Cv-sjabloon

AI Engineer CV-template: modellen, LLM's en productie

Als AI Engineer moet je cv laten zien dat je meer doet dan experiments draaien: je bouwt, test en shipt modellen in productie. Recruiters en hiring managers willen snel zien welke frameworks je gebruikt, hoe je inference optimaliseert en welk effect je werk had op latency, kosten of kwaliteit. Deze template helpt je om dat scherp en ATS-proof neer te zetten.

Written & reviewed by the CVWon Editorial Team · Updated juli 2026

Maak nu uw cv

Sjabloon of voorbeeld: Deze pagina geeft je de structuur, de onmisbare onderdelen en de vaardigheden om je eigen CV als AI Engineer te maken. Wil je eerst een afgerond, becommentarieerd voorbeeld zien? Bekijk het CV-voorbeeld voor AI Engineer →

Een sterk AI Engineer-cv laat zien dat je modellen niet alleen traint, maar ook betrouwbaar in productie krijgt.

ATS-optimalisatie

ATS-trefwoorden

Neem deze trefwoorden op in uw cv om door sollicitatiesystemen (ATS) heen te komen.

PyTorch TensorFlow Large Language Models (LLM) Fine-tuning Transformer Architecture CUDA Hugging Face MLOps Model Inference Optimization Vector Databases Retrieval-Augmented Generation (RAG) Prompt Engineering Distributed Training ONNX Docker Kubernetes

Een sterk AI Engineer-cv laat zien dat je modellen niet alleen traint, maar ook betrouwbaar in productie krijgt. Vermeld concrete stacks, meetbare resultaten en de schaal waarop je werkt, zoals request volume, latency, model size en deployment-omgeving. In Nederland telt ook de praktijkcontext: werk je in een scale-up in de Randstad, in loondienst onder een CAO, of als ZZP'er met aandacht voor de Wet DBA?

Structuur

Welke onderdelen moet een cv voor AI Engineer bevatten?

Profielschets / AI Engineering focus

De eerste regels moeten meteen duidelijk maken waar jij sterk in bent: LLM's, computer vision, recommender systems of MLOps. Zo kan een recruiter in 6 seconden zien of je past bij de rol.

Voorbeeld

AI Engineer met 4 jaar ervaring in PyTorch, RAG en model deployment. Gebouwd aan productie-oplossingen voor chat, search en automatisering, met focus op latency-reductie, monitoring en schaalbaarheid.

Technische skills per cluster

Een losse skill-lijst is lastig te scannen. Groepeer op frameworks, infrastructuur en optimalisatie zodat ATS en recruiter snel je diepte herkennen.

Voorbeeld

Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face | Infra: Docker, Kubernetes, CI/CD, Azure ML | Optimalisatie: ONNX, quantization, distillation | Data: vector databases, feature stores, SQL

Werkervaring met metrics

AI Engineer-rollen worden beoordeeld op output: accuracy, throughput, latency, kosten en betrouwbaarheid. Zonder cijfers lijkt je werk al snel generiek.

Voorbeeld

Fine-tuned een Llama-model voor supportautomatisering en verlaagde API-kosten met 58% terwijl de first-contact resolution steeg van 71% naar 84%.

Projecten en portfolio

Projecten tonen hoe je van data naar product gaat. Dat is extra relevant als je nog weinig jaren ervaring hebt of als je wilt switchen vanuit data science of software engineering.

Voorbeeld

RAG-assistent gebouwd met vector database en reranker; 120 ms p95 latency, 92% antwoordrelevantie en inzetbaar gemaakt via Docker en Kubernetes.

Opleiding, certificaten en context

In Nederland wegen hbo en wo beide mee, maar de context moet kloppen: een hbo-profiel vraagt vaak meer praktijk en een wo-profiel meer researchdiepte. Certificaten helpen als je werkervaring nog beperkt is.

Voorbeeld

BSc HBO-ICT of MSc Computer Science / TU Delft / TU Eindhoven, aangevuld met certificaten in MLOps, cloud en LLM development.

Vermijd deze

Wat zijn veelgemaakte fouten in een cv voor AI Engineer?

'AI' of 'Machine Learning' noemen zonder framework, modeltype of schaal; gevolg: je cv wordt te vaag en valt uit bij ATS-filtering.

Alleen trainingsaccuracy noemen en geen deployment- of latencycijfers; gevolg: je lijkt researchgericht terwijl de functie productiegericht is.

Generieke woorden gebruiken zoals 'ontwikkeld' of 'verbeterd'; gevolg: je impact blijft onzichtbaar en je cv voelt niet senior genoeg.

Geen hardware, schaal of infrastructuur noemen; gevolg: je mist geloofwaardigheid bij rollen waar GPU's, CI/CD en Kubernetes essentieel zijn.

Een cv van 4+ pagina's met foto, leeftijd of irrelevante details; gevolg: minder leesbaar en niet passend bij de Nederlandse norm van 1-2 pagina's.

FAQ

Veelgestelde vragen

Allebei, maar productie hoort zwaarder te wegen. Noem welke modellen je hebt gebouwd of gefinetuned, en zet daar direct bij hoe je ze hebt gedeployed, gemonitord en geoptimaliseerd voor latency, kosten of schaal.

Meestal PyTorch of TensorFlow, Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, cloud en ervaring met LLM's of RAG. In scale-ups in Amsterdam en Utrecht wordt vaak extra gekeken naar snelheid, ownership en deploy-ervaring.

Dat hangt sterk af van ervaring, sector en regio, maar in de Randstad liggen bruto maandsalarissen vaak hoger. Reken ook op 8% vakantiegeld en soms een 13e maand; bij sommige werkgevers spelen de 30%-regeling en CAO-voorwaarden mee.

Altijd als je daarmee productie-impact kunt aantonen. Werk je als ZZP'er, zorg dan dat je beschrijft welke resultaten je leverde en let op de Wet DBA-gevoeligheid als je langdurig bij één opdrachtgever werkt.

Gebruik duidelijke kopjes, concrete functietermen en exacte technische keywords die in de vacature staan. Houd het bij 1-2 pagina's, zonder pasfoto of leeftijd, en vermeld vooral meetbare impact en relevante tooling.

Salaris

Salaris per ervaringsniveau

Gebruikelijke salarisranges per ervaringsniveau (EUR, bruto).

Niveau	Werkervaring	Salarisrange
Startersniveau	0–2 jaar	€35K – €55K
Medior	3–5 jaar	€55K – €85K
Senior	6–10 jaar	€85K – €130K
Lead / Manager	10+ jaar	€120K – €170K