Exemplo de Currículo de Engenheiro de Machine Learning
Português
Veja como um currículo profissional de engenheiro de ML apresenta desenvolvimento de modelos, pipelines de implementação e sistemas de ML em produção. Personalize este exemplo com o seu próprio percurso.
[email protected]+351 913 876 542Lisboa, Portugal 1000-001Categoria B
Resumo Profissional
Engenheiro de machine learning sénior com 7 anos de experiência na construção e implementação de sistemas de ML em produção à escala. Especializado em NLP, sistemas de recomendação e arquiteturas de deep learning, com modelos a servir mais de 10M de previsões diárias com latência inferior a 100ms. Publicou 3 artigos em conferências de topo de ML, incluindo NeurIPS e ICML. Apaixonado por aproximar a investigação da produção, com experiência prática em MLOps, treino distribuído e otimização de inferência em tempo real.
Experiência Profissional
Engenheiro de Machine Learning Sénior
Feedzai
Jun 2022 - Presente
Construiu um motor de recomendação a servir mais de 10M de previsões diárias com 99,5% de disponibilidade e latência P99 inferior a 80ms
Desenvolveu um pipeline de ML ponta a ponta desde a ingestão de dados até à implementação de modelos usando Kubeflow e MLflow, reduzindo o tempo de implementação de 2 semanas para 3 horas
Melhorou a taxa de cliques em 25% através de alterações de arquitetura de modelo testadas em A/B em 4 superfícies de produto
Desenhou e implementou uma feature store a servir mais de 500 features a 12 modelos em produção, reduzindo a duplicação de engenharia de features em 70%
Orientou 3 engenheiros de ML juniores e estabeleceu um processo de revisão de modelos adotado por toda a equipa da plataforma de ML
Engenheiro de Machine Learning
Unbabel
Ago 2019 - Mai 2022
Fez fine-tuning de modelos BERT e GPT-2 para classificação de documentos alcançando 97% de precisão em conjuntos de dados de produção abrangendo 15 idiomas
Construiu um pipeline de análise de texto em tempo real processando 500K documentos diários usando Spark e Kafka com latência ponta a ponta inferior a 200ms
Reduziu o tempo de treino de modelos em 60% através de treino distribuído em clusters de GPU usando Horovod e PyTorch DDP
Implementou um sistema de monitorização de modelos e deteção de drift que acionava o retreino automático, mantendo a precisão do modelo acima do SLA de 95%
Engenheiro de Machine Learning
Talkdesk
Jul 2017 - Jul 2019
Desenvolveu um modelo de classificação de imagens com 94% de precisão para etiquetagem de conteúdo, processando mais de 3M de ativos e reduzindo o esforço de revisão manual em 65%
Criou um pipeline de aumento de dados aumentando o tamanho do conjunto de treino em 5x usando técnicas incluindo CutMix, MixUp e geração sintética
Publicou um artigo de investigação sobre métodos de transfer learning num workshop da ICML, recebendo mais de 50 citações no primeiro ano
Construiu um dashboard interativo de explicabilidade de modelos usando SHAP e LIME, permitindo a stakeholders não técnicos interpretar previsões
Formação
M.S. Ciência da Computação (Machine Learning)
Instituto Superior Técnico, Lisboa
2015 - 2017
Concentração em machine learning e sistemas de deep learning.
B.S. Engenharia Informática
Universidade do Porto
2011 - 2015
Foco em algoritmos, estatística e sistemas distribuídos.
Cursos e Certificações
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Amazon Web Services
2023
ID da Credencial: AWS-MLS-2023-58104
TensorFlow Developer Certificate
Google
2021
Certificação profissional na construção e treino de modelos TensorFlow.
Especialização em Deep Learning
Coursera (DeepLearning.AI)
2020
Especialização de cinco cursos abrangendo CNNs, RNNs e modelos de sequência.
