Rédiger un CV remarquable de data scientist [Guide complet pour 2026]

La science des données est l'un des domaines les plus compétitifs du marché du travail moderne, attirant des spécialistes ambitieux du monde entier. Devenir data scientist implique d'intégrer des cercles privilégiés offrant des perspectives de carrière attrayantes et des salaires élevés. L'intérêt pour ce domaine ne cesse de croître et la demande en professionnels des données est en constante augmentation, mais les exigences auxquelles les candidats doivent satisfaire sont également très élevées. Vous pouvez obtenir plus d'informations sur les exigences requises dans notre guide sur la manière de devenir data scientist. 

La première étape importante pour un candidat à un poste dans le domaine de la science des données consiste à rédiger un CV efficace, capable d'impressionner suffisamment un responsable du recrutement ou un recruteur pour obtenir un entretien. Pour les spécialistes qui possèdent déjà une grande expérience professionnelle dans ce domaine, cette tâche est relativement simple, tandis que pour les data scientists débutants, elle peut s'avérer assez difficile et susciter de nombreuses questions : Comment puis-je compenser mon manque d'expérience professionnelle ? Est-il judicieux de décrire son expérience professionnelle et/ou sa formation antérieures si elles ne sont pas entièrement pertinentes pour la science des données ? Quelle section doit être mentionnée en premier : la formation ou l'expérience professionnelle ? Quels types de projets dois-je inclure et combien ? Dois-je mentionner mes compétences relationnelles ? Dois-je ajouter des couleurs à mon CV ? Dans l'ensemble, comment puis-je me démarquer et me rapprocher de l'objectif ambitieux de devenir data scientist ?

Dans cet article, nous aborderons quelques conseils et astuces essentiels pour rédiger un CV de data scientist convaincant, professionnel et facile à lire, qui attirera l'attention de tout responsable du recrutement ou recruteur.

Comment organiser efficacement la mise en page et le formatage de votre CV

L'une des premières considérations à prendre en compte est la manière de structurer votre article afin qu'il soit facile à lire pour les recruteurs et les responsables du recrutement. Il est important que ce document soit facile à comprendre, rapide à parcourir, mais suffisamment détaillé pour mettre en valeur votre profil. Voici quelques conseils :

Veuillez veiller à ce que votre CV tienne sur une seule page.

Suivre ce conseil pourrait s'avérer difficile si vous aviez l'intention d'inclure de nombreuses informations dans votre CV. Cela peut même sembler contre-intuitif ; n'est-il pas préférable d'inclure autant de détails que possible afin de décrire de manière exhaustive à un employeur potentiel l'ensemble de votre expérience, de votre formation, de vos réalisations et de vos compétences afin de l'impressionner ? Et si tel est le cas, que faire si cela occupe plus d'une page ? Quoi qu'il en soit, il est fortement recommandé de toujours limiter votre CV à une seule page.

Être capable de présenter votre expérience et vos réalisations de manière concise est un excellent moyen de démontrer vos compétences en communication.

Veuillez sélectionner un modèle de CV.

Bien que vous puissiez créer votre CV à partir de zéro et l'organiser selon vos préférences, vous pouvez gagner du temps en utilisant un générateur de CV en ligne et en choisissant parmi une variété de modèles de CV pré-existants. Il est également possible de sélectionner un modèle de CV gratuit approprié dans les collections Google Docs ou MS Word. Ces modèles sont généralement clairs, attrayants, bien formatés, lisibles, faciles à utiliser et conçus de manière à vous permettre d'intégrer un grand nombre d'informations sur une seule page sans que celle-ci paraisse encombrée ou surchargée.

Voici quelques outils de création de CV qui pourraient vous être utiles :

• CV
• Zety
• Créateur de CV
• Canva
• CakeResume
• VisualCV
• Coach en rédaction de CV

De nombreux créateurs de CV, y compris ceux mentionnés ci-dessus, proposent une large gamme de modèles gratuits suffisamment fonctionnels, ainsi que des versions payantes plus avancées. Lorsque vous sélectionnez un modèle pour votre CV de data scientist, privilégiez les modèles simples, comportant seulement une ou deux couleurs en plus du noir et blanc, plutôt que les modèles sophistiqués et colorés. Ce dernier est plus adapté à d'autres domaines tels que l'art ou le design, où un CV créatif peut impressionner un employeur. Dans notre cas, il est préférable d'éviter les décorations superflues.

Envisagez de choisir une mise en page à deux colonnes.

Choisir un modèle de CV à deux colonnes (et éventuellement quelques colonnes latérales étroites pour les informations supplémentaires) permet d'utiliser plus efficacement l'espace vertical de la page. De cette manière, vous pouvez inclure davantage d'informations dans votre CV et mieux organiser les différentes sections.

Utilisez un formatage efficace

Ces conseils vous seront utiles si vous décidez de créer votre CV à partir de zéro ou d'apporter des modifications à un modèle existant :

• Veuillez utiliser une police de caractères élégante.
  • Exemples pertinents : Calibri, Times New Roman, Arial, Verdana, Cambria, Tahoma, Georgia
  • Exemples à éviter : Comic Sans MS, MS Gothic, Ink Free, Agency FB, OCR A Extended
• Veuillez utiliser une taille de police adéquate : 11-12 points pour le texte, 14-16 points pour les titres de section et l'en-tête
• Veuillez mettre en gras les titres des sections et l'en-tête.
• Veuillez éviter d'utiliser un nombre excessif de styles de texte tels que le gras, l'italique, le gras-italique et le souligné.
• Veuillez utiliser un interligne de 1 à 1,15.
• Évitez les CV monochromes et monotones ; ajoutez de la couleur pour le rendre plus attrayant, mais sans excès. Une ou deux couleurs suffiront.
• Veuillez éviter les effets visuels, les décorations ou les icônes non nécessaires.
• Utilisez des puces pour rendre votre CV clair, bien organisé et facile à lire.

Veuillez respecter le format

Ceci fait référence à diverses caractéristiques stylistiques. Par exemple, si vous utilisez des puces dans différentes sections de votre CV, il est recommandé d'utiliser un style uniforme, tel que des carrés vides. Il en va de même pour l'indentation, le style de police, le format de date, etc. Heureusement, si vous créez votre CV à l'aide d'un générateur de CV en ligne, tous ces éléments et formats sont généralement prédéfinis pour vous.

Conseils essentiels pour le contenu de votre CV de data scientist

Savoir ce qu'il convient d'inclure et ce qu'il convient d'omettre peut s'avérer délicat lors de la rédaction d'un CV qui suscite l'intérêt. Cependant, grâce à ces conseils, vous pouvez rapidement 

Veuillez créer un CV principal.

