Use este modelo
Adicione sua experiência e deixe este layout com a sua cara.
Exemplo de currículo
Este formato de currículo é otimizado para ATS (Sistemas de Rastreamento de Candidatos) ao incluir palavras-chave relevantes como 'IA ética', 'mitigação de vieses' e 'justiça'. O layout estruturado com seções claras como Resumo, Habilidades, Experiência e Formação garante que todas as informações necessárias sejam apresentadas em um fluxo lógico. A utilização de terminologia específica da indústria aumenta a visibilidade do currículo para recrutadores que buscam candidatos com conhecimento especializado.
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Orientações práticas para deixar cada seção clara, relevante para a vaga e fácil de ler por sistemas ATS.
01
Nome Completo Cidade, Estado Telefone | Email URL do LinkedIn | URL do Portfólio (Opcional)
Suas informações de contato são a primeira seção que os recrutadores veem. Mantenha-as concisas e profissionais. Certifique-se de que seu endereço de e-mail seja apropriado (ex: [email protected]). Inclua seu perfil do LinkedIn para uma visão abrangente de sua trajetória profissional. Um portfólio ou site pessoal é recomendado para funções criativas, técnicas ou de design.
Não inclua seu endereço completo (número/nome da rua) por motivos de privacidade. Evite incluir detalhes pessoais como estado civil, idade, foto ou número de CPF, a menos que especificamente exigido em seu país. NÃO use endereços de e-mail não profissionais. Para artistas e designers, NÃO inclua links do GitHub – use ArtStation, Behance ou sites de portfólio.
Veja exemplos claros de como formatar detalhes de contato de forma eficaz.
João Silva Rua das Flores, 123, Apt 45 São Paulo, SP, 01000-000 [email protected] github.com/joaosilva Solteiro, 28 anos
Maria Oliveira Rio de Janeiro, RJ (21) 98765-4321 | [email protected] linkedin.com/in/mariaoliveira | artstation.com/mariaoliveira
Mariana Costa Endereço completo com rua e número São Paulo, SP 04567-000 [email protected]
Mariana Costa São Paulo, SP (11) 91234-5678 | [email protected] linkedin.com/in/marianacosta | marianacosta.ai
02
Título Profissional
[Nome da Função] com foco em resultados e [Número] anos de experiência em [Principais Habilidades/Setores]. Histórico comprovado de [Principal Conquista]. Experiência em [Tecnologias/Habilidades Chave]. Comprometido em entregar [Valor Específico] para [Setor Alvo/Tipo de Empresa].
Um resumo profissional é o seu 'discurso de elevador'. Deve ter de 3 a 5 frases, resumindo sua experiência, habilidades chave e principais conquistas. Adapte-o à descrição da vaga utilizando palavras-chave relevantes. Foque no que o torna único e no valor que você traz para potenciais empregadores.
Evite objetivos genéricos como 'Buscando uma posição desafiadora para crescer minhas habilidades'. Recrutadores querem saber que valor você traz para eles, não o que você quer deles. Não use pronomes em primeira pessoa (eu, me, meu). Mantenha-o conciso e impactante.
Compare um objetivo fraco com um resumo profissional forte.
Objetivo: conseguir uma vaga em IA para aprender mais e crescer.
Especialista em IA responsável com experiência em revisões de fairness, documentação de modelos e controles de governança para sistemas de ML em produção.
03
Habilidades Técnicas
Habilidades Comportamentais (Soft Skills)
Agrupe suas habilidades de forma lógica (ex: Linguagens, Frameworks, Ferramentas). Concentre-se nas habilidades técnicas relevantes para a vaga. Liste as habilidades em ordem de proficiência ou relevância. Habilidades comportamentais são melhor demonstradas através de bullet points na seção de experiência, em vez de uma lista isolada.
Não liste habilidades que você não se sente confortável em usar em uma entrevista. Evite usar barras de progresso ou porcentagens para classificar suas habilidades (ex: "Java: 80%"). Não inclua tecnologias desatualizadas, a menos que sejam especificamente exigidas para a função.
