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Currículo de engenheiro de deep learning
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Navegar no mundo da inteligência artificial requer uma mistura robusta de perspicácia técnica e pensamento inovador.
Como engenheiro de deep learning, elaborar um CV atraente que comprove efetivamente sua expertise em redes neurais e análise de dados é essencial para se destacar.
Continue lendo para dicas de especialistas e exemplos de CV de engenheiro de deep learning que podem elevar sua aplicação a novos patamares.
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Exemplo de currículo de engenheiro de deep learning
Lucas Henrique Moreira
Engenheiro de Deep Learning
(99) 99999-9999
lucashmoreira@email.com
linkedin.com/in/lucashmoreira
GitHub: github.com/lucashmoreira
Engenheiro de Deep Learning com 5 anos de experiência no desenvolvimento e otimização de modelos de redes neurais para visão computacional, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado por reforço. Especializado em arquiteturas avançadas de redes neurais, treinamento de modelos em larga escala e implementação de soluções escaláveis em ambientes de nuvem. Habilidade no uso de frameworks como TensorFlow e PyTorch, além de otimização de inferência em hardware acelerado (GPUs e TPUs). Comprometido com pesquisa aplicada e inovação em IA.
Experiência profissional
Engenheiro de Deep Learning
Empresa TechAI Solutions, São Paulo, SP
Maio/2022 – atual
- Desenvolvimento e treinamento de modelos de deep learning para aplicações de visão computacional e NLP.
- Implementação de arquiteturas avançadas, incluindo CNNs, Transformers e GANs para diversos projetos.
- Otimização de modelos para inferência eficiente em hardware especializado (GPUs, TPUs).
- Deploy de modelos escaláveis em ambientes de nuvem (AWS, GCP, Azure) utilizando containers e APIs.
- Colaboração com equipes de ciência de dados para melhoria contínua dos pipelines de ML.
Pesquisador Assistente em Deep Learning
Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial, São Paulo, SP
Abril/2020 – Abril/2022
- Pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo aplicados a imagens médicas e biometria.
- Implementação de redes neurais convolucionais (CNNs) para classificação e segmentação de imagens.
- Treinamento de modelos para detecção de padrões em grandes conjuntos de dados utilizando aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Publicação de artigos científicos sobre novas abordagens em deep learning aplicadas à área da saúde.
Educação
Mestrado em Inteligência Artificial Aplicada
Universidade de São Paulo
2019 – 2021
Bacharelado em Engenharia da Computação
Universidade de São Paulo
2014 – 2018
Habilidades
- Arquiteturas de Redes Neurais (CNNs, RNNs, Transformers, GANs)
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Modelos de Embeddings
- Visão Computacional e Segmentação de Imagens
- Otimização de Modelos para Inferência em GPUs e TPUs
- Desenvolvimento e Deploy de Modelos na Nuvem (AWS, GCP, Azure)
- Frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, JAX)
- Engenharia de Dados e Pipelines de Machine Learning (MLFlow, DVC, Kubernetes)
Certificações
- Certificação em Desenvolvimento de Modelos Transformer e NLP Avançado – Hugging Face | 2024
- AWS Certified Machine Learning – Specialty – Amazon Web Services | 2023
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer – Google Cloud | 2022
- Deep Learning Specialization – Coursera (Andrew Ng / DeepLearning.AI) | 2020
1. Descreva seu perfil profissional como engenheiro de deep learning
O começo do currículo deve destacar sua experiência em projetos de IA, habilidades técnicas e contribuição para soluções inovadoras. O ideal é escrever de três a quatro frases, mencionando sua especialização e impacto no desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo.
O que incluir no perfil profissional de engenheiro de deep learning:
- Experiência no desenvolvimento e implementação de modelos de deep learning, com foco em aplicações específicas como visão computacional ou NLP;
- Habilidades técnicas em frameworks e bibliotecas, como TensorFlow, PyTorch e Keras;
- Diferenciais profissionais, como otimização de redes neurais, inferência em tempo real ou deploy de modelos em produção;
- Como você pode contribuir, aprimorando algoritmos, desenvolvendo soluções escaláveis e impulsionando a inovação na área de IA.
