Exemple de CV de Data Scientist | Guide de rédaction pour l’élaboration de votre CV

La digitalisation des différents processus au sein des entreprises et la numérisation de l'économie mondiale a fait naître au fil des années des masses de données. Ces dernières, ainsi que leur gestion sont un levier stratégique pour les grandes entreprises. D'où l'importance de la Data Science et du métier de Data Scientist.

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De la construction de nouveaux modèles de données à l’exploitation du Deep Learning et du machine learning au profit de l’entreprise, les missions d’un Data Scientist sont nombreuses.  Le métier de Data Scientist est de plus en plus demandé, ce qui crée une rivalité énorme entre les candidats et les jeunes lauréats. Pour réussir vos candidatures et décrocher l’opportunité qui vous intéresse, il faut commencer par faire un CV de Data Scientist percutant et dynamique.

L’équipe Modeles-CV.fr vous accompagne dans la rédaction d’un CV Data Scientist qui vous aidera à décrocher le poste que vous souhaitez. Suivez les recommandations et conseils de cet article, et inspirez-vous de nos différents modèles de CV gratuits.

🎁 Découvrez notre guide de rédaction de CV de Data Scientist et appliquez nos règles et recommandation pour créer un Curriculum Vitae d’Expert Data qui sort du lot.

Exemple de CV Data Scientist

Lara Leroux

+33 7 45 63 12 47
[email protected]
Paris, France.

Data Scientist

Data Scientist avec 6 ans d’expérience et des compétences et expertises remarquables de veille et évaluation de diverses nouvelles technologies, du développement de l’informatique décisionnelle et de l’évolution du Big Data. Rigoureuse, force de proposition et investie dans la réalisation des objectifs et l’amélioration des performances marketing au sein de mon entreprise. Extraction, analyse et recommandations stratégiques grâce à la science de la donnée sont mes missions et passions quotidiennes.

Expérience professionnelle

Data Scientist –  NellArmonia, Paris .
2016 / Aujourd’hui

  • Mise à jour des Bases de données internes et externes
  • Conception et mise en oeuvre des outils et algorithme de fonctionnement
  • Analyses statistiques
  • Machine learning et Data Engineering
  • Gestion, analyse et prévision des données
  • Veille technologiques ( Data mining)
  • Coordination et interface inter-équipes
  • Traitement des données avec des outils et méthodes statistiques
  • Communication interpole
  • Amélioration des performances et décisions stratégique marketing (+39% moyenne annuelle)

Assistant Chef de projet Business Intelligence – Anaplan, Nice.
Alternance  – 2014 / 2016

  • Pilotage et optimisation des processus d’analyse de données au sein de l’entreprise
  • Rédaction de support et mise à disposition d’indicateurs et de tableaux de bords pour assurer le suivi de toutes les activités de l’entreprise.
  • Gestion de projets internationaux en relation avec la BI
  • Diversification et augmentation du nombre des clients (+90% en 2021)
  • Production de données et tableaux de bords pertinents pour la prise de décision au sein des autres départements
  • Collaboration avec une équipe de Data Analyst afin d’optimiser nos performances d’analyse
  • Economie des ressources budgétaires et optimisation du temps
  • Élue “Ambassadrice du Groupe Anaplan à l’échelle internationale”

Formations

  • Master spécialisé en Big Data,  EPITA
    Nice – 2014/2016
  • Licence en Data Science, CNAM
    Paris – 2011/2014

Compétences

  • Réalisation de veille concurrentielle (collecte, extraction et analyse des données)
  • Définition et maîtrise des outils de traitement des données
  • Expertise dans les outils informatiques et langage de programmation
  • Adaptation des outils de traitement statistique des données
  • Présentation des résultats des études réalisées
  • Deep Learning
  • Data engineering

Soft Skills

  • Gestion d’équipe
  • Communication
  • Force de proposition
  • Rigueur et assiduité
  • Sens de l’organisation

Langues

  • Anglais : Bilingue
📌 Si jamais vous êtes intéressé par une opportunité en étranger, vous devez adapter votre CV Data Scientist aux exigences et besoins du recruteur. Pour cette raison, vous pouvez vous inspirer de notre CV anglais.