Avant de commencer à postuler à des postes dans le domaine de la science des données, il est judicieux de créer un « CV principal ». Il s'agit d'une version très détaillée et approfondie de votre CV, pouvant compter 2 à 3 pages, voire plus, dans laquelle vous pouvez inclure l'ensemble de votre expérience professionnelle, vos études, vos projets, vos compétences techniques et relationnelles, ainsi que vos autres réalisations.

Si vous êtes en reconversion professionnelle et que vous souhaitez vous orienter vers la science des données après avoir travaillé dans un autre domaine, envisagez d'inclure l'expérience acquise dans vos emplois précédents dans votre CV principal ; vous disposez probablement de plus de compétences transférables que vous ne le pensez. Il n'est pas surprenant que votre CV principal comporte de nombreux points pour chaque section ou sous-section. Une fois terminé, vous pouvez facilement l'utiliser comme base pour postuler à divers postes dans le domaine de la science des données ; il vous suffit de supprimer les détails, les sections et les puces redondants d'une copie de votre CV principal et de l'adapter à chaque candidature.

Adaptez votre CV de data scientist à chaque description de poste.

Cette étape est essentielle dans votre processus de candidature. Afin d'augmenter les chances que votre CV se démarque, il est essentiel de le personnaliser pour chaque poste auquel vous postulez. Un responsable du recrutement reçoit généralement de nombreuses candidatures chaque jour. Il ne dispose donc que de quelques secondes pour parcourir chacune d'entre elles avant de décider si elles méritent d'être lues plus attentivement ou non. Il est donc essentiel que votre CV attire leur attention.

La meilleure approche consiste à lire attentivement la description du poste et à identifier l'ensemble des attentes et des exigences que l'entreprise recherche chez un candidat. Sur la base de ces faits, veuillez intégrer et mettre en évidence ces compétences souhaitées dans votre CV. Il est essentiel d'utiliser les mots-clés pertinents mentionnés dans la description du poste partout où vous pouvez les inclure ; cela aidera votre CV à passer à travers tout système de suivi des candidats (ATS) que l'entreprise pourrait utiliser, et à atteindre les yeux des recruteurs pour un examen plus approfondi.

En plus de lire attentivement la description du poste, il est toujours judicieux de consulter certaines informations sur l'entreprise elle-même. Veuillez explorer le site Web de l'entreprise, sa mission, ses valeurs, ses réseaux sociaux, ses produits et ses services, afin de mieux comprendre ce que cet employeur recherche chez un candidat idéal. Veuillez vous assurer que votre CV démontre que vous êtes le candidat idéal pour cette entreprise et que vous possédez tout le potentiel nécessaire pour contribuer à sa croissance. Chaque entreprise recherche non pas des spécialistes qui sont intéressés par n'importe quel poste, mais ceux qui sont spécifiquement intéressés par ce poste.

Soyez concis mais informatif

Maintenant que vous savez exactement ce qu'il convient d'inclure dans votre CV de data scientist, il est recommandé de retravailler et d'adapter ces informations afin qu'elles soient concises, précises, pertinentes et bien présentées. Veuillez ne pas inclure d'éléments qui n'apportent aucune valeur ajoutée à ce poste et qui ne sont pas mentionnés ou sous-entendus dans la description de poste. Veuillez rédiger un CV concis, pertinent et informatif. Les puces doivent être concises et ne pas s'étendre sur plusieurs lignes.

Veuillez suivre l'ordre chronologique inverse.

L'ordre chronologique inversé est le format le plus courant et le plus recommandé pour les sections consacrées à la formation et à l'expérience professionnelle. L'expérience la plus récente doit être mentionnée en premier, suivie de l'avant-dernière, etc. Cela permet à un responsable du recrutement de suivre rapidement votre évolution professionnelle et vos dernières réalisations.

Utilisez un langage simple mais efficace.

Utiliser un langage simple et clair est une autre manière de démontrer vos compétences en communication. Pour y parvenir efficacement, veuillez garder à l'esprit les suggestions suivantes :

• Veuillez éviter de surcharger votre CV de data scientist avec du jargon technique. Bien que le poste auquel vous postulez puisse exiger un niveau élevé de compétences et de connaissances techniques, n'oubliez pas que la première personne qui lira votre CV sera un responsable du recrutement ou un recruteur. Selon la personne responsable du recrutement au sein de l'entreprise, celle-ci peut avoir une formation différente et trouver le jargon technique trop complexe. Par conséquent, veillez à rédiger votre lettre de manière à ce que tout le monde puisse comprendre votre valeur potentielle pour l'entreprise.
• Veuillez utiliser la description du poste comme guide; si elle contient beaucoup de jargon, vous pouvez vous permettre d'utiliser un langage un peu plus technique. Dans le cas contraire, veuillez vous limiter aux principaux algorithmes et techniques mentionnés dans l'annonce.
• Veuillez rédiger des phrases concises.
• Veuillez maintenir la cohérence des temps verbaux dans votre CV.
• Veuillez éviter les termes pompeux. Veuillez utiliser « aider » plutôt que « faciliter », « utiliser » plutôt que « exploiter », « gérer » plutôt que « administrer », « complexe » plutôt que « sophistiqué », etc.
• Lorsque vous décrivez votre expérience professionnelle, vos projets et vos réalisations, veuillez utiliser des verbes significatifs. Par exemple, au lieu d'utiliser des verbes tels que « travaillé », « fabriqué » ou « participé », veuillez utiliser « construit », « automatisé », « optimisé », etc. Nous aborderons ce conseil plus en détail plus loin dans cet article.
• Veuillez remplacer les superlatifs (le plus élevé, le meilleur, le plus important, etc.) et les adjectifs qui semblent puissants mais qui ne sont en réalité pas très informatifs, tels que expérimenté, fort, considérable, efficace, par des mesures et des résultats concrets. Veuillez utiliser ces termes forts (expérimenté, approfondi, éprouvé, etc.) avec parcimonie dans la section « Résumé » de votre CV.
• Veuillez demander à un ami n'ayant pas de formation technique de relire votre CV de data scientist. Veuillez leur demander de vous faire part de leurs commentaires : Est-ce suffisamment simple à comprendre ? Le langage utilisé est-il clair et simple ? Avez-vous réussi à mettre en avant vos principales réalisations professionnelles ?

Veuillez vérifier s'il y a des erreurs ou des fautes de frappe.

