Cv-sjabloon

Machine Learning Engineer cv: sterk template voor ATS

Als Machine Learning Engineer laat je cv zien dat je modellen niet alleen ontwikkelt, maar ook stabiel in productie brengt. Werkgevers letten op Python, MLOps, deployment, monitoring en meetbare impact op snelheid, kwaliteit en schaalbaarheid. Met deze opbouw sluit je aan op ATS en maak je direct je waarde duidelijk.

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 Machine Learning Engineer te maken. Wil je eerst een afgerond, becommentarieerd voorbeeld zien? Bekijk het CV-voorbeeld voor Machine Learning Engineer →

Een sterk Machine Learning Engineer-cv laat zien dat je ML combineert met software engineering en MLOps.

ATS-optimalisatie

ATS-trefwoorden

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

Python PyTorch TensorFlow MLOps model serving MLflow Kubernetes Docker CI/CD feature engineering model monitoring A/B testing Airflow Spark deployment monitoring

Een sterk Machine Learning Engineer-cv laat zien dat je ML combineert met software engineering en MLOps. Je noemt concrete productie-ervaring, zoals model serving, monitoring, feature engineering en CI/CD, plus meetbare impact op latency, accuracy of kosten. In Nederland werkt dat extra goed als je ook context geeft zoals scale-up omgevingen in de Randstad, een CAO-rol of juist een ZZP-opdracht binnen de Wet DBA.

Structuur

Welke onderdelen moet een cv voor Machine Learning Engineer bevatten?

Profielschets

Dit is je eerste ATS- en recruiterhaakje. Benoem in 3-4 zinnen dat je modellen van experiment naar productie brengt, en voeg je domein toe, zoals aanbevelingssystemen, NLP of forecasting.

Voorbeeld

Machine Learning Engineer met 5 jaar ervaring in Python, PyTorch en MLOps, gespecialiseerd in model serving, monitoring en schaalbare deployment in AWS en Kubernetes.

Technische vaardigheden

ATS zoekt op tooling en stack. Zet je skills compact en relevant neer, zonder lange lijsten met losse buzzwords.

Voorbeeld

Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Docker, Kubernetes, Airflow, Spark, CI/CD, feature engineering, model monitoring, API development.

Werkervaring

Hier bewijs je productie-impact. Beschrijf per rol wat je bouwde, hoe het draaide en wat het opleverde in latency, uptime, kosten of omzet.

Voorbeeld

Bouwde een recommendation model dat via Kubernetes in productie draaide, latency met 35% verlaagde en conversie met 8% verhoogde.

Projecten en MLOps

Voor junior en medior profielen is dit vaak de plek om end-to-end vaardigheid te tonen. Laat zien dat je pipelines, experiment tracking en retraining snapt.

Voorbeeld

Ontwikkelde een pipeline met MLflow en Airflow voor automatische retraining, inclusief drift monitoring en rollback bij performance drop.

Opleiding en certificering

In Nederland helpt het als je hbo of wo context helder is, zeker bij technische rollen. Voeg relevante masters, TU Delft/TU Eindhoven, of cloud-certificaten toe als ze je profiel versterken.

Voorbeeld

MSc Computer Science, TU Delft; certificering in AWS Machine Learning; aanvullende training in Responsible AI en model monitoring.

Vermijd deze

Wat zijn veelgemaakte fouten in een cv voor Machine Learning Engineer?

Alleen notebooks en experimenten noemen, waardoor je cv eruitziet als data science in plaats van engineering; gevolg: je valt af voor productie-rollen.

Geen concrete metrics opnemen, zoals latency, throughput of uplift; gevolg: je impact blijft onzichtbaar voor recruiter en hiring manager.

Te brede skills-lijst opnemen zonder prioriteit; gevolg: ATS-match wordt rommelig en je profiel oogt minder geloofwaardig.

Geen MLOps, CI/CD of deployment benoemen; gevolg: je mist precies de termen waarop veel ML Engineer-vacatures filteren.

CV langer maken dan 2 pagina's of onnodige details toevoegen; gevolg: recruiters haken af en je kernervaring verdwijnt.

FAQ

Veelgestelde vragen

Houd het bij 1 tot 2 pagina's. In Nederland is dat de norm voor technische functies; langer wordt snel onrustig, zeker als je ook nog projecten, tools en impact wilt laten zien.

Ja, zeker als het relevant is voor de functie. In Nederland kijken werkgevers vaak naar hbo versus wo, en bij zwaardere ML-rollen helpt een opleiding aan bijvoorbeeld TU Delft of TU Eindhoven om je technische basis te onderstrepen.

Python, PyTorch, TensorFlow, MLOps, model serving, Docker, Kubernetes, MLflow, CI/CD en model monitoring zijn sterke termen. Gebruik alleen wat je echt hebt gedaan, anders voelt je cv snel opgeblazen.

Koppel je werk aan meetbare resultaten: lagere latency, hogere accuracy in productie, minder retraining-tijd of meer omzet. Bijvoorbeeld: 'latency met 40% verlaagd' of 'forecast error met 12% teruggebracht'.

Noem het als het relevant is voor je ervaring, vooral als je als ZZP'er aan model serving, data pipelines of deployment werkte. In Nederland is het slim om opdrachten kort en duidelijk te beschrijven, zeker met het oog op Wet DBA en de vraag of je inzet tijdelijk of structureel was.

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