
1. Napisz podsumowanie zawodowe z konkretną metryką produkcyjną
W 2-3 zdaniach określ poziom doświadczenia, domenę (np. systemy rekomendacyjne, wykrywanie fraudów, NLP/LLM) i główny stos technologiczny, a na końcu jedną mocną liczbę produkcyjną, np. 'wdrożone modele obsługujące 5M predykcji dziennie przy opóźnieniu P99 poniżej 100ms'. Jeśli dopiero zaczynasz, zamiast lat doświadczenia wskaż ukończone studia, wdrożony projekt własny (np. aplikację RAG) i wynik na Kaggle.
2
2. Buduj punkty w doświadczeniu wokół wpływu end-to-end
Każdy punkt powinien łączyć działanie, narzędzie i mierzalny efekt: poprawę jakości modelu przełożoną na liczbę biznesową, redukcję opóźnienia lub kosztu serwowania, albo skalę przetwarzanych danych. Przykład mocnego punktu: 'Wdrożyłem model wykrywania fraudów w PyTorch i TensorFlow Serving, redukując straty o 18% przy zachowaniu opóźnienia poniżej 50ms na 2M transakcji dziennie'. Unikaj ogólników w stylu 'pracowałem nad modelami ML'.
3
3. Pogrupuj umiejętności tak, jak w ogłoszeniu o pracę
Podziel sekcję umiejętności na wyraźne grupy: frameworki ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn), MLOps i infrastruktura (Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, CI/CD), inżynieria danych (Spark, SQL, Airflow) oraz języki programowania. Używaj dokładnie tych samych nazw technologii, które pojawiają się w ogłoszeniu - to właśnie po nich skanuje ATS. Lepiej pokazać głębię w kilku narzędziach niż wymieniać każdą bibliotekę, jaką kiedykolwiek dotknąłeś.
4
4. Pokaż wdrożony kod, nie tylko notebooki Jupyter
Link do repozytorium GitHub z modelem wystawionym jako API, aplikacją RAG albo pipeline'em MLOps robi większe wrażenie niż lista ukończonych kursów. Dla ról bardziej badawczych dodaj publikacje lub warsztaty konferencyjne, dla junior ML engineerów - miejsce w rankingu Kaggle i powtarzalne, dobrze udokumentowane repozytoria. Projekty z LLM (fine-tuning, RAG, ewaluacja promptów) to obecnie najmocniejszy sygnał na rynku.
5
5. Uzupełnij edukację, certyfikaty i przejdź checklistę ATS
Wymień stopień magistra lub doktora, jeśli go masz, oraz certyfikaty istotne dla roli, np. AWS Certified Machine Learning - Specialty czy GCP Professional Machine Learning Engineer. Na koniec sprawdź format: jedna kolumna, standardowe nagłówki sekcji (Doświadczenie, Umiejętności, Edukacja), eksport do PDF i słowa kluczowe przepisane wprost z ogłoszenia.
Przykładowe podsumowania zawodowe do CV ML engineer
Gotowe wzory podsumowań do skopiowania i dopasowania do własnego doświadczenia - dla trzech różnych sytuacji zawodowych.
Junior ML engineer / absolwent bez doświadczenia zawodowego
Absolwent informatyki ze specjalizacją w uczeniu maszynowym, z praktycznym doświadczeniem budowania i wdrażania modeli poza uczelnią. Zbudował i wdrożył aplikację RAG opartą o model open source i bazę wektorową Pinecone, obsługującą zapytania w czasie rzeczywistym. Zajął miejsce w top 5% w konkursie Kaggle dotyczącym klasyfikacji obrazów. Biegły w Pythonie, PyTorch i Dockerze, z solidnymi podstawami inżynierii oprogramowania i chęcią wdrażania modeli, nie tylko ich trenowania.
Senior ML engineer
Senior machine learning engineer z 8-letnim doświadczeniem w budowaniu systemów rekomendacyjnych i wykrywania fraudów obsługujących ponad 10M predykcji dziennie. Odpowiadał za pełen cykl życia modeli - od inżynierii cech po monitoring w produkcji - redukując koszt serwowania o 30% dzięki optymalizacji inferencji i autoskalowaniu na Kubernetes. Ekspert w PyTorch, MLflow i architekturach LLM/RAG, mentoruje zespoły inżynierskie i współtworzy standardy MLOps w organizacji.