Este é um currículo de exemplo. Personalize-o com a sua própria experiência usando o nosso criador de currículos gratuito.
Dicas
Mostre ML em produção, não apenas notebooks
As empresas querem engenheiros que implementam modelos, não apenas que os treinam. Destaque o serviço de modelos, métricas de latência, monitorização e experiência em pipelines de MLOps.
Inclua métricas de desempenho do modelo
Números de precisão, F1, AUC-ROC, latência e throughput mostram que os seus modelos funcionam realmente à escala. 'Latência P99 inferior a 80ms a servir 10M de previsões/dia' é poderoso.
Mencione o ciclo de vida completo do ML
Recolha de dados, engenharia de features, treino de modelos, avaliação, implementação, monitorização. Mostre que compreende o pipeline completo, não apenas a etapa de modelação.
Liste publicações e open source
A engenharia de ML valoriza contribuições de investigação. Se tem artigos, apresentações em conferências ou contribuições open source significativas, inclua-os de forma destacada.
Competências-chave
PythonPyTorch/TensorFlowDesenvolvimento de Pipelines MLImplementação de ModelosMLOps (Kubeflow/MLflow)NLP/Visão ComputacionalDeep LearningTreino DistribuídoEngenharia de FeaturesTestes A/BAWS SageMakerEngenharia de Dados
Como Escrever um Currículo de Engenheiro de Machine Learning
Um currículo de engenheiro de machine learning que se destaca não mostra apenas notebooks e experiências de investigação — mostra sistemas de ML a correr em produção, com números concretos de impacto. Siga estes cinco passos para transformar o seu percurso técnico num documento que passa pelo ATS e convence o recrutador.
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1. Escreva um resumo profissional orientado a produção
Nas primeiras três linhas, diga o seu nível de senioridade, o domínio (NLP, visão computacional, sistemas de recomendação, fraude) e a stack principal (Python, PyTorch/TensorFlow) — e feche com uma métrica de produção forte, por exemplo 'modelos a servir 2M de previsões diárias com latência P95 inferior a 50ms'. Se é júnior sem experiência profissional, substitua a métrica de produção por um projeto implementado, um resultado no Kaggle ou um repositório público relevante.
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2. Escreva bullets de experiência com impacto ponta a ponta
Cada bullet deve ligar uma ação técnica a um resultado de negócio ou de sistema: ganho de precisão/AUC associado a receita ou risco, latência ou custo de serving, escala do pipeline processado. Exemplo forte: 'Reduziu a latência de inferência de 220ms para 60ms ao migrar o serving para TensorRT, permitindo escalar de 200K para 1,2M de pedidos diários sem aumentar custos de infraestrutura.' Evite bullets que descrevem apenas tarefas sem consequência medida.
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3. Organize as competências por categoria, a pensar no ATS
Agrupe em Frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn), MLOps & Infraestrutura (Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, CI/CD) e Engenharia de Dados (Spark, SQL, Airflow). Use os termos exatos do anúncio de emprego — o ATS e o recrutador humano procuram as mesmas palavras. Não liste todas as bibliotecas que já usou; mostre profundidade nas que dominam realmente a vaga.
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4. Mostre produção e código, não apenas notebooks de curso
Um GitHub com projetos implementados (uma API de inferência, uma app RAG, um pipeline reprodutível) vale mais do que uma lista de cursos concluídos. Projetos de LLM/GenAI — fine-tuning, RAG, avaliação de prompts — são o sinal mais valorizado em 2026. Para perfis mais orientados a investigação, inclua publicações; para candidatos júnior, resultados de Kaggle e repositórios bem documentados fazem o mesmo papel que a experiência profissional.
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5. Feche com formação, certificações e verificações finais de ATS
Inclua mestrado ou doutoramento se relevante para a vaga, e certificações como AWS Certified Machine Learning – Specialty ou Google Professional Machine Learning Engineer quando reforçarem o perfil (nunca substituem projetos reais). Antes de submeter, confirme: layout de coluna única, cabeçalhos de secção padrão (Experiência, Competências, Formação), ficheiro PDF e palavras-chave do anúncio replicadas no texto.
