Modelo de CV

Currículo de Engenheiro de IA: modelo e guia para o mercado português

Um currículo de Engenheiro de IA sólido demonstra a capacidade de construir aplicações fiáveis sobre modelos fundacionais (foundation models) — e não a de treinar modelos de raiz, tarefa que cabe ao Machine Learning Engineer. No mercado português, as candidaturas mais fortes provam sistemas de RAG em produção, controlo do custo de inferência e medição rigorosa de alucinações. Este modelo indica que secções incluir e como quantificar o impacto de forma credível.

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

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Modelo ou exemplo: Esta página dá-lhe a estrutura, as secções essenciais e as competências para criar o seu próprio CV de Engenheiro de IA. Quer ver primeiro um exemplo completo e comentado? Ver o exemplo de CV de Engenheiro de IA →

Um CV forte para Engenheiro de IA equilibra profundidade técnica com prova de impacto no negócio.

Otimização ATS

Palavras-chave ATS

Inclua estas palavras-chave no seu CV para passar nos sistemas de gestão de candidaturas (ATS).

RAG LLM bases de dados vetoriais engenharia de prompts LangChain LlamaIndex embeddings Python OpenAI API Azure OpenAI agentes de IA guardrails Pinecone avaliação de modelos Docker semantic search

Um CV forte para Engenheiro de IA equilibra profundidade técnica com prova de impacto no negócio. Não basta listar 'LangChain' ou 'RAG': convém mostrar que colocou um assistente em produção que reduziu o tempo de resposta do apoio ao cliente em 40%, que baixou o custo por pergunta de 0,08€ para 0,02€ ao otimizar o chunking e a seleção de modelo, ou que reduziu as alucinações de 12% para 3% com um conjunto de avaliação próprio. Os recrutadores portugueses valorizam ainda a sensibilidade ao RGPD e ao Regulamento UE 2024/1689 (AI Act) na partilha de dados com fornecedores de modelos, sobretudo em banca, saúde e setor público.

Estrutura

Que secções deve incluir um CV de Engenheiro de IA?

Projetos de IA em produção

É a secção mais escrutinada: prova que sabe levar um protótipo a produção, com utilizadores reais e não apenas um notebook de demonstração.

Exemplo

Assistente de RAG sobre 12.000 documentos internos (pgvector com reranking); 850 utilizadores por mês; alucinações medidas em 3% num conjunto de avaliação de 200 perguntas.

Competências técnicas organizadas por camada

Ajuda o ATS e o revisor humano a localizar depressa as tecnologias-chave; separar modelos, orquestração, armazenamento vetorial e observabilidade demonstra maturidade de arquitetura.

Exemplo

Modelos: GPT-4o, Claude, Llama 3 | Orquestração: LangGraph, LlamaIndex | Vetorial: Qdrant, pgvector | Observabilidade: Langfuse, RAGAS

Impacto mensurável em custo, latência e qualidade

Distingue o Engenheiro de IA que apenas integra uma API daquele que gere o compromisso entre custo, latência e fiabilidade em escala.

Exemplo

Redução do custo de inferência em 60% ao migrar do GPT-4 para um modelo mais pequeno com RAG; latência P95 abaixo de 1,2 s.

Avaliação e segurança (guardrails e RGPD)

Cada vez mais exigida em Portugal: mostra que sabe medir qualidade de forma sistemática e cumprir o RGPD e o AI Act ao enviar dados a fornecedores de modelos.

Exemplo

Guardrails de deteção de dados pessoais antes do envio ao modelo; conjunto de avaliação automatizado em CI que bloqueia regressões de qualidade acima de 5%.

A evitar

Quais são os erros mais frequentes num CV de Engenheiro de IA?

Confundir o papel com o de Machine Learning Engineer, apresentando treino de redes neuronais de raiz em vez de construção de aplicações sobre modelos fundacionais.
Listar 'ChatGPT' ou 'engenharia de prompts' sem qualquer métrica de qualidade, custo ou latência associada.
Omitir a forma como mede alucinações e regressões: sem conjunto de avaliação, o trabalho parece amador.
Ignorar o RGPD e o Regulamento UE 2024/1689 ao descrever projetos que enviam dados pessoais a fornecedores de modelos fora da UE.
Encher o currículo de bibliotecas da moda sem indicar o que chegou a produção nem quantos utilizadores serviu.

FAQ

Perguntas frequentes

O Engenheiro de IA constrói aplicações sobre modelos fundacionais já treinados: RAG, agentes, engenharia de prompts, avaliação e guardrails. O Machine Learning Engineer treina e otimiza modelos próprios, com foco em dados, features e MLOps. No CV, convém deixar clara esta fronteira, destacando sistemas em produção e o controlo de custo e qualidade, e não arquiteturas de redes neuronais treinadas de raiz.

Não. A maioria das ofertas em Lisboa, Porto e Braga pede licenciatura ou mestrado em Engenharia Informática ou área afim, incluindo institutos politécnicos. Um portefólio de projetos em produção e o domínio de Python, RAG e bases de dados vetoriais pesam mais do que um grau académico avançado.

RAG, embeddings, bases de dados vetoriais (Pinecone, Qdrant ou pgvector), LangChain ou LlamaIndex, engenharia de prompts, avaliação de LLM, guardrails e Python. Vale a pena incluir também a experiência com Azure OpenAI ou AWS Bedrock, muito procurada por empresas portuguesas que exigem residência de dados na UE.

Convém apresentar projetos próprios ou de código aberto com métricas reais: um assistente de RAG sobre documentação pública, com número de perguntas avaliadas, taxa de alucinação e custo por consulta. Um repositório bem documentado, com conjunto de avaliação, vale mais do que uma certificação isolada.

Salário

Salário por nível de experiência

Intervalos salariais típicos por nível de senioridade (EUR, bruto).

Nível Experiência profissional Intervalo salarial
Nível Inicial 0–2 anos €35K – €55K
Nível Intermédio 3–5 anos €55K – €85K
Nível Sénior 6–10 anos €85K – €130K
Coordenação / Direção 10+ anos €120K – €170K
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