Como armar un CV de Machine Learning Engineer que pase filtros ATS
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.
Keywords que los ATS buscan
Asegurate de incluir estas palabras clave en tu CV. Los filtros ATS las buscan de forma literal.
Secciones recomendadas
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
Errores comunes a evitar
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.
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