Exemplos de Resumo Profissional para Engenheiro de Machine Learning
Adapte um destes exemplos ao seu nível de experiência e domínio — o resumo é o que decide se o recrutador continua a ler.
Engenheiro de ML júnior / recém-licenciado sem experiência profissional
Recém-licenciado em Engenharia Informática com foco em machine learning, três projetos implementados incluindo uma aplicação RAG com LangChain e Pinecone e um classificador de imagens em produção via API Flask e Docker. Top 5% numa competição Kaggle de deteção de fraude. Confortável com Python, PyTorch e SQL, e a aprender rapidamente boas práticas de MLOps e CI/CD.
Engenheiro de ML sénior
Engenheiro de machine learning sénior com 8 anos de experiência em sistemas de recomendação e deteção de fraude à escala de e-commerce. Liderou a implementação de modelos que reduziram falsos positivos em 32% e servem mais de 5M de previsões diárias com latência P99 inferior a 70ms. Especialista em MLOps com Kubeflow e MLflow, treino distribuído e mentoria de equipas de engenharia de ML.
Mudança de carreira: engenheiro de software para machine learning
Engenheiro de software com 6 anos de experiência em sistemas distribuídos, em transição para machine learning com dois projetos implementados em produção: um pipeline de retreino automático e uma API de scoring de crédito servida em Kubernetes. Traz rigor de engenharia sólido (testes, CI/CD, observabilidade) diretamente aplicável a MLOps, complementado por especialização em Deep Learning e fine-tuning de modelos de linguagem.
Palavras-chave ATS para Currículos de Engenheiro de Machine Learning
Espelhe os termos exatos do anúncio de emprego — tanto o ATS como o recrutador humano procuram estas palavras de forma literal.
Machine Learning
Use no título profissional e no resumo; é o termo âncora que a maioria dos filtros de ATS procura primeiro.
Python
Cite-o nas competências e reforce-o nos bullets com bibliotecas concretas como pandas ou NumPy.
PyTorch
Se treinou ou implementou modelos com PyTorch, nomeie-o explicitamente em vez de escrever apenas 'deep learning'.
TensorFlow
Inclua se for a framework usada em produção na empresa-alvo; muitas vagas pedem uma das duas, não ambas.
MLflow
Nomeie a ferramenta de tracking/registo de modelos que usou — mostra maturidade em MLOps além do treino.
Kubeflow
Relevante se orquestrou pipelines de ML em Kubernetes; combine com um número de escala ou frequência.
Docker
Praticamente obrigatório para qualquer função de implementação de modelos; cite-o junto a Kubernetes.
CI/CD
Mostra rigor de engenharia de software — mencione a ferramenta (GitHub Actions, Jenkins) se souber.
SQL
Presente em quase todas as vagas de ML; combine com o volume de dados que consultou ou processou.
AWS SageMaker / Vertex AI
Nomeie a plataforma cloud específica usada para treino ou serving em vez de escrever apenas 'cloud'.
Bullets Fracos vs. Fortes para Engenheiro de Machine Learning
A diferença entre um bullet fraco e um forte está em nomear a ferramenta, quantificar o resultado e ligá-lo a um número de produção ou negócio.
Implementação e serving de modelo
Responsável por colocar modelos em produção.
Implementou um serviço de inferência com FastAPI e TensorRT, reduzindo a latência P95 de 180ms para 45ms e permitindo escalar de 300K para 2M de pedidos diários sem custos adicionais de infraestrutura.
Melhoria de modelo com impacto de negócio
Melhorou a precisão do modelo de deteção de fraude.
