Ejemplo de CV: Ingeniero de Inteligencia Artificial
Un currículum de ingeniero de IA convence cuando muestra modelos llevados a producción, no solo experimentos, junto a métricas de negocio como precisión, latencia o adopción por parte de usuarios.
Los equipos técnicos buscan primero experiencia real desplegando modelos en producción con MLOps, dominio de Python y frameworks como PyTorch, y capacidad de trabajar con datos reales y sus limitaciones.
Un currículum completo y realista de Ingeniero de Inteligencia Artificial, maquetado en una plantilla probada con sistemas ATS. La persona es ficticia: el nombre, las empresas y las cifras se escribieron para este ejemplo y no identifican a nadie real, así que puedes copiar su estructura y redacción libremente.
Actualizado en septiembre de 2026
Lucía Ferreiro Campos: Ingeniera de Inteligencia Artificial
Vigo, España
Resumen
Ingeniera de inteligencia artificial con siete años de experiencia llevando modelos de machine learning y procesamiento de lenguaje natural a producción para el sector retail. Especializada en sistemas RAG con LangChain y despliegue de modelos en Azure. Implantó un asistente conversacional que redujo las consultas al servicio de atención al cliente un 32 por ciento.
Experiencia laboral
Ingeniera de Inteligencia Artificial, Vigotech Retail Solutions
jun 2022 – actualidad. empresa de software para cadenas de retail con presencia en toda España
- Diseñé e implanté un asistente conversacional con RAG que redujo las consultas al servicio de atención un 32 por ciento.
- Despliego y monitorizo modelos de PLN en producción sobre Azure, con una latencia media inferior a 800 milisegundos.
- Construí pipelines de MLOps con Docker que redujeron el tiempo de despliegue de modelos de días a horas.
- Colaboro con producto para definir métricas de evaluación de modelos alineadas con los objetivos de negocio.
Ingeniera de Machine Learning, Datalisa Analytics
sep 2019 – may 2022. consultora de análisis de datos para empresas gallegas del sector industrial
- Desarrollé modelos de predicción de demanda con Python y scikit-learn que mejoraron la precisión un 18 por ciento.
- Preparé y limpié conjuntos de datos de más de 2 millones de registros para entrenamiento de modelos.
- Implementé un modelo de clasificación de texto que automatizó la categorización de tickets de soporte.
Formación
Universidade de Vigo
Grado en Ingeniería Informática, Inteligencia artificial. sep 2014 – jun 2018
Universidade de Santiago de Compostela
Máster, Inteligencia artificial y ciencia de datos. sep 2018 – jul 2019
Aptitudes
Python, PyTorch, modelos de lenguaje LLM, RAG, LangChain, MLOps, Azure AI, procesamiento de lenguaje natural, Docker, scikit-learn
Idiomas
Español, Inglés, Portugués
Certificados y premios
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, Microsoft, 2023
Por qué funciona este diseño
Un diseño limpio con detalles en azul violáceo evoca innovación sin perder la seriedad técnica, ideal para un perfil que necesita transmitir dominio de tecnología puntera junto a resultados aplicados y medibles.
Consejos de currículum para este puesto
- Prioriza modelos que hayas llevado a producción real, frente a proyectos de laboratorio o cursos.
- Incluye métricas de negocio junto a las técnicas, reducción de consultas o mejora de precisión, no solo accuracy.
- Menciona explícitamente si trabajas con LLMs, RAG o fine tuning, son las palabras clave más buscadas ahora mismo.
- Detalla las herramientas de MLOps que usas, Docker, pipelines de despliegue o monitorización de modelos.
Preguntas frecuentes
Necesito un máster en inteligencia artificial para trabajar en este campo
No siempre es obligatorio, pero facilita el acceso a los primeros puestos, especialmente si tu grado no era de informática. La experiencia práctica con proyectos reales pesa cada vez más.
Cómo diferencio mi perfil entre data scientist e ingeniero de IA en el currículum
Pon el foco en el despliegue y la puesta en producción de modelos, infraestructura, latencia y monitorización, frente al análisis exploratorio y la experimentación propios del perfil de data scientist.