--- title: "Corrigir o LinkedIn de Engenheiro de Machine Learning" url: https://ajustalinkedin.com/corrigir-linkedin/engenheiro-de-machine-learning description: "Os três erros que mais escondem o perfil de engenheiro de machine learning do recrutador e como corrigir cada um, com o trecho de um perfil que aparece na busca. Descubra de graça quais deles o seu tem." --- # Corrigir o LinkedIn de Engenheiro de Machine Learning O LinkedIn de engenheiro de machine learning costuma ficar de fora da busca do recrutador por três erros: perfil de cientista de dados com o cargo de engenheiro de ML; ferramentas de MLOps nomeadas sem número de modelos nem tempo de deploy; e LLM citado como moda, sem avaliação nem uso real. Abaixo, cada erro com a correção e o trecho de um perfil de engenheiro de machine learning que faz o contrário. Antes de corrigir, a análise gratuita mostra quais deles o seu perfil tem. ## Os três erros, e a correção de cada um 1. ### Perfil de cientista de dados com o cargo de engenheiro de ML Mostre a engenharia: esteira de MLOps, deploy, latência, monitoramento. Se o perfil só fala em treinar e avaliar, o recrutador de ML engineering o lê como cientista e a vaga de produção passa por você. 2. ### Ferramentas de MLOps nomeadas sem número de modelos nem tempo de deploy Diga quantos modelos rodam na esteira e quanto o deploy encurtou: 6 modelos, de 2 semanas para 1 dia. O nome MLflow ou Kubernetes é filtro, mas é o número que convence o recrutador a abrir o perfil. 3. ### LLM citado como moda, sem avaliação nem uso real Descreva o que a solução com LLM entrega, para quem e como a qualidade é medida: assistente usado por 300 pessoas por dia, com avaliação de respostas. “Experiência com IA generativa” sem isso soa como curso. ## O erro e a correção, lado a lado ### Headline **Perfil típico**Engenheiro de ML no Banco Digital Atlas **Corrigido**Engenheiro de Machine Learning Sênior | LLM e monitoramento de modelos | Serviço de inferência com latência abaixo de 80 ms ### Experiência **Perfil típico**Responsável por desenvolver soluções de inteligência artificial para a empresa. **Corrigido**• Construí a esteira de MLOps com MLflow, Docker e Kubernetes, reduzindo o deploy de modelos de 2 semanas para 1 dia • Coloquei 6 modelos de crédito em produção com serviço de inferência abaixo de 80 ms no percentil 95 Perfil ilustrativo: a pessoa, a empresa e os números são fictícios. Use a estrutura, com os seus fatos. ## O que a análise aponta no perfil típico de engenheiro de machine learning Nota 44 de 100. Por categoria, o que a regra encontrou (à esquerda) e o mesmo campo depois de corrigido (à direita): ### Headline peso 20% · típico **60** → **100** Cargo e empresa, curta, sem especialidade nem separador. Headline tem 39 caracteres de 220. Abaixo de 40 caracteres: sobra espaço que o recrutador lê. Só o cargo atual, sem área ou resultado. Headline tem 110 caracteres de 220. ### Sobre peso 20% · típico **30** → **100** Curto, sem primeira pessoa e sem convite, quando existe. Sobre tem 70 caracteres; o mínimo recomendado é 600. Não está em primeira pessoa. Sem convite pra contato no final. Sobre tem 839 caracteres; o mínimo recomendado é 600. ### Experiências peso 25% · típico **30** → **100** Uma linha de responsabilidade, nenhum bullet com número. 0 de 1 experiências com descrição. Nenhum bullet de resultado. 1 de 1 experiências com descrição. 4 de 4 bullets com número. ### Competências peso 20% · típico **70** → **100** Poucas competências, quase nenhuma com as palavras do cargo. 4 competências listadas de 50. 3 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil. 17 competências listadas de 50. 3 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil. ### Completude peso 15% · típico **30** → **100** Formação presente; idiomas, certificações e URL em branco. Faltam: idiomas, certificações, URL do perfil. Formação, idiomas, certificações e URL presentes. ## Mais sobre o LinkedIn de engenheiro de machine learning ## Outras profissões [**Corrigir o LinkedIn de analista de dados**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/analista-de-dados)[**Corrigir o LinkedIn de analista de BI**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/analista-de-bi)[**Corrigir o LinkedIn de cientista de dados**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/cientista-de-dados)[**Corrigir o LinkedIn de engenheiro de dados**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/engenheiro-de-dados)[**Corrigir o LinkedIn de product manager**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/product-manager)[**Corrigir o LinkedIn de scrum master**Dados, produto e projetos](/corrigir-linkedin/scrum-master) ## Descubra a nota do seu perfil [Analisar meu LinkedIn grátis](/analise?cargo=Engenheiro%20de%20Machine%20Learning) - Grátis e sem cadastro - PDF do LinkedIn, currículo ou texto colado - Nota de 0 a 100 em cinco categorias - A regra que pontuou cada uma [Prefere receber pronto? R$ 9,90](/otimizar-linkedin/engenheiro-de-machine-learning) Perguntas frequentes ## Dúvidas sobre o LinkedIn de engenheiro de machine learning Ainda com dúvida? [Falar com o suporte](mailto:suporte@ajustalinkedin.com) Como saber quais erros o meu LinkedIn tem? Envie o PDF do perfil à análise gratuita: ela dá uma nota de 0 a 100 em headline, Sobre, experiências, competências e completude, com a regra que tirou ponto em cada uma. Qual erro corrigir primeiro? Perfil de cientista de dados com o cargo de engenheiro de ML. Mostre a engenharia: esteira de MLOps, deploy, latência, monitoramento. Se o perfil só fala em treinar e avaliar, o recrutador de ML engineering o lê como cientista e a vaga de produção passa por você. Corrigir o perfil avisa a minha rede? Mudanças de cargo, experiência e formação podem gerar aviso no feed. Antes de salvar, confira na tela de edição a opção de compartilhar a alteração com a rede e deixe-a desligada; ajustes de texto no Sobre costumam não gerar aviso. Comece agora ## Seu LinkedIn pronto em poucos minutos. Envie o perfil, diga o cargo e cole o resultado. É isso. [Ajustar meu LinkedIn](/checkout?cargo=Engenheiro%20de%20Machine%20Learning) R$ 9,90 · PIX ou cartão · sem assinatura