Reformulou o modelo de deteção de fraude com feature engineering e ensemble de gradient boosting, aumentando o recall em 18 pontos percentuais e evitando um estimado de 1,4M€ em perdas anuais.
Pipeline de MLOps e retreino automático
Criou um pipeline para retreinar modelos.
Construiu um pipeline de retreino automático com Kubeflow e deteção de drift, reduzindo o tempo entre versões de modelo de 3 semanas para 4 horas e mantendo a precisão acima do SLA de 95% durante 12 meses consecutivos.
Perguntas frequentes
O que deve incluir um currículo de engenheiro de machine learning?
Um currículo de engenheiro de ML deve destacar sistemas de ML em produção, métricas de desempenho de modelos, experiência em pipelines de implementação e competências de programação (Python, PyTorch/TensorFlow). Inclua métricas de latência, throughput e impacto empresarial dos modelos implementados.
Qual é a diferença entre um currículo de cientista de dados e de engenheiro de ML?
Os currículos de engenheiro de ML enfatizam sistemas de produção, implementação, MLOps e práticas de engenharia. Os currículos de cientista de dados focam-se mais em análise, experimentação e métodos estatísticos. Engenheiros de ML constroem sistemas; cientistas de dados constroem modelos.
Preciso de um grau avançado para engenharia de ML?
Muitas funções de engenheiro de ML preferem um mestrado ou doutoramento, mas nem sempre é obrigatório. Experiência sólida em projetos, contribuições open source e capacidade demonstrada de implementar sistemas de ML em produção podem compensar a formação académica formal.
Posso criar um currículo de engenheiro de ML gratuitamente?
Sim! O nosso criador de currículos gratuito permite-lhe criar um currículo profissional de engenheiro de ML. Use este exemplo como inspiração, personalize-o com a sua própria experiência e descarregue um PDF profissional em minutos.
Como fazer um currículo de engenheiro de ML sem experiência profissional?
Lidere com projetos: um modelo implementado (mesmo que numa API simples com Docker), uma aplicação RAG, ou um resultado sólido no Kaggle. Complete com formação em ML, competências em Python/PyTorch e um GitHub ativo. Recrutadores em Portugal para posições júnior de ML valorizam mais um projeto real e reprodutível do que uma lista de cursos concluídos sem prática.
Como mostrar experiência com LLMs e IA generativa no currículo?
É o sinal mais procurado em 2026. Nomeie explicitamente o que fez: fine-tuning de um modelo open-source, construção de uma pipeline RAG com uma base de dados vetorial (Pinecone, Weaviate, FAISS), ou avaliação sistemática de prompts. Quantifique quando possível — redução de alucinações, latência de resposta, taxa de adoção — em vez de escrever apenas 'experiência com IA generativa'.
Projetos pessoais ou Kaggle contam como experiência para engenheiro de ML?
Contam, especialmente se forem implementados e não apenas notebooks de treino. Um projeto no GitHub com API de inferência, testes e um README claro demonstra competências de engenharia reais. Uma boa classificação no Kaggle mostra capacidade de modelação, mas pesa menos do que um sistema que efetivamente serve previsões.
Vale a pena ter a certificação AWS ML Specialty ou GCP Professional ML Engineer?
Ajudam a passar filtros automáticos e mostram conhecimento estruturado da plataforma cloud, mas não substituem projetos reais implementados. Coloque-as na secção de certificações, não no topo do currículo — o peso maior continua a ser o histórico de sistemas de ML que construiu e colocou em produção.
O currículo de engenheiro de ML deve ser escrito em português ou em inglês?
Para vagas em empresas internacionais, startups tecnológicas ou multinacionais em Portugal, um currículo em inglês é normalmente esperado e muitas vezes obrigatório, já que a documentação técnica e as entrevistas costumam decorrer em inglês. Para empresas nacionais mais tradicionais, o português é aceitável — mas ter sempre uma versão em inglês pronta é a prática mais segura nesta área.
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