Même s'ils semblent être des erreurs mineures, les fautes de frappe et les erreurs stupides peuvent donner une impression négative au recruteur et l'amener à rejeter votre CV. Vérifiez attentivement votre grammaire et votre orthographe à l'aide d'un service en ligne spécialisé (Grammarly ou similaire) et demandez à quelqu'un de relire votre CV afin de détecter d'éventuelles fautes de frappe ou erreurs.

Veuillez envoyer votre CV de data scientist à une personne réelle.

Avant d'être remis à un recruteur, les CV sont généralement traités par un programme d'apprentissage automatique appelé « système de suivi des candidats » (ou ATS), qui détermine s'ils méritent d'être transmis à un recruteur ou s'ils doivent être rejetés. Pour éviter cette étape, veuillez envisager d'envoyer votre CV directement au responsable du recrutement, ou même au responsable technique en charge du département concerné par le poste.

Comment structurer votre CV de data scientist

Veuillez inclure les sections relatives aux compétences et aux projets.

Dans l'ordre recommandé, de haut en bas, les sections typiques d'un CV de data scientist sont les suivantes :

• Coordonnées
• Résumé (ou objectif)
• Expérience professionnelle (ou simplement Expérience)
• Projets
• Compétences
• Formation
• Sections supplémentaires

L'ordre de ces titres peut être relativement flexible et est censé refléter l'importance de chaque section, de sorte que les premiers doivent également occuper plus d'espace que les derniers. Dans le cas d'un CV à deux colonnes (le format préféré), veuillez noter que les recruteurs examinent généralement un CV de gauche à droite et de haut en bas. Veuillez donc vous assurer de placer les informations les plus pertinentes en haut à gauche de la page.

Optimisez l'ordre de vos sections

L'ordre optimal des sections, notamment Expérience professionnelle, Projets, Compétences et Formation, dépend de deux facteurs :

1. Votre expérience réelle. Nous pouvons envisager différents scénarios :
   • Si vous possédez une longue expérience professionnelle pertinente, privilégiez la section correspondante dans votre CV, réduisez considérablement les informations relatives à votre formation et envisagez même d'exclure vos projets supplémentaires.
   • Si vous êtes un jeune diplômé avec une expérience limitée, veuillez mettre la section « Formation » en premier, ajouter des informations sur vos notes finales (bien sûr, uniquement si elles sont élevées) et décrire plus en détail vos travaux universitaires ou votre mémoire.
   • Si vous avez une expérience limitée en science des données et avez principalement travaillé sur des projets en freelance, échangez les sections Projets et Expérience professionnelle (ou même combinez-les en une seule section intitulée Expérience), incluez les stages liés aux données que vous avez effectués (le cas échéant) et détaillez vos compétences.
   • Si vous êtes en reconversion professionnelle et que vous vous orientez vers la science des données après avoir travaillé dans un autre domaine, concentrez-vous sur les projets et les compétences et mentionnez moins votre expérience professionnelle et votre formation, même s'il est préférable de ne pas omettre complètement ces sections.
2. Le profil de l'entreprise et la description du poste. Il est tout à fait logique que, si vous postulez pour un poste dans un environnement universitaire, vous fournissiez davantage de détails sur votre formation, vos certifications, vos cours supplémentaires et vos publications scientifiques. Dans le cas contraire, veuillez mettre en avant votre expérience et vos réalisations dans le domaine commercial. Pour les projets de start-up, en particulier, les qualités recherchées chez les candidats potentiels sont la capacité à travailler de manière autonome, l'esprit d'initiative et une mentalité innovante. Dans ce cas, présenter davantage de projets individuels peut constituer un avantage.

Si possible, veuillez inclure des sections supplémentaires dans votre CV.

Pour votre CV de data scientist, veuillez envisager d'ajouter les sections supplémentaires suivantes :

• Certifications
• Publications
• Conférences
• Hackathons
• Récompenses
• Concours
• Bénévolat
• Langues

Vous pouvez présenter chacun d'entre eux séparément si vous disposez d'au moins deux puces par section. Par exemple, si vous avez suivi trois cours en science des données et présenté deux conférences liées aux données, il serait judicieux d'ajouter les sections Certifications et Conférences. Dans le cas contraire, si vous ne disposez que d'un seul point pour certaines catégories (par exemple, une conférence, une publication et un hackathon), il est préférable de regrouper ces réalisations dans une section intitulée « Extras ».

Veuillez éviter les sous-titres de section trop détaillés.

Lorsque vous nommez les sous-titres, soyez aussi concis que possible :

• Expérience professionnelle pertinente Expérience professionnelle (ou simplement Expérience)
• Expérience professionnelle Expérience professionnelle (ou Expérience)
• Projets notables
• Compétences et connaissances Compétences
• Compétences et outils Compétences
• Licences et certifications Certifications
• Informations supplémentaires

Comment remplir vos coordonnées

L'emplacement le plus approprié pour vos coordonnées est en haut de votre CV, bien que certains modèles en ligne les placent en bas de la page (si tel est le cas pour le modèle que vous avez sélectionné, veuillez simplement les déplacer manuellement vers le haut). La condition essentielle pour cette section est l'exactitude des informations.

Voici les informations que vous devez inclure dans vos coordonnées :

• Veuillez indiquer votre nom complet.
• Votre titre professionnel. Juste en dessous de votre nom complet, veuillez indiquer le titre du poste auquel vous postulez plutôt que votre titre actuel, quel qu'il soit. Vous pouvez copier l'intitulé du poste tel qu'il apparaît dans la description du poste ou, s'il est trop long et trop spécifique (par exemple, « Data Scientist pour l'analyse de données géoscientifiques et le développement d'outils Web »), le raccourcir pour le rendre plus accessible (par exemple, « Data Scientist »).
• Votre numéro de téléphone. Il va sans dire que ce numéro doit être votre numéro de téléphone personnel et non celui de votre lieu de travail actuel.
• Votre adresse e-mail. Veuillez indiquer votre adresse e-mail professionnelle, qui doit être une combinaison de votre prénom et de votre nom : name_surname@gmail.ru. Veuillez ne pas indiquer ici une adresse électronique informelle ou inappropriée que vous pourriez utiliser à des fins personnelles, telle que koala_plus_panda@hotmail.com. Si vous ne disposez pas encore d'une adresse e-mail professionnelle, veuillez en créer une.
• Votre localisation. Cette information est facultative et il n'est pas nécessaire d'indiquer votre adresse complète. La ville et l'État ou le pays suffisent.
• Liens cliquables vers vos profils actifs et mis à jour sur LinkedIn, GitHub, Medium, Kaggle, etc. La plupart des employeurs consultent ce site pour obtenir des informations supplémentaires sur un candidat potentiel, telles que son portfolio de projets, ses articles sur des sujets liés à la science des données et sa participation à des hackathons. Au lieu d'ajouter des liens bruts, peu esthétiques et longs, envisagez d'insérer une icône du logo officiel du site web correspondant et rendez-la cliquable, afin qu'elle redirige directement vers votre profil. Vous pouvez rechercher les logos officiels sur Google. Voici les liens vers les logos de LinkedIn, GitHub, Medium et Kaggle. Il est évident que tous les profils que vous décidez d'inclure dans votre CV de data scientist doivent étayer efficacement vos compétences et vos réalisations en matière de science des données. Il n'est pas judicieux de mettre en avant votre profil LinkedIn s'il ne fait référence qu'à votre ancienne profession, ou votre profil Github s'il ne contient aucun projet lié à la science des données.

