Modèles de CV data scientist

Le data scientist est un professionnel chargé de décortiquer de grands flux de données pour en extraire les informations les plus pertinentes et les plus utiles, afin de pouvoir les exploiter au mieux. Ces dernières années, ce poste est sujet à de plus en plus d’engouement de la part des jeunes diplômés et la concurrence commence à y devenir très présente. Si vous cherchez à postuler à ce poste à hautes responsabilités, il vous faut non seulement connaitre la mission d’un data scientist, mais également avoir un curriculum vitae en béton afin de surpasser les autres candidats. Cela tombe bien, cet article est là pour vous éclairer à propos de la démarche à suivre pour rédiger le CV qui attirera l’attention d’un maximum de recruteurs.

Description et mission du métier de data scientist

Un data scientist est un expert capable de s’adapter à n’importe quel secteur d’activité. Il est doté d’un sens de l’analyse exceptionnel et est tenu de traiter une multitude de données de façon mathématique et informatique, en concevant des algorithmes et des modèles pour collecter, stocker, analyser et traiter différents types d’informations liées à une entreprise. Et ce, afin d’arriver à une conclusion pertinente qu’il remettra par la suite à la direction générale ou au client de manière plus globale.

Selon les résultats escomptés, le data scientist peut être amené à remplir différentes fonctions : on peut lui demander de trouver de nouveaux axes d’optimisation, d’identifier les nouveaux modes de déroulement, de mesurer la portée d’un projet mis en œuvre récemment ou encore de rechercher de nouveaux leviers de croissance. Ainsi, son rôle est extrêmement important au sein de la structure pour laquelle il exerce, car il représente un acteur qui contribue activement aux prises de décisions stratégiques et opérationnelles.

Comment rédiger un CV data scientist ?

Le CV d’un data scientist doit être à l’image de ses nombreuses capacités techniques et de sa rigueur. Si vous souhaitez épater le service des ressources humaines avec votre document, vous devez travailler sa forme et son contenu. Le titre, le design, la mise en page et la structure doivent être irréprochables, mais, de plus, vos longues études, vos multiples compétences et expériences ne doivent laisser aucune place au doute quant à votre recrutement.

Le titre

Ne cherchez pas à rallonger le titre inutilement, il doit être concis et indiquer clairement le poste désiré. Il permettra seulement au recruteur de se situer d’un coup d’œil vis-à-vis de l’objectif de votre candidature.

Le design

Le design est primordial pour faire bonne impression. Vous pouvez opter pour différents types, mais le plus important est de rester professionnel et en accord avec le domaine choisi, ainsi que d’éviter de mettre trop de couleurs ou d’utiliser une police d’écriture agressive.

La mise en page

Le curriculum vitae contient une panoplie d’informations de classes distinctes. Entre les coordonnées, les compétences et le parcours professionnel, le chargé de recrutement peut se perdre aisément. C’est pourquoi il faut impérativement bien organiser les blocs de textes de sorte que la lecture soit fluide et facile. La mise en page doit donc être faite comme il se doit pour avoir un CV avec un bon agencement.

La structure

La structure représente la façon dont vous parlerez des différentes étapes de votre parcours et de vos formations. On liste trois grandes manières de le faire : la chronologique, l’antichronologique et la thématique. Les deux premières mettent en avant vos compétences et vos études, tandis que la dernière privilégie votre expérience professionnelle : alors, choisissez celle qui s’accorde le mieux à votre profil.

Exemple de CV data scientist

Maintenant que les généralités sont bien expliquées, passons à l’étape la plus importante. Un CV data scientist doit respecter certains critères bien spécifiques au niveau de la forme et du contenu afin de faire honneur à ce poste grandement estimé sur le marché du travail. Voici donc les points et les rubriques à bien travailler pour se distinguer de la concurrence.

Le titre

Il doit représenter une seule phrase désignant clairement les termes Data Scientist. Vous pouvez y ajouter le domaine secondaire qui correspond au poste pour lequel vous postulez, par exemple « Analyste de flux de données Marketing »

Le design

En tant que data scientist, le design de votre document doit être sobre et moderne, vous pouvez également apporter une légère touche de couleur pour un rendu vif et attrayant.

La mise en page

Vous postulez pour un poste où on doit extraire uniquement l’essentiel en traitant des milliers de données, votre CV doit donc respecter ce principe en étant aéré et en allant à l’essentiel. Il est préférable d’opter pour un CV simple et efficace qui respecte la structuration classique d’un CV tout en restant précis et concis.

Le profil

Cette partie doit répondre à la fameuse question « pourquoi vous et pas un autre ? ». Vous devez rassurer le recruteur sur vos compétences professionnelles en citant vos principales qualifications de façon brève et accrocheuse.

L’expérience professionnelle

En parlant de votre expérience, vous ne devez pas vous limiter à lister les postes occupés par le passé. Vous devez citer vos réalisations et montrer que vous avez pu acquérir de solides connaissances techniques tout au long de votre parcours concernant les arbres de décisions, la business intelligence, la conception et la mise en place de clusters de données ou encore l’assurance du monitoring des modèles algorithmiques.

Veillez à utiliser un jargon technique et professionnel pour mettre en évidence votre grande maitrise.

Les compétences

Un data scientist est tenu d’avoir des prédispositions avantageuses et une formation de très haut niveau pour bien exercer son métier, voici donc les compétences nécessaires et indispensables que vous devez avoir pour espérer décrocher ce travail :

• Grande connaissance en statistiques et probabilités ainsi que notions de Machine Learning ;
• Maitrise des outils analytiques et des langages de programmation ;
• Compréhension de l’algèbre linéaire et des fonctions à multiples variables ;
• Compétences en gestion de données non structurées et en ingénierie logicielle ;
• Maitrise de la programmation en SQL et de la plateforme Hadoop ;
• Esprit d’entrepreneur et sens de communication ;
• Curiosité intellectuelle.