Ejemplo de CV: Ingeniero de Machine Learning
Un currículum de ingeniero de machine learning destaca cuando muestra modelos llevados a producción y su impacto real, no solo la precisión conseguida en un notebook de pruebas.
Los equipos técnicos buscan primero experiencia en MLOps y despliegue de modelos a escala, y después el detalle de los algoritmos concretos utilizados.
Un currículum completo y realista de Ingeniero de Machine Learning, 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
Adrián Cobo Herrero: Ingeniero de Machine Learning
Santander, España
Resumen
Ingeniero de machine learning con cinco años de experiencia llevando modelos a producción en el sector financiero y de seguros. Especializado en MLOps, despliegue de modelos y monitorización de rendimiento. Implantó un modelo de detección de fraude que redujo las pérdidas por transacciones fraudulentas un 24 por ciento.
Experiencia laboral
Ingeniero de Machine Learning Senior, Cantabria Financial Group
ago 2022 – actualidad. grupo financiero regional
- Implantó un modelo de detección de fraude que redujo las pérdidas un 24 por ciento
- Construyó pipelines de MLOps con MLflow que redujeron el tiempo de despliegue de semanas a días
- Monitoriza cinco modelos en producción con alertas automáticas de degradación
- Lideró la migración de modelos de notebooks a servicios en producción con Docker
Ingeniero de Machine Learning, Norvida Seguros
may 2020 – jul 2022. aseguradora de vida y salud
- Desplegó un modelo de predicción de bajas médicas usado por el equipo de suscripción
- Optimizó el tiempo de inferencia de un modelo de riesgo en un 45 por ciento
- Colaboró con científicos de datos en la industrialización de tres modelos
Data Scientist Junior, Bahía Analytics
ene 2019 – abr 2020. consultora de analítica avanzada
- Entrenó modelos de clasificación con scikit-learn para tres clientes del sector retail
- Preparó datasets de entrenamiento a partir de fuentes de datos heterogéneas
- Apoyó la validación de modelos antes de su paso a producción
Formación
Universidad de Cantabria
Máster, Inteligencia Artificial. sep 2017 – ene 2019
Universidad de Cantabria
Grado, Ingeniería Informática. sep 2013 – jun 2017
Aptitudes
Python, MLflow, MLOps, Docker, scikit-learn, TensorFlow, despliegue de modelos, monitorización de modelos, AWS SageMaker
Idiomas
Español, Inglés
Certificados y premios
- AWS Certified Machine Learning Specialty, Amazon Web Services, 2022
Por qué funciona este diseño
Un diseño técnico pero claro transmite el equilibrio entre rigor de ingeniería y orientación a resultados que define a este perfil, sin caer en un aspecto excesivamente académico.
Consejos de currículum para este puesto
- Diferencia claramente los modelos que llevaste a producción de los que quedaron en fase experimental.
- Incluye herramientas de MLOps como MLflow o SageMaker, cada vez más exigidas en ofertas del sector.
- Aporta cifras de impacto de negocio del modelo, no solo métricas de precisión o recall.
- Menciona tu experiencia monitorizando modelos en producción, es una competencia muy demandada.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia mi currículum del de un científico de datos?
Pon el foco en el despliegue, la monitorización y la infraestructura que sostiene los modelos en producción, más que en el desarrollo exploratorio de los propios modelos.
¿Debo incluir la precisión exacta de mis modelos en el currículum?
Puedes mencionarla si es relevante, pero es más valioso mostrar el impacto de negocio real, como pérdidas evitadas o ingresos generados por el modelo en producción.