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Exemple de CV

CV data scientist

Un exemple de CV data scientist à adapter : trois titres de CV, des accroches pour débutant, confirmé ou reconversion, les compétences à mettre en avant et une expérience rédigée.

Exemple de CV

[Prénom Nom]

Data scientist, prévision et séries temporelles

[Ville] · [téléphone] · [e-mail]

Profil

Data scientist depuis six ans dans la distribution, je conçois des modèles de prévision de la demande utilisés chaque semaine par les approvisionneurs. Je travaille de la question métier jusqu’au suivi en production, avec un intérêt particulier pour l’incertitude et l’expérimentation.

Expérience

Data scientist, [Entreprise], [Ville]

[mois année] à aujourd’hui

  • Conception d’un modèle de prévision des ventes par magasin et famille de produits intégrant météo, promotions et calendrier
  • Reconstitution d’un historique des ruptures de stock pour corriger la sous-estimation de la demande réelle
  • Test du modèle sur [x] magasins pendant trois mois avant sa généralisation, avec suivi des ruptures et des niveaux de stock
  • Mise en place de prévisions par fourchette et formation des approvisionneurs à leur lecture
  • Industrialisation avec l’équipe data engineering et suivi mensuel de la dérive des performances

Titres de CV

  • Data scientist, prévision et séries temporelles
  • Data scientist, scoring et modèles de risque en assurance
  • Data scientist junior, master statistique, Python et SQL

Accroches selon votre profil

Débutant

Diplômée d’un master en statistique et science des données, j’ai construit en stage un modèle de priorisation des dossiers de sinistre chez un assureur, de l’extraction SQL à la présentation au métier. Je recherche un premier poste de data scientist sur des sujets à impact opérationnel.

Confirmé

Data scientist depuis six ans dans la distribution, je conçois des modèles de prévision de la demande utilisés chaque semaine par les approvisionneurs. Je travaille de la question métier jusqu’au suivi en production, avec un intérêt particulier pour l’incertitude et l’expérimentation.

Reconversion

Docteur en physique, j’ai modélisé pendant quatre ans des données expérimentales en Python et publié mes travaux. Formé depuis aux méthodes d’apprentissage automatique appliquées à l’entreprise, je souhaite travailler sur la maintenance prédictive industrielle.

Conseils pour un CV qui passe le premier tri

  • Décrivez chaque projet avec la question métier, la méthode, la métrique et l’usage final
  • Mentionnez la volumétrie et la nature des données (transactions, capteurs, textes) sans chiffres que vous ne pourriez pas justifier
  • Faites apparaître votre formation statistique et votre niveau de programmation de façon lisible
  • Ajoutez un lien vers un portfolio ou un dépôt si votre expérience professionnelle est courte
  • Gardez le jargon pour la rubrique compétences et écrivez les réalisations dans un langage compréhensible par un recruteur non technique

Les erreurs à éviter

  • Afficher une liste de quarante outils et algorithmes
  • Annoncer une précision de modèle sans contexte ni métrique adaptée
  • Présenter uniquement des projets de cours ou de compétitions pour un profil expérimenté
  • Oublier la dimension métier et l’usage des modèles

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Questions fréquentes

Quelle différence entre data scientist et data analyst sur un CV ?

Le data analyst décrit et explique ce qui s’est passé à partir des données, avec des tableaux de bord et des analyses. Le data scientist construit des modèles prédictifs ou d’optimisation et s’intéresse à leur déploiement. Si votre expérience mélange les deux, mettez en avant la part de modélisation dans le titre et les réalisations.

Les compétitions de data science ont-elles leur place sur un CV ?

Oui, dans une rubrique « Projets », surtout en début de carrière et si vous avez obtenu un bon classement. Précisez ce que vous avez appris. Pour un profil confirmé, elles pèsent peu face à des projets en entreprise, car elles ne reflètent ni le nettoyage des données ni la mise en production.

Faut-il citer les publications scientifiques ?

Pour un docteur ou un candidat visant une équipe de recherche appliquée, oui, dans une rubrique dédiée avec les références principales. Pour un poste en entreprise classique, résumez-les en une ligne et concentrez-vous sur les méthodes et les compétences transférables.

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