[NUME] — ML / AI Engineer ([focus principal])
[Oraș, RO] (opțional) · [Email] · [Telefon] (opțional) · [LinkedIn] · [GitHub] · [Portofoliu]

SUMMARY
2–4 rânduri: ce ai livrat (modele/pipelines/produse), cele mai bune rezultate și ce cauți mai departe.

HIGHLIGHTS (ML / AI)
- [impact: metric de business] cu [model/pipeline] în [context]
- [ownership: data quality, evaluare, deploy, monitoring] cu rezultat verificabil
- [reliability: drift, latență, cost, privacy] cu rezultat verificabil

EXPERIENȚĂ
[Companie] — [Rol] · [Perioadă] · [Oraș/Remote]
- Impact + context + stack + rezultat (metric, latență, cost, calitate)
- Ownership (features, training, evaluare, deployment)
- Reliability (monitoring, drift checks, rollback)

[Companie] — [Rol] · [Perioadă]
- 2–4 bullet-uri

PROIECTE / PUBLIC WORK (opțional)
[Proiect] — [Link]
1–2 rânduri despre ce face proiectul și pentru cine.
- Ce ai construit (stack)
- Rezultate / ce ai învățat

TEHNOLOGII
ML: …
Data: …
Backend: …
Cloud/MLOps: …
Monitoring: …

EDUCAȚIE & CERTIFICĂRI
[Facultate / Curs] — [Perioadă]
[Certificare] — [An]