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title: "Como fazer o LinkedIn de Engenheiro de Machine Learning"
url: https://ajustalinkedin.com/fazer-linkedin/engenheiro-de-machine-learning
description: "Como fazer o LinkedIn de engenheiro de machine learning em sete passos, cada um com o trecho de um perfil pronto: foto, headline, Sobre, experiência, competências (machine learning, MLOps), certificações e URL."
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# Como fazer o LinkedIn de Engenheiro de Machine Learning

Para fazer o LinkedIn de engenheiro de machine learning, preencha nesta ordem: foto e banner, headline com o cargo e a especialidade, Sobre em primeira pessoa com um resultado, experiências em bullets com número, competências com os termos das vagas, como machine learning, certificações e a URL personalizada. Cada um dos sete passos abaixo traz o trecho correspondente de um perfil de engenheiro de machine learning pronto.

## Os sete passos

1.  ### Foto e banner
    
    Rosto visível, fundo neutro, roupa do dia a dia da área. No banner, algo que diga o setor: o ambiente de trabalho, uma frase com a especialidade ou só uma cor sóbria.
    
2.  ### Headline com o cargo e a especialidade
    
    Até 220 caracteres, separados por “|”: cargo como a vaga escreve, especialidade, termos que o recrutador filtra e uma prova.
    
    > HeadlineEngenheiro de Machine Learning | Levei 6 modelos de crédito à produção com deploy em 1 dia | MLOps, Kubernetes e MLflow
    
3.  ### Sobre em primeira pessoa
    
    Três a cinco parágrafos: o que você faz, uma prova com número, a especialidade com os termos da área e um convite para conversar.
    
    > Abertura do SobreMeu foco começa onde o notebook termina: fazer o modelo servir previsões todo dia, rápido e sem quebrar em silêncio. Sou engenheiro de machine learning e trabalho na ponte entre cientistas de dados e a plataforma de produção.
    
4.  ### Experiências em bullets com número
    
    Cargo como a vaga escreve, empresa, período e de três a cinco bullets com verbo, escopo e resultado.
    
    > Engenheiro de Machine Learning Sênior• 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 • Implantei monitoramento de desvio de dados e de desempenho, com alerta que antecipou 3 degradações antes de afetar a aprovação • Lancei um assistente interno com LLM e busca por recuperação, hoje usado por 300 pessoas por dia, com avaliação de respostas
    
5.  ### Competências com os termos das vagas
    
    Comece pelas que as vagas pedem, destaque três e complete até 50 com ferramentas, normas e métodos que você usa.
    
    -   Machine learning
    -   MLOps
    -   Python
    -   PyTorch
    -   MLflow
    -   Docker
    -   Kubernetes
    -   Modelos em produção
    -   Monitoramento de modelos
    -   LLM
6.  ### Licenças, certificados e formação
    
    Registro profissional, certificações com o nome oficial e a validade, formação com instituição e ano.
    
    > Licenças e certificadosAWS Certified Machine Learning Engineer – Associate · Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)
    
7.  ### URL personalizada e Open to Work
    
    Troque os números da URL pelo seu nome (linkedin.com/in/nome-sobrenome) e, se estiver buscando, ative o Open to Work visível só para recrutadores.
    

## O resultado

BQ**100**nota

Bruno Queiroz

Engenheiro de Machine Learning | MLOps, Python e PyTorch | Modelos em produção com MLflow, Docker e Kubernetes

Porto Alegre, RS

### Sobre

Meu foco começa onde o notebook termina: fazer o modelo servir previsões todo dia, rápido e sem quebrar em silêncio. Sou engenheiro de machine learning e trabalho na ponte entre cientistas de dados e a plataforma de produção.

### Experiência

Engenheiro de Machine Learning Sênior

Banco Digital Atlas · set 2020 – atual · 6 anos e 1 mês

-   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
-   Implantei monitoramento de desvio de dados e de desempenho, com alerta que antecipou 3 degradações antes de afetar a aprovação
-   Lancei um assistente interno com LLM e busca por recuperação, hoje usado por 300 pessoas por dia, com avaliação de respostas

### Competências

-   Machine learning
-   MLOps
-   Python
-   PyTorch
-   MLflow
-   Docker
-   Kubernetes
-   Modelos em produção

Perfil ilustrativo: a pessoa, a empresa e os números são fictícios. Use a estrutura, com os seus fatos.

**O guia completo:** [como montar o perfil de engenheiro de machine learning no LinkedIn, do zero ao perfil que aparece na busca](/blog/perfil-linkedin-engenheiro-de-machine-learning)

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-   3 headlines dentro dos 220 caracteres
-   Sobre em primeira pessoa
-   Experiências em bullets com resultado
-   50 competências ordenadas para o cargo
-   Nota do perfil antes e depois

Perguntas frequentes

## Dúvidas sobre o LinkedIn de engenheiro de machine learning

Ainda com dúvida?

[Falar com o suporte](mailto:suporte@ajustalinkedin.com)

Quanto tempo leva para fazer o LinkedIn de engenheiro de machine learning?

Uma tarde, partindo de um modelo: duas a três horas para headline, Sobre e experiências, que são o que pede escrita. Foto, banner, URL e competências levam minutos cada.

Posso montar o LinkedIn a partir do currículo?

As experiências, sim, como ponto de partida. A headline e o Sobre precisam ser escritos para o LinkedIn: o currículo é lido por quem já tem a vaga aberta, o perfil precisa ser encontrado pela busca.

Se eu só tiver uma hora, por onde começo?

Pela headline. Ela aparece na busca, no convite e em cada comentário, e é onde o recrutador procura as palavras do cargo. Um exemplo para engenheiro de machine learning: “Engenheiro de Machine Learning Sênior | LLM e monitoramento de modelos | Serviço de inferência com latência abaixo de 80 ms”.

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