Quelques suggestions supplémentaires concernant la section « Coordonnées » :

• Veuillez ne pas inclure le titre de cette section (contrairement à ce que vous feriez pour les autres sections), insérez simplement les informations directement.
• De manière analogue, veuillez ne pas ajouter les noms des catégories (nom complet, numéro de téléphone, etc.). Par exemple, au lieu d'écrire « Email : name_surname@gmail.ru », veuillez simplement indiquer « name_surname@gmail.ru ».
• Veuillez ne pas ajouter votre photo. Bien que certains modèles de CV proposent cette option, il est préférable de ne pas l'utiliser pour votre CV de data scientist.

Comment rédiger un résumé ou un objectif de CV accrocheur pour un poste de data scientist

Veuillez insérer la section Résumé ou Objectif immédiatement après vos coordonnées. Ces deux sections ne sont pas identiques, et il est nécessaire de n'en sélectionner qu'une seule. Un résumé de CV est une brève description (2 à 3 phrases, sans puces) de votre parcours professionnel, de vos réalisations et de vos qualifications. L'objectif d'un CV est une brève déclaration (également 2 à 3 phrases, sans puces) axée sur vos objectifs de carrière futurs et la valeur potentielle que vous pouvez apporter à l'employeur.

Ces sections sont essentielles si vous passez à la science des données après avoir exercé dans un autre domaine, car elles expliquent de manière concise pourquoi vous êtes le candidat idéal pour ce poste de data scientist. Veuillez sélectionner « Résumé » si vous possédez déjà une certaine expérience dans le domaine des données. Si vous êtes un jeune diplômé avec peu ou pas d'expérience, veuillez choisir Objectif pour démontrer votre passion pour la science des données et votre volonté d'être utile à l'entreprise.

Un résumé ou un objectif de CV efficace doit :

• Veuillez indiquer votre niveau d'expérience (débutant, confirmé, expérimenté, etc.) et votre domaine d'expertise.
• Veuillez indiquer le nombre d'années (le cas échéant) que vous avez passées dans le domaine de la science des données.
• Veuillez résumer de manière concise et précise vos compétences et vos réalisations.
• Veuillez inclure des informations concernant votre formation et vos certifications.
• Veuillez expliquer votre décision de vous orienter vers le domaine de la science des données, si tel est le cas.
• Veuillez décrire vos objectifs de carrière à long terme.
• Veuillez démontrer votre motivation et votre enthousiasme pour le poste et l'entreprise.
• Veuillez expliquer la valeur que vous pouvez apporter à l'entreprise.

Il est nécessaire de sélectionner les points pertinents pour votre situation et de rédiger une introduction concise et claire pour votre CV (résumé ou objectif), adaptée au poste précis. Le texte qui en résulte doit présenter de manière convaincante votre profil comme étant parfaitement adapté à l'entreprise et capter l'attention de l'employeur.

Comment mettre en valeur votre travail

Veuillez inclure les informations essentielles dans la section « Expérience professionnelle ».

Cette section est généralement celle qui intéresse le plus les recruteurs, elle doit donc être au centre de votre CV de data scientist. Veuillez énumérer vos emplois (ou uniquement les plus récents, si vous avez une longue expérience professionnelle) dans l'ordre chronologique inverse. Si vous manquez d'expérience pratique, envisagez d'inclure des stages en science des données. Pour chaque emploi, veuillez fournir les informations suivantes :

• Dates d'emploi (mois et année de début et de fin, ou présent)
• Votre fonction
• Nom de l'entreprise
• Vos réalisations dans le cadre de ce poste

Dans la mesure du possible, veuillez éviter les longues périodes d'inactivité (supérieures à six mois) dans votre CV, en particulier au cours des dernières années. Même si vos emplois précédents ne relèvent pas du domaine de la science des données, il est préférable de les mentionner, mais il n'est pas nécessaire d'entrer dans les détails. Si votre expérience antérieure relève d'un domaine totalement différent, essayez de déterminer quelles compétences acquises peuvent être appliquées à la science des données et quelle valeur vous avez apportée à l'entreprise. Si vous êtes un jeune diplômé sans expérience professionnelle ni stage, veuillez ignorer cette section.

Revenons toutefois à un cas « idéal » où vous possédez une certaine expérience en science des données/analyse de données. Pour les postes précédents pertinents, veuillez utiliser des puces afin de décrire de manière concise vos réalisations en matière de données et la valeur que vous avez apportée à l'entreprise à chaque poste. Le premier point devrait être le plus percutant afin d'inciter le recruteur à poursuivre sa lecture. Évitez l'erreur que commettent de nombreuses personnes en énumérant leurs responsabilités et les aspects techniques plutôt que de mettre en avant leurs meilleures réalisations professionnelles dans leurs emplois précédents.

Utilisez des mots efficaces

Il est important d'être aussi précis et concis que possible dans vos descriptions de poste. Le format idéal pour chaque puce est le suivant :

Verbe d'action – Tâche – Résultat

Les verbes d'action sont des verbes significatifs et pertinents, adaptés aux systèmes ATS (ceux que le logiciel de suivi des candidats de l'entreprise est plus susceptible de rechercher). Voici quelques exemples courants :

Accélérer, Activer, Agrégation, Analyser, Évaluer, Augmenter, Automatiser, Construire, Calculer, Calibrer, Coacher, Coder, Collecter, Compiler, Calculer, Conceptualiser, Conduire, Consolider, Construire, Coordonner, Créer, Déboguer, réduire, déployer, dériver, concevoir, déterminer, développer, activer, concevoir, améliorer, établir, estimer, évaluer, exécuter, extraire, corriger, prévoir, formuler, identifier, mettre en œuvre, améliorer, incorporer, augmenter, initier, intégrer, interpoler, lancer, diriger, relever, liquider, gérer, mécaniser, encadrer, modéliser, exploiter, optimiser, organiser, exécuter, prédire, préparer, proposer, recommander, réduire, affiner, réglementer, réhabiliter, rechercher, résoudre, rationaliser, résumer, superviser, synthétiser, systématiser, dépanner, mettre à jour, mettre à niveau.