Zmiana kariery z inżynierii oprogramowania na ML
Inżynier oprogramowania z 5-letnim doświadczeniem w budowie skalowalnych systemów backendowych, obecnie specjalizujący się w machine learning poprzez ukończone studia podyplomowe i wdrożone projekty produkcyjne. Przeniósł mikroserwis rekomendacji na model uczenia maszynowego w PyTorch, poprawiając trafność rekomendacji o 22%. Łączy solidne fundamenty inżynierskie (CI/CD, Docker, testowanie) z rosnącą biegłością w PyTorch, scikit-learn i MLOps.
Słowa kluczowe ATS do CV machine learning engineer
Systemy ATS i rekruterzy skanują CV pod kątem dokładnych terminów z ogłoszenia - użyj poniższych tam, gdzie faktycznie odzwierciedlają Twoje doświadczenie.
Machine Learning
Umieść w tytule stanowiska i podsumowaniu zawodowym - to podstawowy termin, po który sięga każdy filtr ATS w tej roli.
Python
Wymień w sekcji umiejętności technicznych i potwierdź konkretnym projektem lub biblioteką w opisie doświadczenia.
PyTorch / TensorFlow
Podaj framework, którego faktycznie używałeś na produkcji, nie oba naraz bez pokrycia w doświadczeniu.
MLflow / Kubeflow
Dodaj, jeśli masz doświadczenie z zarządzaniem eksperymentami lub orkiestracją potoków ML - kluczowe dla ról z naciskiem na MLOps.
Docker
Wspomnij razem z konkretnym przypadkiem konteneryzacji modelu do wdrożenia, np. jako API.
Kubernetes
Użyj, jeśli opisujesz autoskalowanie lub orkiestrację serwowania modeli - często wymagane na starszych stanowiskach.
SQL
Wpisz jako umiejętność bazową - niemal każda rola ML engineer wymaga pracy na danych produkcyjnych w bazach relacyjnych.
Apache Spark
Podkreśl, jeśli przetwarzałeś dane na dużą skalę w potokach inżynierii cech lub treningowych.
LLM / NLP
Najgorętszy sygnał w 2026 roku - wymień konkretnie: fine-tuning, RAG, ewaluację promptów, jeśli masz takie doświadczenie.
AWS SageMaker / Vertex AI
Wskaż platformę chmurową, na której faktycznie trenowałeś lub serwowałeś modele - dopasuj do stosu z ogłoszenia.
Słabe i mocne punkty w doświadczeniu ML engineer
Ten sam zakres obowiązków można opisać ogólnikowo albo konkretnie - poniżej trzy przykłady przeróbki.
Wdrożenie i serwowanie modelu
Odpowiadał za wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Wdrożyłem model rekomendacji jako mikroserwis w Dockerze i Kubernetes, obsługujący 3M zapytań dziennie przy opóźnieniu P99 poniżej 60ms i redukcji kosztu serwowania o 35%.
Poprawa jakości modelu
Poprawiał dokładność modeli klasyfikacyjnych.
Przeprojektowałem architekturę modelu klasyfikacji fraudów w PyTorch, zwiększając AUC z 0,89 do 0,94, co przełożyło się na 1,2M zł mniej strat rocznie.
Automatyzacja potoku MLOps
Zajmował się automatyzacją procesów trenowania modeli.
Zbudowałem potok CI/CD do automatycznego retrenowania modeli w Kubeflow, skracając czas wdrożenia nowej wersji z 2 tygodni do 4 godzin i eliminując przestoje w monitoringu SLA.
Często zadawane pytania
Co powinno zawierać CV machine learning engineer?
CV ML engineer powinno wyróżniać produkcyjne systemy ML, metryki wydajności modeli, doświadczenie z potokami wdrożeniowymi i umiejętności programistyczne (Python, PyTorch/TensorFlow). Uwzględnij metryki opóźnień, przepustowości i wpływu biznesowego z wdrożonych modeli.