Esse resumo deve demonstrar suas qualificações técnicas e visão estratégica no uso de deep learning para resolver desafios complexos.
O que colocar no objetivo do currículo? Escreva um resumo de currículo perfeito seguindo as dicas do nosso gerador de currículos.

2. Descreva experiências profissionais compatíveis
A experiência profissional deve evidenciar o desenvolvimento e a implementação de modelos de deep learning, otimização de redes neurais e integração de soluções de IA em sistemas produtivos.
Inclua as seguintes informações:
- Cargo e especialização, como engenheiro de deep learning, cientista de dados especializado em redes neurais ou pesquisador em IA;
- Nome da empresa ou instituição, mencionando startups, grandes empresas de tecnologia, centros de pesquisa ou laboratórios acadêmicos;
- Período de atuação, informando datas de início e término ou "atual" para funções em andamento;
- Principais responsabilidades, como treinamento de redes neurais, desenvolvimento de pipelines de dados e experimentação com diferentes arquiteturas;
- Contribuições e resultados, como melhoria na acurácia de modelos, redução de tempo de inferência ou implementação de técnicas inovadoras de aprendizado profundo.
O crescimento exponencial da Inteligência Artificial no Brasil tem gerado alta demanda por engenheiros especializados em Deep Learning e Machine Learning. No entanto, o país ainda enfrenta desafios na produção acadêmica e na aplicação dessas tecnologias.
Dados recentes indicam que o Brasil ocupa a 17ª posição global na produção de artigos sobre IA, ficando atrás de países como Índia, Canadá e Coreia do Sul.
Para se destacar no mercado, um diferencial no currículo é evidenciar experiências em projetos aplicados, como desenvolvimento de modelos para Processamento de Linguagem Natural (PLN), visão computacional ou aprendizado por reforço.
3. Inclua sua formação e cursos na área de ML e IA
A formação acadêmica é uma seção de CV fundamental para engenheiros de deep learning, pois a área exige forte embasamento teórico e conhecimento em matemática, estatística e computação.
Inclua as seguintes informações:
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Matemática Aplicada ou áreas correlatas, mencionando a universidade e o ano de conclusão;
- Mestrado ou doutorado em aprendizado de máquina, inteligência artificial ou ciência de dados, se aplicável;
- Certificações e cursos complementares, como aprendizado profundo com TensorFlow e PyTorch, certificações AWS Machine Learning ou cursos de IA aplicada;
- Participação em competições de IA e hackathons, como Kaggle, NeurIPS ou conferências acadêmicas de aprendizado profundo;
- Projetos acadêmicos ou publicações científicas, demonstrando envolvimento com pesquisa e desenvolvimento de novos algoritmos.
A formação em IA no Brasil tem avançado, com a criação de 11 Centros de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial (CPE/CPA) que receberam um investimento de R$ 240 milhões nos últimos anos. No entanto, a qualificação de mão de obra ainda é um desafio, com um número limitado de doutores e especialistas na área.
Para que um currículo se torne mais competitivo, é recomendável que os profissionais mencionem certificações e cursos avançados, como especializações em redes neurais profundas, aprendizado por transferência e engenharia de modelos de grande escala.
4. Destaque as habilidades em machine learning
As habilidades de um engenheiro de deep learning devem equilibrar conhecimentos técnicos avançados, habilidades matemáticas e capacidade de otimizar modelos para aplicações reais. Escolha entre 5 e 6 dos requisitos mais importantes da vaga para listar.
Competências em machine learning para currículo
- Desenvolvimento e treinamento de redes neurais profundas;
- Uso de frameworks como TensorFlow, PyTorch e Keras;
- Otimização de modelos para inferência eficiente;
- Implementação de técnicas de regularização e transferência de aprendizado;
- Análise e pré-processamento de grandes volumes de dados;
- Engenharia de recursos e tuning de hiperparâmetros;
- Uso de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado;
- Implementação de redes neurais convolucionais (CNN) para visão computacional;
- Desenvolvimento de modelos para Processamento de Linguagem Natural (NLP);
- Desdobramento de modelos em produção com Docker, Kubernetes e APIs REST;
- Computação distribuída para treinamento escalável em GPUs e TPUs;
- Uso de aprendizado por reforço e modelos generativos (GANs, VAEs).