Ces verbes, en plus de rendre votre CV compatible avec les systèmes ATS, décrivent le résultat de votre activité professionnelle de manière beaucoup plus précise que des verbes génériques tels que « faire », « collaborer », « créer » ou « travailler ». Cependant, veuillez ne pas confondre les verbes d'action avec les verbes pompeux (par exemple, utilisez « aider » plutôt que « faciliter »).

En plus des verbes appropriés, veuillez inclure les mots-clés figurant dans l'offre d'emploi et sur le site Web de l'entreprise à laquelle vous postulez. N'oubliez pas que chaque CV doit être adapté à un poste et à une entreprise spécifiques afin d'augmenter vos chances de réussite.

Veuillez utiliser des chiffres.

Veuillez énumérer vos réalisations en matière de gestion des données. Veuillez fournir des chiffres précis et des indicateurs concrets illustrant votre impact positif sur l'entreprise, plutôt que d'utiliser des superlatifs vagues ou des adjectifs génériques (le plus élevé, fort, considérable, significatif, etc.). Les chiffres sont beaucoup plus convaincants lorsqu'il s'agit de démontrer à un employeur potentiel que vous comprenez la situation dans son ensemble et que vous savez comment mettre vos compétences techniques au service de tâches commerciales concrètes.

Veuillez noter que nous ne faisons pas référence ici aux indicateurs de performance du modèle, mais à la valeur pratique et mesurable que le modèle que vous avez élaboré a apportée à l'entreprise. Par exemple, au lieu d'indiquer que vous avez créé un modèle d'apprentissage automatique avec une précision de 99 % qui a augmenté le taux d'engagement des clients de 21 %, veuillez omettre les informations relatives à la précision du modèle et rédiger ce qui suit :

Nous avons développé un modèle d'apprentissage automatique qui a permis d'augmenter le taux d'engagement des clients de 21 %.

Les chiffres que vous mentionnez peuvent concerner des pourcentages, des montants en dollars, le nombre de personnes que vous avez gérées ou encadrées, des heures ou d'autres périodes. Il est acceptable d'utiliser des estimations approximatives dans ce cas.

Démontrez votre capacité à collaborer

La science des données ne se limite pas aux chiffres et à la modélisation, mais implique également la capacité à communiquer vos conclusions à votre équipe et aux actionnaires afin d'aider l'entreprise à prendre des décisions stratégiques fondées sur les données.

Au lieu d'indiquer dans votre CV que vous êtes un collaborateur efficace avec des compétences avérées en communication, vous pouvez démontrer ces compétences en action en décrivant les postes où vous avez collaboré dans un environnement multidisciplinaire et (probablement) multinational avec vos collègues, d'autres départements, y compris des départements non techniques, et des utilisateurs de données. Veuillez mettre l'accent sur le rôle que vous avez joué dans ces projets et sur la contribution mesurable que vous avez apportée.

Comment présenter vos projets

Veuillez inclure des projets en fonction de votre expérience et de vos domaines de spécialisation.

Cette section est essentielle pour les data scientists débutants et juniors qui ont souvent peu ou pas d'expérience professionnelle. L'équilibre entre les sections « Expérience professionnelle » et « Projets » est clair : plus vous avez d'expérience professionnelle, moins la section « Projets » doit occuper de place dans votre CV, jusqu'à être totalement exclue si vous êtes un professionnel expérimenté dans le domaine des données.

Que vous ayez étudié la science des données à l'université, dans le cadre d'un programme de master ou d'un bootcamp, vous avez très probablement déjà réalisé un ou plusieurs projets dans le domaine de la science des données ou de l'analyse de données. Vous pouvez inclure des travaux liés aux données, des projets guidés et des projets de fin d'études issus de bootcamps, des travaux en freelance, des contributions à des projets open source GitHub et des projets individuels que vous avez réalisés sur un sujet de votre choix. Si vous n'avez aucun projet à inclure, envisagez d'en créer un fictif. Après tout, être data scientist implique d'être curieux à propos des données et des informations qui peuvent en être extraites.

Si vous avez de nombreux projets liés à la science des données, il est nécessaire de les hiérarchiser et de sélectionner les plus pertinents ainsi que ceux dont vous êtes le plus fier. Il est toujours préférable de présenter 3 ou 4 projets de qualité plutôt qu'une douzaine de projets de qualité moyenne. Pour un data scientist débutant, il est tout à fait normal et attendu d'avoir suivi de nombreux cours ou projets de formation intensifs sur différents concepts, avec une variété d'outils et de techniques utilisés. Lorsque vous estimez être prêt à envisager un créneau commercial spécifique, commencez à vous concentrer sur celui-ci, acquérez des connaissances dans ce domaine et créez des projets liés à ce secteur particulier.

Veuillez inclure les informations clés pour chaque projet.

Une fois que vous avez sélectionné les projets pertinents que vous souhaitez inclure dans votre CV de data scientist, classez-les par ordre chronologique inverse (ou du plus pertinent au moins pertinent) et envisagez d'inclure les informations suivantes pour chacun d'entre eux :

• Le nom du projet et le lien vers celui-ci dans votre portfolio Github

• Un objectif de projet clairement défini et concis. Ensuite, à l'aide de puces :

• Une description concise et précise des sources de données, des technologies, des langages de programmation, des bibliothèques, des outils et des compétences utilisés (en évitant de recourir de manière excessive au jargon technique).

• Votre contribution individuelle au projet (s'il s'agissait d'un projet de groupe)
• Les résultats quantitatifs de votre travail, démontrant votre capacité à appliquer vos compétences techniques pour résoudre des problèmes concrets.

Bien entendu, la plupart des conseils que nous avons abordés dans la section « Expérience professionnelle » s'appliquent également ici : concentrez-vous sur vos réalisations significatives, utilisez des verbes d'action et les mots-clés tirés de la description du poste ou du site web de l'entreprise, évitez les termes génériques ou exagérés, et utilisez des chiffres et des mesures concrètes.

Comment mettre en valeur vos compétences en science des données

Veuillez énumérer vos compétences par ordre de compétence.