Jaka jest różnica między CV data scientist a ML engineer?
CV ML engineer kładzie nacisk na systemy produkcyjne, wdrażanie, MLOps i praktyki inżynierskie. CV data scientist skupia się bardziej na analizie, eksperymentach i metodach statystycznych. ML engineerowie budują systemy; data scientiści budują modele.
Czy potrzebuję wyższego stopnia naukowego do inżynierii ML?
Wiele stanowisk ML engineer preferuje magistra lub doktorat, ale nie zawsze jest to wymagane. Silne doświadczenie projektowe, wkład w open source i udowodniona zdolność wdrażania produkcyjnych systemów ML mogą zrekompensować formalne wykształcenie.
Czy mogę stworzyć CV ML engineer za darmo?
Tak! Nasz darmowy kreator CV pozwala stworzyć profesjonalne CV ML engineer. Wykorzystaj ten przykład jako inspirację, dostosuj go swoim doświadczeniem i pobierz profesjonalny PDF w kilka minut.
Jak napisać CV ML engineer bez doświadczenia zawodowego?
Zamiast historii zatrudnienia, wyeksponuj wdrożone projekty własne (np. aplikację RAG, model wystawiony jako API), wynik w konkursie Kaggle oraz repozytorium GitHub z czytelnym kodem. Podsumowanie zawodowe powinno łączyć wykształcenie, stos technologiczny i konkretny, mierzalny efekt projektu - to działa lepiej niż puste deklaracje chęci nauki.
Jak pokazać doświadczenie z LLM i GenAI w CV?
Wymień konkretne działania: fine-tuning modeli open source, budowę pipeline'u RAG z bazą wektorową (Pinecone, Weaviate, FAISS), ewaluację jakości promptów lub wdrożenie asystenta opartego o LLM na produkcji. To najmocniej skanowany sygnał w CV ML engineer w 2026 roku - konkret zawsze wygrywa z ogólnym 'doświadczenie z AI'.
Co liczy się bardziej: projekty własne czy doświadczenie zawodowe?
Rekruterzy najbardziej cenią pracę, którą można sprawdzić - wdrożony projekt na GitHubie z opisem architektury i wynikami działa mocniej niż lista firm bez szczegółów. Dla osób z doświadczeniem zawodowym projekty poboczne (Kaggle, RAG, open source) są dobrym uzupełnieniem, nie zamiennikiem konkretnych, zmierzonych rezultatów z pracy.
Czy certyfikaty AWS Machine Learning Specialty lub GCP Professional ML Engineer są warte umieszczenia w CV?
Tak, jako dodatek, ale nie zamiast projektów - certyfikat pokazuje uporządkowaną wiedzę z danej platformy chmurowej, jednak rekruterzy i tak najpierw sprawdzają, czy potrafisz wdrożyć i utrzymać model na produkcji. Umieść certyfikaty w osobnej sekcji pod edukacją, z rokiem uzyskania i ewentualnym ID poświadczenia.
Czy CV ML engineer powinno być po polsku czy po angielsku?
Dla ról machine learning engineer w Polsce dobrą praktyką jest przygotowanie CV po angielsku, zwłaszcza aplikując do międzynarodowych firm technologicznych, startupów lub zespołów R&D - terminologia (model, pipeline, deployment) i tak pozostaje w większości po angielsku. Do lokalnych firm i korporacji z polskim działem HR sprawdza się też wersja polska; warto mieć obie pod ręką.
Czy mogę pobrać gotowy szablon CV ML engineer po polsku?
Tak - ten przykład CV możesz edytować bezpośrednio w naszym darmowym kreatorze, wybierając spośród 3 szablonów przyjaznych dla ATS. Nie wymaga rejestracji, a gotowe CV pobierzesz jako PDF w kilka minut.
Stwórz swoje CV teraz
Wykorzystaj ten przykład jako inspirację. Dostosuj go swoim doświadczeniem i pobierz profesjonalny PDF w kilka minut. 100% za darmo.
