Ingegnere di machine learning: esempio di curriculum

Giulia Ferri

giulia.ferri@example.com · Torino, Italia

Profilo

Ingegnere di machine learning con esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli per previsioni, classificazione e personalizzazione. Abituata a collaborare con team di prodotto, dati e ingegneria per trasformare esigenze operative in soluzioni misurabili e manutenibili.

Esperienza

Ingegnere di machine learning — Northwind Logistics

*2022–oggi*

• Ho sviluppato un modello di previsione dei ritardi nelle consegne, integrandolo nei flussi operativi del team logistico.
• Ho creato pipeline per la preparazione e la validazione dei dati, rendendo più semplice aggiornare e verificare i modelli.
• Ho collaborato con i team di prodotto e ingegneria per definire metriche, requisiti e modalità di distribuzione.
• Ho implementato controlli di monitoraggio per individuare cambiamenti nei dati e cali nelle prestazioni dei modelli.

Data Scientist — Cedar Analytics

*2020–2022*

• Ho realizzato modelli di classificazione per individuare transazioni potenzialmente anomale.
• Ho analizzato dati strutturati e condotto esperimenti per confrontare approcci e selezionare modelli adatti al contesto.
• Ho preparato report e visualizzazioni per comunicare i risultati a interlocutori tecnici e non tecnici.
• Ho collaborato alla trasformazione di prototipi analitici in servizi utilizzabili dai team interni.

Analista dati junior — Lakeview Retail

*2018–2020*

• Ho scritto query SQL per estrarre e verificare dati relativi a vendite e inventario.
• Ho creato dashboard per supportare il monitoraggio di prodotti e attività commerciali.
• Ho individuato problemi di qualità dei dati e documentato procedure di controllo.
• Ho lavorato con gli stakeholder per chiarire le domande di analisi e condividere i risultati.

Formazione

Laurea magistrale in Informatica — Università di Torino, 2018

Competenze

• Machine learning: classificazione, regressione, previsione, valutazione dei modelli
• Linguaggi e dati: Python, SQL, pandas, scikit-learn
• Ingegneria: API, pipeline dati, test, controllo delle versioni con Git
• Operatività dei modelli: distribuzione, monitoraggio, documentazione
• Collaborazione: comunicazione dei risultati, lavoro con team multidisciplinari

Perché questo curriculum funziona

• Presenta un profilo professionale chiaro e coerente con il ruolo.
• Descrive esperienze con responsabilità concrete, senza attribuire risultati non verificabili.
• Include competenze tecniche pertinenti, insieme alla collaborazione con altri team.
• È organizzato in sezioni facili da consultare e usa date e titoli di ruolo chiari.

Consigli per scrivere un curriculum da ingegnere di machine learning

• Adatta il profilo e le competenze alla descrizione della posizione.
• Spiega quale problema hai affrontato, che cosa hai realizzato e quale contributo hai dato.
• Indica strumenti e tecnologie che sai usare davvero, specificando il contesto quando è utile.
• Descrivi il ruolo svolto nel passaggio dalla sperimentazione alla messa in produzione.
• Mantieni le informazioni concise, verificabili e facili da leggere.