Exemplo de currículo Junior AI Engineer
Exemplo de currículo profissional Junior AI Engineer. Modelo otimizado para ATS.
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Verbos fortes iniciam cada ponto
Treinado, Construído, Desenvolvido, Implantado. Cada ponto começa com um verbo de ação que prova que você liderou o trabalho, não apenas assistiu.
Números tornam o impacto inegável
15K+ consultas por dia, de 320ms para 190ms, 200+ analistas internos. Recrutadores lembram de números. Sem eles, seus pontos são apenas opiniões.
Contexto e resultados em cada ponto
Não 'usou PyTorch' mas 'em 15 categorias de conteúdo'. Não 'construiu pipeline' mas 'servindo 200+ analistas internos'. O contexto é o ponto todo.
Sinais de colaboração mesmo no nível júnior
Equipe multifuncional, gerentes de produto, cientistas de dados. Mesmo como júnior, mostre que você trabalha COM pessoas, não em isolamento.
Stack técnico no contexto, não em lista
'GPT-3.5 ajustado com adaptadores LoRA' não 'GPT-3.5, LoRA'. Tecnologias aparecem dentro de conquistas, provando que você as usou de verdade.
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Habilidades-chave
- Python
- SQL
- TypeScript
- C++
- PyTorch
- Hugging Face
- LangChain
- scikit-learn
- spaCy
- OpenAI API
- Docker
- FastAPI
- AWS SageMaker
- Weights and Biases
- MLflow
- PostgreSQL
- FAISS
- Pinecone
- Pandas
- Apache Spark
- Rust
- TensorFlow
- vLLM
- ONNX Runtime
- Kubernetes
- Ray
- Airflow
- Spark
- Kafka
- Redis
- Weaviate
- GCP Vertex AI
- Terraform
- Prometheus
- CUDA
- Go
- JAX
- Triton
- TensorRT
- DeepSpeed
- ONNX
- Fine-tuning
- RLHF
- DPO
- RAG
- Prompt Engineering
- Evaluation
- Slurm
- System Design
- Technical Mentoring
- RFC Process
- ML Governance
- Megatron-LM
- Distributed Training
- Model Serving
- RLHF/DPO
- RAG Systems
- Multi-Modal
- Pulumi
- Org Design
- AI Strategy
- RFC/ADR Process
- Hiring
- Budget Planning
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Progressão na carreira
A engenharia de IA é um dos caminhos de carreira de crescimento mais rápido na tecnologia. A progressão vai da implementação de sistemas ML existentes ao projeto from scratch, à liderança de equipes que avançam o campo. Cada nível requer pensamento cada vez mais sistêmico - do domínio de frameworks individuais à arquitetura de plataformas, até a definição da estratégia organizacional de IA.
Implantar modelos ML em produção, construir e manter pipelines de dados, contribuir para frameworks de avaliação de modelos e testes A/B, construir componentes de sistemas RAG, mostrar proatividade na identificação de problemas de qualidade de dados.
- PyTorch/TensorFlow
- MLOps pipelines
- Feature engineering
- Model evaluation metrics
- Cloud ML services (AWS SageMaker/GCP Vertex)
Projetar sistemas ML de ponta a ponta desde o zero, liderar decisões de arquitetura de modelos, mentorar engenheiros júnior, otimizar inferência para reduzir latência e custos, estabelecer práticas MLOps adotadas pela equipe.
- System design for ML
- LLM fine-tuning and RAG
- Cost optimization at scale
- Technical mentorship
- Research methodology
Definir a estratégia de IA e o roadmap para a organização, construir e liderar equipes de IA, avaliar decisões de construir vs. comprar para capacidades de IA, orientar investimentos em infraestrutura e parcerias tecnológicas, representar a visão técnica de IA nos níveis C-suite e conselho.
- AI strategy and roadmap planning
- Team building and hiring
- Stakeholder management
- Responsible AI governance
- Industry thought leadership
Engenheiros de IA podem se especializar em PLN, visão computacional, robótica ou aprendizado por reforço. Caminhos alternativos incluem pesquisa ML em laboratórios de pesquisa como DeepMind ou OpenAI, engenharia MLOps com foco em infraestrutura em vez de modelos, consultoria de IA ajudando empresas a adotar IA, e empreendedorismo lançando startups de IA.
Modelos e exemplos de CV para engenheiros de IA em cada etapa da carreira. Seja ajustando LLMs no HuggingFace, construindo pipelines RAG com Pinecone e LangChain ou implantando APIs de IA de produção com FastAPI, seu CV deve falar a linguagem da infraestrutura de IA moderna. Recrutadores buscam experiência com bancos de dados vetoriais, habilidades de engenharia de prompt e impacto mensurável na qualidade das respostas LLM. Este guia cobre estratégias de CV do nível júnior ao lead com ferramentas reais, métricas que importam e expectativas de portfólio que o ajudam a passar pelos filtros ATS e entrar em entrevistas técnicas.