Cette section est indispensable dans un CV de data scientist, quel que soit le niveau d'ancienneté. La meilleure façon de dresser la liste de vos compétences pour un poste particulier comprend les quatre étapes suivantes :

1. Veuillez noter toutes les compétences techniques, les langues et les outils mentionnés explicitement ou implicitement dans la description du poste. Veuillez utiliser la liste suivante comme source d'inspiration : Tests A/B, Big data, C, C++, Analyse de données, Nettoyage de données, Exploration de données, Modélisation de données, Visualisation de données, Traitement de données, Débogage, Apprentissage profond, Hadoop, Test d'hypothèses, Java, Keras, Apprentissage automatique, Mathématiques, Matplotlib, NLP, nosql, Numpy, Pandas, PowerBI, Modélisation prédictive, Probabilité, Python, Analyse quantitative, R, SAS, Scala, Scikit-learn, Seaborn, Spark, SQL, analyse statistique, statistiques, Tableau, TensorFlow, données non structurées, web scraping
2. Dans la liste que vous avez créée, veuillez cocher toutes les compétences que vous possédez réellement et que vous seriez à l'aise de démontrer lors de l'entretien. La meilleure façon de procéder est d'utiliser votre CV principal comme référence. Bien qu'il ne soit pas recommandé d'inventer des compétences que vous ne possédez pas réellement, envisagez d'adapter vos compétences existantes afin qu'elles correspondent spécifiquement aux exigences d'un poste particulier. Par exemple, si vous maîtrisez plusieurs variantes de SQL, y compris MySQL, et que l'offre d'emploi mentionne MySQL comme compétence souhaitée, veuillez indiquer uniquement MySQL plutôt que de mentionner SQL de manière générique ou de lister toutes les variantes de SQL que vous maîtrisez. D'autre part, si le poste qui vous intéresse nécessite des connaissances générales en SQL, veuillez simplement indiquer « SQL » sans énumérer toutes les variantes que vous maîtrisez.
3. Votre liste de compétences devrait contenir entre 6 et 10 éléments. Plus votre niveau d'expertise est élevé, moins vous aurez besoin d'éléments dans cette liste, car votre expérience professionnelle parlera pour vous. Si vous êtes un spécialiste débutant ou junior, il est compréhensible que vous n'ayez pas encore eu l'occasion de mettre en pratique l'ensemble de vos compétences pour résoudre des problèmes concrets, mais vous souhaitez tout de même démontrer aux recruteurs que vous possédez ces compétences. Par conséquent, si après la deuxième étape, votre liste comporte moins de 10 compétences, envisagez d'ajouter d'autres compétences que vous possédez réellement et qui, selon vous, pourraient être utiles pour le poste, même si elles ne sont pas mentionnées dans l'offre d'emploi.
4. Veuillez classer les compétences dans votre liste finale, en plaçant les plus solides et les plus pertinentes en premier.

Veuillez ne pas indiquer votre niveau de compétence.

Bien que certains modèles de CV proposent une option permettant de classer chacune de vos compétences en fonction de votre niveau de maîtrise, il est préférable de ne pas utiliser cette fonctionnalité. Une telle évaluation peut être extrêmement subjective et influencée par l'effet Dunning-Kruger: ce que vous considérez comme « compétent » peut être « basique » pour quelqu'un d'autre, et inversement. Afin d'éviter de vous sous-estimer ou de vous surestimer, veuillez ne pas classer vos compétences et supprimer manuellement l'option correspondante du modèle, le cas échéant.

Veuillez ne pas mentionner vos compétences relationnelles.

Il est généralement admis que les recruteurs recherchent des professionnels des données possédant certaines compétences relationnelles telles que le travail d'équipe, la communication et le leadership. Par conséquent, devriez-vous mentionner ces compétences directement dans la section Compétences ? Probablement pas. Il serait plus efficace de démontrer vos compétences relationnelles dans les sections « Expérience professionnelle » et « Projets », en les associant à vos compétences techniques afin d'obtenir des résultats pratiques significatifs.

Considérez-vous que vous êtes un collaborateur idéal au sein d'une équipe ? Veuillez décrire votre contribution aux projets collaboratifs. Êtes-vous un bon leader ? Veuillez décrire votre expérience en matière de gestion d'équipe ou de mentorat/accompagnement de jeunes spécialistes. Enfin, la meilleure façon de mettre en avant vos excellentes compétences en communication est de présenter de manière concise et percutante votre expérience et vos réalisations dans votre CV de data scientist.

Comment présenter votre formation

En règle générale, si vous avez une expérience professionnelle, des stages ou des projets liés aux données, vous devez mentionner votre formation après ces sections (et également après vos compétences). En effet, plus votre niveau d'ancienneté en science des données est élevé, plus la section « Formation » doit être concise. Toutefois, si vous postulez à un poste hautement académique ou si vous êtes un jeune diplômé sans expérience, il est logique que cette section figure en premier, juste après l'objectif du CV. Pour vos études (ou chaque cycle d'études, si vous possédez plusieurs diplômes), veuillez inclure les informations suivantes :

• Le type de diplôme le plus élevé (licence, master, doctorat) et la spécialisation (même si elle n'est pas pertinente pour la science des données)
• Nom de l'université
• Période d'études (mois et année de début et de fin, sinon veuillez indiquer la date prévue d'obtention du diplôme)

Les autres points peuvent être utilisés uniquement si vous souhaitez développer davantage votre formation, par exemple si vous avez peu ou pas d'expérience professionnelle ou de projets pertinents, ou si vous postulez à un poste universitaire :

• Moyenne générale (uniquement pour les nouveaux diplômés et uniquement si elle est supérieure à 3,5)
• Projets universitaires (travaux, thèses, mémoires, etc.). Veuillez utiliser des puces si vous avez plusieurs projets universitaires à présenter. Veuillez ajouter une brève description du projet ou énumérer les sujets abordés.
• Cours universitaires : veuillez indiquer les 2 ou 3 cours que vous considérez comme les plus pertinents, en précisant éventuellement les notes obtenues.
• Réalisations et distinctions académiques

Veuillez ne pas mentionner dans la section « Formation » les divers stages intensifs, parcours de compétences ou cours en science des données auxquels vous avez participé. Vous pourrez les ajouter ultérieurement dans la section Certifications.

Autres sections

Examinons quelles autres sections peuvent être utiles dans votre CV de data scientist et vous aider à démontrer votre passion et votre dévouement pour la science des données. Veuillez envisager d'ajouter l'une de ces sections si vous disposez d'au moins deux points pour chaque rubrique. Dans le cas contraire, veuillez regrouper plusieurs catégories dans une section intitulée « Extras ».

