Modelo de CV
Currículo de Engenheiro de Machine Learning: modelo e guia prático
Um bom currículo de Engenheiro de Machine Learning demonstra que os modelos que desenvolveu chegaram a produção e se mantêm fiáveis, e não apenas que treinou modelos num notebook Jupyter. Ao contrário do currículo de Cientista de Dados, o foco recai sobre MLOps, latência de serving, monitorização de drift e custo por inferência. Neste guia encontra a estrutura, as palavras-chave que os sistemas ATS procuram e os erros mais comuns no mercado tecnológico português.
Written & reviewed by the CVWon Editorial Team · Updated julho 2026
Criar já o seu CVUm currículo forte de Engenheiro de Machine Learning traduz cada projeto em impacto mensurável em produção: quantos pedidos por segundo o modelo serve, qual a latência p95, quanto caiu o custo por inferência e como a monitorização detetou drift antes de afetar o negócio.
Otimização ATS
Palavras-chave ATS
Inclua estas palavras-chave no seu CV para passar nos sistemas de gestão de candidaturas (ATS).
Um currículo forte de Engenheiro de Machine Learning traduz cada projeto em impacto mensurável em produção: quantos pedidos por segundo o modelo serve, qual a latência p95, quanto caiu o custo por inferência e como a monitorização detetou drift antes de afetar o negócio. Em vez de listar algoritmos, demonstra domínio do ciclo de vida completo — controlo de versões de dados e modelos, pipelines de CI/CD, retreino automático e reprodutibilidade. Referir a conformidade com o Regulamento da IA da UE (Reg. UE 2024/1689) e com o RGPD é um diferenciador crescente junto de empregadores em Lisboa, no Porto e em Braga.
Estrutura
Que secções deve incluir um CV de Engenheiro de Machine Learning?
Resumo profissional
É o primeiro bloco que o recrutador e o ATS leem; deve posicionar o candidato como engenheiro de produção, e não como investigador.
Exemplo
Engenheiro de Machine Learning com 4 anos a colocar modelos em produção em ambientes Kubernetes, responsável por pipelines que servem 2 milhões de inferências diárias com latência p95 inferior a 80 ms.
Experiência com métricas de produção
Distingue o Engenheiro de ML do Cientista de Dados: o que conta é a fiabilidade do modelo em serviço, e não apenas a exatidão em teste.
Exemplo
Reduzi o custo por inferência em 38% ao migrar o serving de instâncias GPU permanentes para autoscaling com KServe, mantendo a latência p99 abaixo de 120 ms.
Competências e stack técnico
Concentra as palavras-chave que o ATS procura; deve separar linguagens, frameworks de ML e ferramentas de MLOps.
Exemplo
Python, PyTorch, TensorFlow; MLflow, Kubeflow, Airflow; Docker, Kubernetes, Terraform; feature store Feast; AWS SageMaker e GCP Vertex AI.
Projetos e pipelines
Permite demonstrar o ciclo de vida completo — dados, treino, serving e monitorização — que muitos currículos omitem.
Exemplo
Pipeline de retreino semanal com deteção automática de drift (Evidently), acionando reavaliação e promoção de modelo apenas quando a métrica de negócio o justifica.
A evitar
Quais são os erros mais frequentes num CV de Engenheiro de Machine Learning?
FAQ
Perguntas frequentes
O Cientista de Dados centra-se na exploração, na estatística e na prototipagem de modelos; o Engenheiro de ML foca-se em levar esses modelos a produção de forma fiável — serving, latência, escalabilidade, monitorização de drift e pipelines de retreino. O currículo deve refletir essa operação em produção.
Convém referir orquestração (Airflow, Kubeflow), rastreio de experiências e registo de modelos (MLflow), contentorização e escalonamento (Docker, Kubernetes), uma feature store (Feast) e monitorização (Evidently, Prometheus). São estas as palavras-chave que os sistemas ATS associam ao perfil.
Sim. Referir a conformidade com o Regulamento da IA da UE (Reg. UE 2024/1689), o RGPD e a supervisão da CNPD demonstra maturidade, sobretudo em setores regulados como a banca, os seguros e a saúde presentes em Lisboa e no Porto.
Não é obrigatório, mas a maioria das ofertas no mercado português valoriza uma licenciatura ou um mestrado em Engenharia Informática, ou uma formação equivalente num instituto politécnico. Experiência comprovada em produção e um portefólio sólido podem compensar a ausência de um grau específico.
Para empresas nacionais, o português europeu é adequado; para multinacionais e scale-ups, o inglês é frequentemente exigido. Manter os termos técnicos (MLOps, feature store, serving) em inglês é a prática habitual em ambas as versões.
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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