CV en inglés para Ingeniero de machine learning
Cómo armar el CV de ingeniero de machine learning para empleos remotos en empresas extranjeras, con un ejemplo completo en inglés (Machine Learning Engineer), los errores más comunes en Latinoamérica y empleos abiertos ahora.
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Ver el puntaje de mi CV ›Qué busca un reclutador de afuera
Los reclutadores de empresas de Estados Unidos y de otros países que contratan talento remoto en Latinoamérica buscan, para un Machine Learning Engineer, pruebas concretas de que la persona ha puesto modelos en producción y no solo los ha entrenado en un notebook. Quieren ver el stack exacto (Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, Kubernetes, AWS o GCP según la oferta), el tipo de datos con el que trabajaste, la escala (usuarios, volumen de predicciones, tamaño de datasets) y el impacto medido en negocio o en métricas del modelo. Un sistema de filtrado automático (ATS) y el reclutador también buscan términos literales de la oferta, así que conviene usar los mismos nombres de herramientas y el mismo título en inglés de mercado.
Cuando un currículum es local, suele describir responsabilidades generales, incluir datos personales que en Estados Unidos no se piden (edad, estado civil, foto), usar títulos de mercado propios del país y escribir logros sin cifras. Para una empresa extranjera el currículum debe estar en inglés claro, sin esos datos, con títulos estandarizados (Junior, Mid-level, Senior), con los grados traducidos a su equivalente en inglés y con cada logro explicado en formato resultado, medición y método. También debe dejar claro tu disponibilidad (contratista independiente o contratación mediante un EOR como Deel) y tu zona horaria, porque eso decide si el proceso avanza.
Qué tiene que aparecer en tu CV
- Tu título actual debe aparecer en inglés de mercado (Machine Learning Engineer, Mid-level o Senior) en la línea del encabezado y en el puesto correspondiente.
- Debes indicar años de experiencia real en ML o en ingeniería de datos con fechas concretas por cada empleo.
- Las herramientas principales de la oferta (por ejemplo PyTorch o TensorFlow, Python, Docker, Kubernetes, AWS SageMaker) deben aparecer de forma explícita ligadas a un rol, con el acrónimo solo una vez.
- Al menos un logro debe tener una cifra medible (precisión, reducción de latencia, costo, número de usuarios o de predicciones por día) que demuestre impacto.
- El nivel de inglés con evidencia (por ejemplo CEFR C1 con certificado o experiencia en equipos en inglés) y tu disponibilidad de contratación (contratista independiente o EOR) deben estar claros.
Ejemplo de CV en inglés (Machine Learning Engineer)
Ejemplo ficticio, para mostrar el formato. Los números son ilustrativos: usa siempre los tuyos.
Valentina Ortiz Rojas
SUMMARY
Machine Learning Engineer with 6 years building and deploying recommendation and forecasting models for B2B SaaS products. Experienced with Python, PyTorch, Docker, and AWS SageMaker, with a focus on model monitoring, feature pipelines, and inference latency. Work with product and data teams in English daily.
EXPERIENCE
- Lead the deployment of PyTorch recommendation models serving 1.2 million predictions per day on AWS SageMaker, reducing inference latency from 340 ms to 120 ms.
- Build and maintain Python feature pipelines with Docker and Kubernetes for 4 production models, cutting retraining time by 45 percent.
- Implement model monitoring for data drift and accuracy, catching a regression in 2 days that previously went unnoticed for 3 weeks.
- Mentor 2 Mid-level engineers on experiment tracking and code review practices for the ML team.
- Developed a TensorFlow credit risk scoring model used by 15,000 monthly active users, improving default prediction AUC from 0.78 to 0.85.
- Automated data ingestion from PostgreSQL into Python ETL jobs, reducing manual data preparation from 2 days to 3 hours per cycle.
SKILLS
Python · PyTorch · TensorFlow · Docker · Kubernetes · AWS SageMaker · scikit-learn · Feature engineering · MLOps · Model monitoring · PostgreSQL · SQL · Git · CI/CD · REST APIs · Experiment tracking (MLflow)
EDUCATION
B.Eng. in Systems Engineering, Universidad Nacional de Colombia; Postgraduate specialization in Data Science, Universidad de Antioquia
LANGUAGES
CEFR C1 (IELTS Academic 7.5, 2023)
Errores comunes en Latinoamérica
- Escribir el título en español o con traducciones literales como 'Ingeniero de Machine Learning Pleno'; usa 'Machine Learning Engineer, Mid-level' en su lugar.
- Describir tareas genéricas como 'Responsable de modelos de datos' sin herramientas ni resultados; enumera el stack exacto y el impacto medido.
- Incluir datos personales no esperados en Estados Unidos (edad, estado civil, foto, número de cédula); elimínalos y deja solo contacto, ciudad, país, zona horaria y enlaces.
- Traducir el grado de forma incorrecta, por ejemplo llamar 'Master's' a una especialización de posgrado; usa 'Postgraduate specialization' o el equivalente exacto que corresponda.
- No indicar zona horaria ni forma de contratación; agrega 'UTC-5 · Remote' en el encabezado y la modalidad (contratista independiente o EOR) en la sección de disponibilidad.
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Necesito vivir en Estados Unidos o tener visa para trabajar en una empresa estadounidense en remoto?
No, en la mayoría de los casos no. Las empresas contratan como contratista independiente en tu país o a través de un EOR como Deel, que se encarga de la nómina y del cumplimiento local. Revisa cada oferta, porque algunas exigen residencia en un país específico por temas fiscales.
Que tan importante es la zona horaria?
Es muy importante. Indica tu zona horaria en el encabezado y, si puedes, traslapa al menos 4 horas con el horario de la empresa. Muchos equipos de Estados Unidos priorizan candidatos cuyo horario coincide con el suyo.
Si no tengo un proyecto publicado en GitHub, puedo competir por estos puestos?
Sí, pero debes compensarlo con evidencia de impacto en tus empleos anteriores: métricas, latencia, volumen de datos y cómo mejoraste un modelo en producción. Si tienes tiempo, un proyecto público con código limpio, un README en inglés y un despliegue funcional también ayuda mucho.
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