Essas habilidades e competências demonstram um profissional altamente capacitado para desenvolver e escalar soluções de aprendizado profundo para aplicações reais.
5. Inclua mais informações no CV de engenheiro de deep learning
A seção de informações adicionais pode destacar diferenciais que agregam valor ao currículo, como certificações, participação em competições e contribuições para a comunidade de IA.
O que incluir na seção de informações adicionais:
- Certificações em aprendizado de máquina, como TensorFlow Developer ou AWS Machine Learning;
- Idiomas, especialmente inglês, essencial para leitura de artigos científicos e colaboração internacional;
- Publicações científicas ou participação em conferências como NeurIPS, ICML ou CVPR;
- Contribuições para repositórios open source de aprendizado profundo;
- Participação em competições como Kaggle, Hackathons de IA ou desafios de visão computacional;
- Experiência com ambientes de nuvem para treinamento e deploy de modelos, como AWS, GCP e Azure.
Essas informações demonstram seu envolvimento com a pesquisa, inovação e desenvolvimento da inteligência artificial aplicada.
6. Escreva uma carta de apresentação engenheiro de deep learning
A carta de apresentação deve destacar sua experiência no desenvolvimento de modelos de deep learning, sua contribuição para projetos inovadores e sua capacidade de otimizar algoritmos para aplicações reais.
O que fazer na carta de apresentação para engenheiro de deep learning:
- Apresentar-se e demonstrar interesse na vaga, mencionando sua experiência na engenharia de deep learning;
- Destacar suas principais competências, como desenvolvimento de redes neurais e otimização de modelos;
- Demonstrar impacto e resultados, como aumento da precisão de modelos, redução de latência ou melhoria na escalabilidade de inferência;
- Reforçar seu compromisso com inovação e avanço da inteligência artificial;
- Finalizar com um convite para contato e interesse em integrar a equipe de pesquisa ou desenvolvimento.
Uma carta bem estruturada pode reforçar seu diferencial e sua qualificação, aumentando suas chances em processos seletivos de empresas de tecnologia e pesquisa em IA.
7. Mais dicas do que incluir no CV de engenheiro de machine learning
A estrutura de currículo e o layout escolhido devem garantir clareza, profissionalismo e fácil leitura, destacando as informações mais relevantes para recrutadores e líderes técnicos. Confira mais dicas para se destacar:
- Utilize um layout profissional e organizado, garantindo leitura fluida e objetiva;
- Escolha fontes formais e legíveis, como Arial, Calibri ou Roboto;
- Destaque seções importantes e certificações com negrito, facilitando a leitura;
- Evite descrições longas e utilize bullets para informações técnicas;
- Mesmo se estiver fazendo o currículo no Word, salve o arquivo final em PDF para evitar problemas de compatibilidade.
Um currículo bem organizado transmite credibilidade, domínio técnico e atenção aos detalhes, qualidades essenciais para um engenheiro de deep learning que busca novas oportunidades.
Mesmo sem experiência você pode fazer um currículo perfeito. Com o criador de currículos online da LiveCareer, você encontrará dicas para seu curriculum vitae, feitas por profissionais especializados em recrutamento.

Aborde cada candidatura com entusiasmo e um CV personalizado, e você provavelmente alcançará o sucesso. Obrigada por ler, e sinta-se à vontade para fazer perguntas nos comentários sobre como elaborar um currículo de engenheiro de deep learning.
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Escrito por

Carmen é especialista em carreira e redatora de currículos profissionais. É linguista e possui experiência em escrita, tradução e revisão. Seu objetivo é facilitar a jornada de pessoas que buscam novas oportunidades em suas carreiras.
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