En plus, nous avons également une lettre de motivation en anglais, avec des exemples, modèles et conseils de rédaction. Et c’est cadeau ! 🎁

Fourchettes de salaires pour un Data Scientist

💰 En France, le salaire moyen d’un Data Scientist s’élève à 43k€. Cette moyenne est basée sur un salaire minimum de 38k€ et un salaire maximum de 47k€💶

💡 Il faut noter que cette différence s’explique par différents paramètres, notamment : l’ancienneté, la taille de l’entreprise et son domaine d’activité, formation (ingénieur, PhD, etc.), compétences et polyvalence.
Par exemple, la compétence de management offre plus de choix et d’opportunité pour un Data Scientist, et fait surtout une différence importante au niveau du salaire. Cette différence peut s’élever jusqu’à 10k € par an.

Comment rédiger un CV Data Scientist?

Lors de la rédaction de votre CV Data Scientist, vous devez faire preuve de rigueur, d’attention aux détails, de pertinence et d’organisation. Pour réussir cela, il faut commencer par bien organiser et structurer votre CV.

👇 Les sections à mettre dans votre curriculum vitae sont les suivantes :

  • Un titre
  • Une présentation brève
  • Vos coordonnées
  • Vos expériences professionnelles (décrites et datées)
  • Vos formations
  • Vos compétences
  • Sections supplémentaires : langues, centres d’intérêt, etc.

Les leviers d’un CV Data Scientist réussi

👉 La clé de réussite de votre CV et de bien maîtriser ces 3 leviers, à savoir :

  • La structure et les rubriques
  • La pertinence du contenu et de toute information communiquée
  • La mise en page de votre curriculum vitae.

La mise en page et de ce CV

Après avoir choisi le modèle de CV, il faut penser aux règles de mise en page à respecter. Ainsi, il ne vous restera plus qu’à remplir votre curriculum vitae avec des informations concises et pertinentes.

Voici les règles principales de mise en page à respecter

  • Utilisez deux couleurs professionnelles et sobres. Elles doivent être cohérentes avec celles utilisées dans le modèle de CV
  • Choisissez une police de caractère permettant une lecture facile.
  • La taille de votre texte doit être lisible et claire : corps du texte 12pt – titres 14pt.
  • Espacez les différentes sections et n’encombrez pas votre CV.
  • Veillez à bien mettre les informations importantes en évidence (gras, italique ou souligné)
  • Comme dans nos modèles de CV, pensez à organiser votre CV en différentes sections.
  • Une photo professionnelle, des icônes, des jauges ou pictogrammes sont des éléments visuels qui rendent votre CV plus dynamique et graphique.

N’oubliez pas qu’une belle mise en page vous aidera à faire ressortir les points forts de votre parcours et ainsi attirer et retenir l’attention du recruteur, d’où l’importance d’une mise en page soignée et professionnelle.

Quel type de CV choisir pour un CV de Data Scientist ?

En principe, il existe 3 types de curriculum vitae, à savoir :

  • CV rétrochronologique : ce type de CV met en avant votre expérience professionnelle ainsi que vos formations, en suivant un ordre chronologique inversé, des plus récentes au plus anciennes. Le CV rétrochronologique est adapté aux candidats dont le projet professionnel pourrait aboutir au poste à pourvoir ainsi qu’à ceux souhaitant mettre en avant la cohérence de leur parcours professionnel.
  • CV fonctionnel : il s’agit d’un CV qui demande plus d’organisation et de réflexion. Ce CV met bien en avant vos atouts ainsi que votre valeur ajoutée et vos réalisations. Il est structuré par thème, compétences ou par domaines d’activité. Ce type de CV est adapté aux candidats ayant un parcours non linéaire et polyvalent.
  • CV chrono-fonctionnel ou mixte : Il s’agit du format le plus utilisé, parce qu’il réunit les caractéristiques des deux autres types. Il met en avant vos atouts, compétences et réalisations professionnelles comme sur le CV fonctionnel, avec la structure et l’ordre de présentation du CV rétrochronologique.

Il est recommandé pour un CV de Data Scientist d’utiliser un format chrono-fonctionnel.  Ce format va permettre au candidat de personnaliser sa candidature et de l’adapter à l’offre de l’emploi et à la fiche métier Data Scientist, afin de choisir les éléments pertinents à valoriser tout en suivant un ordre chronologique inverse.

Comment rédiger l’en-tête de votre CV ?

L’en-tête est la première information ou partie de votre CV que lit le recruteur, donc veillez à la rédiger soigneusement et à y fournir vos coordonnées professionnelles.

Cette section  doit contenir les éléments suivants :

  • Le titre du poste
  • Les coordonnées : nom/prénom, adresse email, ville et numéro de téléphone.
  • Une photo (optionnelle).

👇  Ci-après, vous trouvez un bon exemple d’en-tête.