Certifications

Si vous êtes à la recherche d'un poste de débutant, vous pouvez indiquer ici les formations et les bootcamps pertinents. Outre les certifications en science des données et en analyse de données, envisagez d'inclure des cours dans des domaines tels que la programmation, l'algèbre linéaire, les probabilités ou les statistiques. Si vous possédez une certification officielle en science des données (Microsoft, IBM, SAS, Google), veuillez l'indiquer dans cette section et envisager de l'ajouter à l'en-tête de votre CV, à côté de votre titre (par exemple, Data Scientist, certifié IBM).

Publications

Cette section est précieuse non seulement dans le contexte universitaire, mais également dans le contexte professionnel, car elle démontre votre intérêt pour les données en dehors de vos fonctions professionnelles, votre capacité à travailler de manière autonome ou en équipe (dans le cas d'une publication collective) et à expliquer clairement des concepts complexes liés aux données à un large public. Pour chaque article, veuillez indiquer son titre, le nom de la revue ou du magazine dans lequel il a été publié, le lien vers la publication en ligne ou vers votre propre blog (le cas échéant), ainsi qu'un bref résumé (ou les thèmes abordés, ou simplement des mots-clés).

Conférences

Veuillez indiquer uniquement les conférences liées aux données auxquelles vous avez participé en tant qu'intervenant. Veuillez indiquer le nom de chaque conférence, sa localisation géographique, les dates, le titre de votre travail et le nom de vos collègues (le cas échéant).

Hackathons

Les hackathons consacrés à la science des données constituent un excellent moyen de démontrer votre capacité à travailler en équipe, vos compétences techniques, votre créativité, votre esprit novateur et votre aptitude à produire des résultats concrets et pratiques. Veuillez décrire brièvement la portée de votre projet de hackathon, le produit et ses applications, votre contribution individuelle et vos réalisations.

Récompenses

Veuillez indiquer ici les récompenses obtenues pour votre travail ou les concours remportés dans le domaine des données. Il peut s'agir de récompenses obtenues lors de hackathons, de concours Kaggle, de travaux universitaires et de publications. Veuillez ajouter une brève description à chaque prix. Vous pouvez également envisager d'ajouter ces informations dans les sections correspondantes.

Concours

Veuillez décrire brièvement les concours de science des données auxquels vous avez participé et les résultats que vous avez obtenus. Il peut s'agir des concours organisés par Kaggle, DrivenData, DataHack, etc. 

Bénévolat

Si vous avez une expérience en tant que bénévole ou modérateur au sein d'une communauté spécialisée dans la science des données, ou si vous avez un bon cursus en matière de résolution de problèmes sur Stack Overflow, veuillez utiliser cette section pour fournir des détails et énumérer vos réalisations. Comme d'habitude, essayez d'utiliser des chiffres pour étayer vos propos (par exemple, le nombre de problèmes techniques résolus, les questions ayant reçu des réponses acceptées, les évaluations, la réputation, les badges, le temps de lecture, etc.).

Langues

Il est peu probable que vous ayez besoin de cette section dans votre CV de data scientist. Même si l'anglais n'est pas votre langue maternelle, votre niveau sera clairement indiqué dans votre CV et dans les ressources supplémentaires que vous fournirez (GitHub, LinkedIn, etc.). Envisagez d'ajouter cette section uniquement si vous postulez à un emploi à l'étranger où la maîtrise d'une deuxième langue serait un atout et, bien sûr, si vous maîtrisez effectivement cette langue à un niveau avancé. Il est acceptable d'ajouter ici un niveau supposé de compétence (par exemple, langue maternelle, courant, avancé, intermédiaire supérieur, intermédiaire).

Veuillez ne pas mentionner vos centres d'intérêt/loisirs.

Bien que certains modèles de CV proposent une section supplémentaire pour les centres d'intérêt/loisirs, il est préférable de ne pas l'inclure dans votre CV de data scientist. Bien que ces informations puissent être intéressantes et vous caractérisent de manière positive comme une personne curieuse ayant de nombreux centres d'intérêt, ce n'est pas ce que les recruteurs recherchent à ce stade.

Il en va de même pour d'autres informations telles que vos voyages, votre participation à des événements de rencontre, des jeux sociaux, des activités bénévoles en dehors du domaine de la science des données, votre maîtrise d'autres langues (à moins qu'elles ne soient explicitement requises pour le poste actuel) et votre permis de conduire. Il est préférable d'utiliser cet espace dans votre CV de data scientist pour autre chose. Vous aurez l'occasion de mentionner vos loisirs et toute autre information intéressante vous concernant lors de l'entretien.

Exemples de CV de data scientist

Examinons maintenant plus en détail quelques exemples de CV fictifs de data scientists ayant différents niveaux d'expérience afin de voir comment mettre en pratique tout ce dont nous avons discuté jusqu'à présent. De plus, rendons cela plus intéressant (et également plus efficace) et suivons l'évolution professionnelle de cette même personne (imaginaire).

Exemple de CV de data scientist junior

Le CV ci-dessous correspond à la situation où notre candidat fictif ne disposait d'aucune expérience autre que celle acquise lors d'un stage en tant que data scientist. Ce CV, ainsi que les suivants, a été créé à partir d'une sélection de modèles de CV gratuits disponibles dans Google Docs, avec quelques modifications.