Exemplo prático mostrando o que fazer e o que evitar nas habilidades
C++, Java, Python (5 anos), SQL
Linguagens: C++, Java, Python SQL
Modelos de Machine Learning, AI Fairness 360: 90%, Estratégias de Mitigação de Viés: Conhecimento Básico
Frameworks & Bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, AI Fairness 360 Ferramentas: Estratégias de Mitigação de Viés
04
Cargo | Nome da Empresa | Localização Mês Ano – Mês Ano
Este é o núcleo do seu currículo. Use ordem cronológica inversa (mais recente primeiro). Comece cada item com um verbo de ação forte. Concentre-se em conquistas e impacto, não apenas em deveres. Use números para quantificar seu impacto (dinheiro, porcentagens, tempo economizado, usuários afetados). Mostre progressão e aumento de responsabilidade.
Evite linguagem passiva como "Responsável por..." ou "Encarregado de...". Não liste todas as tarefas diárias; concentre-se em contribuições significativas e resultados mensuráveis. Evite jargões que recrutadores fora da sua área não entenderão.
Exemplo prático mostrando o que fazer e o que não fazer para experiências
Responsável por construir modelos preditivos usando TensorFlow, reduzindo custos operacionais.
Construí modelos preditivos com TensorFlow que reduziram os custos operacionais em 35%.
Trabalhei na automação de pipeline de dados em colaboração com a equipe de engenharia.
Liderei uma equipe multifuncional para implementar a automação de pipeline de dados com Apache Spark, aumentando a velocidade de processamento em mais de 60%.
05
Nome do Diploma | Nome da Universidade | Localização Mês Ano – Mês Ano
Liste sua formação mais alta primeiro. Se você tiver experiência profissional significativa, mantenha a seção de educação concisa. Inclua seu GPA apenas se for superior a 3.5 ou se você for um recém-formado. Destaque disciplinas relevantes, projetos acadêmicos, honras ou cargos de liderança.
Não inclua detalhes do ensino médio se você tiver um diploma universitário. Evite listar todos os cursos que você fez; selecione apenas os mais relevantes. Não inclua datas de formatura de décadas atrás se a discriminação por idade for uma preocupação em sua área.
Exemplo prático mostrando o que fazer e o que não fazer para formações acadêmicas
Bacharelado em Artes | Universidade XYZ | São Paulo, SP Março 2016 – Dezembro 2020
Mestrado em Ciência de Dados e IA | Universidade de São Paulo (USP) | São Paulo, SP Março 2017 – Julho 2019
06
Nome do Projeto | Ferramentas/Tecnologias Utilizadas
Projetos são excelentes para demonstrar habilidades práticas, especialmente se você tem pouca experiência profissional ou está mudando de carreira. Inclua um link para seu portfólio ou demonstração, se possível. Concentre-se em projetos que mostrem habilidades de resolução de problemas e ferramentas relevantes para a vaga desejada.
Não inclua tutoriais triviais, a menos que você os tenha expandido significativamente. Evite projetos desatualizados, incompletos ou irrelevantes para a vaga que você está se candidatando. Não liste apenas tecnologias — explique o que você criou e por que isso importa.
Exemplo prático mostrando o que fazer e não fazer em projetos
Criei um modelo básico de machine learning usando Python e Scikit-learn. O modelo foi usado para prever preços de imóveis, mas não houve desafios significativos ou melhorias em relação aos modelos existentes.
Desenvolvi um sistema avançado de manutenção preditiva para máquinas industriais usando TensorFlow e Apache Kafka. Este projeto envolveu streaming de dados em tempo real e detecção de anomalias, reduzindo significativamente o tempo de inatividade e os custos de manutenção.
Perguntas comuns sobre este cargo e como apresentá-lo melhor no seu currículo.
Normalmente contam fundamentos de machine learning, Python ou SQL, avaliação de modelos, documentação, governança de dados e a capacidade de explicar riscos para pessoas não técnicas.
Enxugue experiências antigas ou menos relevantes, destaque os problemas que você resolve hoje e ajuste o nível dos bullets para a vaga desejada.
Muitas vagas pedem experiência prática com machine learning junto com conhecimento em governança de modelos, fairness, privacidade e documentação. Diploma ajuda, mas projetos consistentes também pesam.
Mostre a transição de apoio técnico a modelos para definição de políticas, liderança transversal e participação em decisões de produção.
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