En-tête Correct

Data Scientist

Rita Fouil
Paris, France
+33 7 71 38 54 25
[email protected]
https://www.linkedin.com/in/ritafouil-DataScientistexpert/

  • Coordonnées à usage professionnel.
  • En-tête bien rédigé, clair et précis.
  • Email et lien vers un réseau ou site web professionnel.

Qu’en est il de la photo ?

Joindre une photo à votre CV de Data Scientist est facultatif. Donc, si vous souhaitez mettre une photo professionnelle, n’hésitez pas à choisir un portrait professionnel.

Quant au format de la photo, il faut respecter le format classique des photos d’identité, à savoir le format rectangulaire (6,5 cm x 4,5 cm)

Démontrez votre expérience en tant que Data Scientist

Dans cette section, vous devez mentionner vos différentes expériences professionnelles, projets, missions et réalisations. Un format mixte ou rétrochronologique vous aidera à mettre en évidence la montée en compétence et l’évolution de vos responsabilités au fil des années.

Expérience professionnelle : Exemples et illustrations

Voici l’ordre des éléments à citer dans cette section :

  • Titre du poste.
  • Entreprise et ville.
  • Années ou durée du contrat.
  • Missions et réalisations.

Ingénieur d’études Confirmé

Data Scientist – Bouygues, Paris
2016-2022
  • Implémentation et amélioration d’algorithmes de Machine Learning pour la prédiction.
  • Développement de scripts de visualisation des données sous python.
  • Classification, imputation de données manquantes.
  • Comparaison d’algorithmes en utilisant des KPI.
  • Analyse descriptive et statistique des données (Python).
  • Visualisation des données avec Plotly , Matplotlib , Seaborn.
  • Extraction, exploration et analyse de données dans des serveurs sécurisés.
  • Construction et enrichissement de base de données à objectif analytique et stratégique.
  • Prix du Projet innovant de l’année 2020.

Chef de projet Data Junior

Chef de projet Data Scientist – LCL, Toulon
2021 – Aujourd’hui
  • Définition de modèles statistiques en relation avec les données et l’intelligence artificielle.
  • Construction et définition de modèles supervisés, NLP, Analyse de Sentiments et Réseaux de Neurones.
  • Développement de prototypes pour le test de la faisabilité et la mesure de la capacité d’un projet / solution.
  • Veille et évaluation de nouvelles technologies (Open Source, Service Cloud, Solution Packagée).
  • Identification des problématiques et réalisation de projets dans une logique Agile.

Que faire en cas d’absence d’expérience ?

L’obtention d’un diplôme adapté au métier de Data Scientist est une obligation pour pouvoir honorer les responsabilités et missions de ce poste. Quant à l’expérience professionnelle confirmée, il est tout à fait normal qu’un jeune lauréat, débutant, n’ait pas d’expériences professionnelles.

Pour y remédier, vous pouvez mettre en avant vos projets réalisés en relation avec le domaine, vos stages et recherches. L’ensemble de ces réalisations sera la preuve concrète de votre savoir-faire et de vos compétences techniques.

Incluez votre formation en Data Sciences

Le marché d’offre d’emploi des Data Scientist en France ne cesse d’évoluer. Il a été annoncé qu’il y a un risque de pénurie pour ce domaine. Compte tenu de ce besoin important, vous devez veiller à mettre en avant votre formation, votre cursus académique et vos diplômes de manière structurée dans la section “Formation”.  Le responsable RH examine minutieusement cette rubrique, surtout s’il s’agit d’un premier emploi.

Les règles clés pour lister vos formations sont les suivantes :

  • Mentionnez l’intitulé du diplôme ainsi que le nom de la formation
  • Ensuite, citez le nom de votre école, université ou centre de formation et sa ville
  • Et finalement, l’année d’obtention du diplôme.

Vous pouvez également citer le nom d’un projet que vous avez effectué lors de cette formation, si vous jugez qu’il aura un apport positif sur votre candidature. Parlez-en brièvement, en parlant des missions et réalisation et gardez un peu de mystère pour tout dévoiler lors d’un premier entretien.

👇 Ci après des exemples de cette section.

CORRECT
Diplôme en ingénierie informatique – L’École pour l’informatique et les techniques avancées (EPITA)   Montpellier,   2015/2020

👍 Cet exemple respecte les règles susmentionnées, ainsi le candidat a mentionné !