• Le CV fait une page et contient de nombreuses informations sans paraître trop chargé. Il y a suffisamment d'espace blanc sur la page.
• Le modèle prédéfini n'est pas uniquement en noir et blanc, mais comporte une couleur supplémentaire, ce qui le rend plus agréable esthétiquement et plus facile à suivre, sans pour autant distraire l'attention.
• La mise en page générale est à deux colonnes, ce qui constitue un choix judicieux pour un data scientist junior qui souhaite compenser son manque d'expérience réelle par diverses autres activités et réalisations liées aux données, ce qui implique d'ajouter de nombreuses sections à son CV.
• Dans l'en-tête, nous observons un e-mail d'apparence professionnelle et des icônes cliquables renvoyant vers les profils LinkedIn, Github et Medium du candidat. (Remarque : malheureusement, ils ne sont pas cliquables sur l'image PNG ci-dessus, mais uniquement sur les versions Word et PDF originales de ce modèle de CV. À ce stade, il est également important de vérifier que les liens figurant dans la version finale de votre CV sont cliquables.
• Tous les sous-titres sont clairs et concis.
• Étant donné que le candidat a au moins une expérience de stage à mettre en avant, il était judicieux d'inclure un résumé plutôt qu'un objectif.
• Le résumé comporte trois phrases, il est concis mais très informatif. Le candidat a mentionné son expérience en stage, sa formation et sa formation en science des données, car il est encore novice dans ce domaine et ne possède pas de diplôme officiel en science des données. Ensuite, ils ont brièvement décrit leurs compétences (y compris leurs compétences relationnelles) et, surtout, leurs réalisations, ont démontré leur enthousiasme pour le poste et la valeur commerciale potentielle qu'ils peuvent apporter à l'entreprise.
• Dans la section Expérience, le candidat a mis l'accent sur ses réalisations professionnelles au cours de son stage, en s'appuyant sur des chiffres concrets. Ils ont commencé chaque point par un verbe d'action. Aucun jargon technique, mot vague ou redondant n'est utilisé ici.
• Étant donné que l'expérience du candidat est encore relativement limitée, il a répertorié les projets les plus pertinents réalisés lors du bootcamp, en précisant l'objectif, les compétences et les outils utilisés, ainsi que le lien vers chaque projet dans son portfolio.
• En raison de son manque d'expérience, le candidat a fourni davantage de détails sur sa formation (en précisant le sujet de ses travaux universitaires, sa moyenne générale et les cours pertinents), ses activités bénévoles liées aux données (en fournissant également des chiffres précis) et sa formation en science des données.
• Dans la section Compétences, le candidat n'a mentionné que ses compétences techniques. La liste est suffisamment longue et comprend à la fois les compétences du candidat et les outils qu'il peut utiliser.
• Dans la section Publications, le candidat a inclus à la fois ses articles sur la science des données et celui lié à son diplôme initial, la finance mathématique.

Exemple de CV de data scientist

Supposons maintenant que notre candidat ait obtenu un poste de data scientist dans une entreprise appelée Silver Dollar (une entreprise fictive). Après deux années passées dans cette entreprise, il/elle est à nouveau à la recherche d'un nouveau défi professionnel. Ce candidat n'est plus aussi junior, son CV a donc été modifié en conséquence :

• Dans ce CV mis à jour, l'accent est clairement mis sur l'expérience professionnelle plutôt que sur divers « extras ».
• Le CV fait une page, contient les informations les plus pertinentes sous une forme concise et comporte suffisamment d'espace blanc.
• Le modèle présente une couleur verte en plus du noir et du blanc, ce qui le rend plus agréable sur le plan esthétique, facile à suivre et non distrayant.
• La mise en page générale est à une seule colonne. Dans ce cas, cela est acceptable, car le candidat a inclus moins de sections supplémentaires qu'auparavant et les a raccourcies.
• Dans l'en-tête, nous observons les mêmes icônes cliquables liées aux différents profils du candidat (probablement mis à jour).
• La section « Résumé » comporte trois phrases, mais elle est plus concise que celle du CV précédent. Le candidat ne mentionne plus son stage intensif en science des données, car son expérience parle davantage en sa faveur. De plus, les compétences générales en matière de « publicité automatique » ont été supprimées. L'expérience de stage n'est plus mise en avant séparément comme auparavant, mais ajoutée aux deux années d'expérience professionnelle plus récente. De plus, nous pouvons clairement constater que le candidat a répertorié des compétences différentes de celles figurant dans l'ancien CV (et il en va de même pour la section Compétences, qui est désormais plus concise). Cela ne signifie pas que le candidat a « oublié » ses compétences antérieures. Au lieu de cela, ils ont probablement adapté les points clés et les réalisations mentionnés dans la section « Résumé et compétences » afin de les adapter à la description exacte du poste, ce qui constitue toujours une excellente approche lors de la rédaction d'un résumé ou d'un objectif dans un CV.
• Dans la section Expérience, le candidat a décrit ses principales réalisations professionnelles dans les deux postes occupés et a ajouté des indicateurs significatifs. Une fois encore, chaque point commence par un verbe d'action, sans termes vagues ou redondants, et n'utilise que modérément le jargon technique. Veuillez noter que le candidat utilise divers verbes d'action pour les puces (plutôt que, par exemple, toujours utiliser « créer » ou « construire ») ainsi que divers indicateurs mesurés ($, %, heures, nombre d'éléments).
• Les sections « Projets » et « Formation » sont plus succinctes dans ce CV mis à jour, tandis que les sections « Certifications » et « Bénévolat » ont été entièrement supprimées.

Exemple de CV de data scientist senior

Après la dernière version du CV, notre data scientist a changé deux fois d'emploi et a considérablement évolué sur le plan professionnel. Étant à nouveau à la recherche d'un nouvel emploi, ils ont mis à jour leur CV pour un poste potentiellement intéressant. Par conséquent, quelle est la situation actuelle de leur CV ?

Veuillez noter les modifications les plus importantes :

• Outre l'en-tête, le CV ne comprend désormais que les rubriques Compétences, Expérience et Formation, la rubrique Expérience occupant la plus grande partie de la page. Il n'y a pas de résumé, pas de projets et pas de sections supplémentaires. L'expérience professionnelle réelle de ce candidat est éloquente.
• Le CV est presque entièrement en noir et blanc, avec une utilisation très limitée de la couleur orange.
• La section Compétences a été considérablement réduite et ne répertorie que les compétences et outils les plus généraux (et non, bon nombre d'entre eux n'étaient pas mentionnés dans les versions précédentes du CV).
• L'expérience de stage est supprimée.
• Le poste le plus récent du candidat en tant que data scientist senior est davantage axé sur les stratégies et la gestion que sur l'analyse et la modélisation des données.

Conclusion

Nous avons examiné diverses approches, astuces, exemples pratiques et modèles pour mettre en valeur votre CV de data scientist.

À certains égards, votre CV de data scientist s'apparente à une bande-annonce de film. Tout comme la bande-annonce est censée capter immédiatement l'attention du spectateur et le convaincre de regarder le film dans son intégralité, votre CV doit inciter le responsable du recrutement à le lire attentivement et à vous convoquer à un entretien.

Bien entendu, rédiger un CV parfait n'est que la première étape du processus de candidature, ce qui ne garantit pas automatiquement le succès lors de l'entretien. Cependant, sans passer par les étapes obligatoires du système ATS, puis du responsable du recrutement ou du recruteur, il ne sera pas possible de poursuivre le processus. Il est donc essentiel de consacrer suffisamment de temps et d'efforts à la rédaction d'un CV de data scientist efficace et convaincant, adapté à chaque poste auquel vous postulez.

Pour que votre CV se démarque, assurez-vous de posséder les compétences et l'expérience nécessaires, que vous pouvez mettre en avant grâce à une certification DataCamp en science des données. Commencez dès aujourd'hui.