Los filtros ATS buscan modelos, frameworks y metricas especificas en CVs de Machine Learning. Si tu CV no las incluye en el formato correcto, queda descartado antes de que un humano lo lea.
Asegurate de incluir estas palabras clave en tu CV. Los filtros ATS las buscan de forma literal.
Cuando termines de incluirlas, puedes analiza gratis si tu CV pasa los filtros ATS y ver que keywords concretas faltan o estan mal ubicadas.
¿Estás aplicando como Machine Learning Engineer?
Revisa si tu CV pasa el filtro ATS de las empresas que buscan ese perfil.
Resumen profesional con especializacion (ej: 'Especialista en NLP y modelos LLM')
Experiencia con metricas de modelo (ej: 'Mejore la precision del modelo en un 15%')
Habilidades tecnicas con frameworks y librerias (Python, TensorFlow, PyTorch, etc.)
Proyectos de ML con link a repo o paper (ej: 'Clasificador de imagenes con CNN en Keras')
Educacion y publicaciones academicas relevantes
Mencionar solo 'Machine Learning' sin especificar modelos o tecnicas (ej: 'Regresion Logistica', 'Random Forest')
No cuantificar el impacto de los modelos desarrollados (ej: 'Aumento de conversion', 'Reduccion de churn')
Usar graficos o barras de progreso para las habilidades que los ATS no pueden leer
Tip de Alcaparra
Especifica las versiones de los frameworks principales que usaste, como 'TensorFlow 2.x' o 'PyTorch 1.9'. Los reclutadores buscan experiencia en stacks tecnologicos especificos y actualizados.
Si para tu puesto se incluye foto en el CV o en LinkedIn, puedes generar una foto profesional para tu CV con coherencia visual entre perfiles.
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