  • L’intitulé du diplôme obtenu,
  • Son école et ville de formation
  • Années de formation ou d’obtention du diplôme.
INCORRECT
Master spécialisé en Big Data  – 5 ans
  • Business intelligence
  • Machine Learning Management
  • Outil de gestion de bases de données
  • Visualisation de l’information
  • Programmation et code JAVA
  • Création de valeur service
🛑 Les détails et les matières de votre formation sont le genre d’informations à bannir de votre CV. En mentionnant des détails peu professionnels vous risquez d’encombrer votre CV et de pénaliser votre candidature et vos chances de sélection.

🛑 Il est recommandé de mentionner les années de formation ou l’année d’obtention du diplôme au lieu de mentionner la durée.

Compétences pour le CV d’un Data Scientist

Que ce soit pour les compétences spécialisées ou interpersonnelles, n’oubliez pas de cibler les mots clés utilisés dans l’offre d’emploi afin de les réutiliser dans votre section de compétences ainsi que tout au long de votre CV.

Comme le savoir-faire informatique est le socle de ce métier, il suffit de répartir cette section en deux sous sections.

Compétences spécialisées

Les compétences spécialisées d’un Data Scientist tournent principalement autour du codage, des langages de programmation, de manipulation et construction de base de données, des solutions et systèmes de stockage de l’information, de l’intelligence artificielle, etc.

💡 La polyvalence est un facteur clé de succès dans ce domaine. Cela veut dire que le candidat idéal pour un métier de Data Scientist doit maîtriser le triangle de compétence ci-après :
  • Informatique : il s’agit du cœur de métier, qui se traduit par la maîtrise et l’expertise dans les algorithmes de Machine Learning et des langages de programmation les plus adaptés au projet concerné.
  • Statistique : maîtrise des outils de gestion de données et des bases de données, notamment SQL, SAP, Python, etc.
  • Marketing : connaissances approfondies des outils d’analyse du web et de ses performances.
👇  Voici une liste des compétences techniques les plus demandées et attendues de la part des Data Scientists :
  • Connaissances approfondies en informatique
  • Maîtrise des langages de programmation
  • Analyse commerciale
  • Création et développement des concepts
  • Collecte, extraction et analyse de données
  • Modélisation prédictive
  • Esprit critique
  • Bilan et recommandations
  • Regroupement de données
  • Identification des processus opérationnels
  • Expertise sécurité informatique
  • Gestion des déploiements
  • Rédaction de rapport pour d’autres départements

Soft Skills

Les softs skills sont des éléments qui viennent compléter les compétences techniques. En outre, elles facilitent votre intégration en entreprise et vous aident à être épanoui dans votre quotidien professionnel.

Ci-après une liste de soft-skills les plus communes chez les Data Scientists ou autres cadres occupant un poste voisin.

  • Esprit analytique et de synthèse
  • Curiosité
  • Autonomie
  • Rigueur
  • Organisation
  • Connaissance du secteur d’activité et du métier principal de l’entreprise (vision globale)
  • Précision
  • Polyvalence
  • Excellentes capacités de communication
  • Force de proposition
  • Dynamisme
  • Créativité
  • Maîtrise des langues étrangères, surtout la langue anglaise.

Comment rédiger l’accroche pour un CV de Data Scientist ?

L’accroche ou la section “à propos de moi” est une rubrique décisive et très importante. Vous devez y mettre une présentation brève et pertinente de votre parcours et projet professionnel, à travers vos responsabilités, missions et réalisations. Ces éléments vont mettre en valeur vos atouts en tant qu’ un Data Scientist ainsi que montrer la compatibilité entre votre profil et les exigences et responsabilités du poste à pourvoir.

Exemple correct

Data Scientist

Expertise Data Science grâce à mes années d’expérience en tant qu’ingénieur big data, Data Analyst et Data Scientist. Je garantis le recueil et l’analyse de données ainsi que la construction d’algorithmes permettant d’améliorer la prise de décision et le ciblage pour les équipes Marketing. Je souhaite évoluer vers un poste de Lead Data Scientist au sein de votre entreprise afin de mettre mon savoir au service de l’entreprise et de ses différents départements.

  • Présentation du parcours professionnel
  • La longueur du texte est parfaite
  • Son projet professionnel et ambitions sont communiquées
Exemple incorrect

Data Scientist Junior

Recherche de stage de fin d’études en Big Data. (6 mois)
Mobile en France et à l’étranger.
Rigoureux, motivé et passionné par la Data Science.

🛑 Cette phrase d’accroche ne présente ni le parcours ni le projet professionnel du candidat. Il faut aller au-delà de l’expression de votre besoin ainsi que la citation de quelques soft skills.

Votre accroche doit être captivante et percutante afin de susciter l’intérêt du recruteur et réussir à décrocher un entretien d’embauche.

Les rubriques supplémentaires pour votre CV de Data Scientist

Il est recommandé d’ajouter des rubriques supplémentaires dans votre CV Data Scientist afin de donner une image plus complète de votre profil. Les sections supplémentaires peuvent comprendre les langues maîtrisées, les certifications, les centres d’intérêt, etc.

Les langues maîtrisées

Les langues sont  un facteur clé de différenciation par rapport aux autres candidatures. En effet, les langues sont un outil parfait pour pouvoir collaborer et entreprendre des projets avec des firmes internationales. Elles peuvent également vous créer de nouvelles opportunités et attirer plusieurs recruteurs ou chasseurs de tête.

📌 Il faut noter que la réussite dans le métier de Data Scientist et la maîtrise de l’anglais technique vont de pair. La maîtrise de cette langue est souvent un critère de sélection des candidats.

Les centres d’intérêt

Les responsables RH donnent autant d’importance à vos compétences et diplômes qu’à votre personnalité. Et l’une des meilleures manières pour illustrer vos traits de caractères sont vos centres d’intérêt. Ces derniers en disent long à propos de votre personnalité et vos softs skills. Donc, veillez à mentionner vos centres d’intérêt et dévoiler votre personnalité avec tous ses atouts et particularités.

Les certifications

Les certifications font partie des éléments qui font beaucoup de différences entre les profils intéressés et celui choisi pour occuper le poste à pourvoir. C’est la preuve par excellence que vous avez envie de vous former en continu et de toujours rester performant et à jour.

Le Big Data et Data Science sont des domaines qui ne cessent pas d’évoluer et donc tout expert data se doit étoffer son profil avec les certifications adaptées.

✒️ Les formations parallèles ou certifications peuvent appartenir à votre domaine de spécialité ou à un domaine complémentaire. Par exemple, une certification en management peut vite faire évoluer votre carrière.

Conseils pour parfaire votre CV d’un Data Scientist

La concurrence pour les postes de Data Scientist se fait de plus en plus forte. Pour cette raison, votre Curriculum Vitae doit être parfait afin de se différencier des autres et retenir l’attention des recruteurs.

  • Toute illustration d’expérience ou de compétences professionnelles doit être en lien avec le poste à pourvoir. Soyez clair, précis et pertinent !
  • Mettez en avant vos projets les plus pertinents et représentatifs de votre savoir-faire. Toute entreprise cherche son candidat idéal, et ces projets et informations vous aideront à donner une idée sur vos connaissances et skills.
  • Mentionnez vos résultats et succès les plus pertinents. De cette manière, vous pouvez prouver à toute entreprise votre éventuelle valeur ajoutée sous forme de résultats concrets.
  • Pour plus de crédibilité, insérez vos liens de réseaux sociaux professionnels ou toute page ou site web représentant votre travail ou projets passés.

Les points clés pour créer un Curriculum Vitae dynamique

La rédaction d’un CV dynamique peut sembler difficile. C’est pour cette raison que notre équipe vous offre ce guide complet et un récapitulatif de points à respecter afin de créer le Curriculum Vitae parfait.

Ci-après, les points clés pour créer un curriculum vitae dynamique et percutant :

  • Choisissez un modèle de CV soigné, professionnel et aéré.
  • Évitez les répétitions et les incohérences.
  • Faites tenir votre Curriculum Vitae sur une seule page.
  • Soignez la mise en page et le contenu de votre CV. La forme doit rendre service au fond.
  • Mentionnez vos références et recommandations et joignez-les à votre candidature.
  • Hiérarchisez le contenu de votre CV pour faciliter sa lecture.
  • Valorisez vos formations et certifications et mentionnez les qualifications développées grâce à vos expériences professionnelles.

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Obtenez plus d’opportunités avec une lettre de motivation

La lettre de motivation est l’élément qui va de paire avec le CV pour une candidature parfaite.

Pour rédiger une lettre de motivation simple et réussie pensez à la structurer en 3 parties:

  • Vous : présentez vous et mettez votre savoir-faire, votre projet professionnel et votre parcours en avant.
  • L’entreprise : ici, vous devez montrer que vous avez bien compris le besoin de l’entreprise afin de préparer le terrain pour la prochaine étape.
  • La compatibilité entre les deux premiers points : faites une synthèse entre votre valeur ajoutée ainsi que votre profil et le besoin de l’entreprise afin de montrer que vous êtes le candidat idéal.

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