27 Oct Comment bien rédiger son CV de Data Scientist

D’ici 2026, le domaine de la data science devrait compter 11,5 millions de nouveaux emplois rien qu’aux USA. Les géants de la technologie comme Google, Facebook, Amazon et Apple ont déjà mis en place des équipes entières de recruteurs qui cherchent à trouver des scientifiques de données talentueux.

La data science est un domaine compétitif et il est important d’avoir un CV qui se démarque. Selon Indeed.com, un recruteur ne passe que six à sept secondes par CV pour un poste ouvert. Voici donc quelques conseils pour créer un CV de data scientist qui sorte du lot.

QUELLE EXPÉRIENCE METTRE EN AVANT SUR UN CV DE DATA SCIENTIST

Que vous cherchiez un poste de data scientist débutant ou que vous ayez plus de 15 ans d’expérience, les recruteurs recherchent un mélange de compétences théoriques et d’expériences pratiques dans des domaines tels que les statistiques, l’analyse commerciale, l’apprentissage automatique, Python, SQL, la visualisation de données. Mais ils recherchent surtout une capacité à s’approprier rapidement un sujet et à progresser dessus. C’est ce dernier point qui doit bien transparaître sur votre CV.

Dans votre ascension vers le sommet de la pyramide des data scientists, pensez donc à bien présenter vos réalisations et vos différents projets. Il faut pouvoir démontrer que vous êtes capables d’acquérir de nouvelles connaissances par la pratique. Il est par conséquent essentiel, en dehors des périodes de recrutement, de réaliser une veille technologique et de se former régulièrement de la manière la plus pratique possible. De plus, lors d’un recrutement vous serez soumis à des tests techniques et questionnés sur vos différents projets. Si vous n’avez pas d’expérience et que vous débutez en tant que data scientist, vous pouvez mettre tous les projets que vous avez réalisé pendant votre formation.

CE QU’IL FAUT FAIRE ET NE PAS FAIRE DANS UN CV DE DATA SCIENTIST

Un bon CV raconte une histoire qui correspond à la description du poste de l’entreprise. En indiquant le nombre d’années d’expérience que vous avez en tant que data scientist et en résumant vos fonctions et vos tâches, vous contribuerez à créer une histoire complète.

Les recruteurs voient BEAUCOUP de CV chaque jour, et ils utilisent votre CV pour évaluer si vous correspondez à la culture de l’entreprise. Voici ce qu’il faut faire et ne pas faire pour rédiger un CV de data scientist.

À faire : Créer votre propre CV à partir de sites de modèles tels que Canva, Zety, Indeed, ResumeGenius, ou même un modèle de CV Google Doc.
À ne pas faire : Rendre votre CV compliqué avec trop de texte ou des mises en page et des images fantaisistes.

À faire : Plus vous avez d’ancienneté, plus votre section sur les compétences doit être courte.
À ne pas faire : Un CV d’une page est suffisant, même pour les data scientists expérimentés.

À faire : Présenter en haut de votre CV les programmes, modèles, langages, ensembles de données et algorithmes les plus demandés avec lesquels vous avez travaillé.
À ne pas faire : Les présenter en bas du CV dans une section peu visible. Vous devez les placer en haut, là où les recruteurs peuvent les voir rapidement.

À faire : Consulter des ressources telles que PayScale, Glassdoor, LinkedIn, pour obtenir des informations sur la culture de l’entreprise qui pourraient être utiles à ajouter à votre CV.
À ne pas faire : Mettre des compétences inutiles qui ne figurent pas dans la description du poste.

À faire : N’utiliser que les réalisations pertinentes et inclure les résultats exprimés en termes d’impact quantitatif.
À ne pas faire : Rédiger un long paragraphe, limiter chaque réalisation à une phrase qui ne démontre aucun impact quantitatif.

A faire : Quantifier vos efforts en termes d’impact commercial et de contexte.
A ne pas faire : Gonfler vos chiffres. Vous pouvez donner une estimation, vous devez juste montrer aux recruteurs que vous pouvez contribuer à l’entreprise.

A faire : Réseauter et élargir votre réseau autant que possible. Participez à des réunions sur la data science, rejoignez des groupes d’apprentissage, connectez-vous avec des personnes du secteur.
A ne pas faire : Abandonner ! Cela peut prendre un certain temps avant de décrocher le poste de data scientist de vos rêves.

ACQUÉRIR LES COMPÉTENCES NÉCESSAIRES À UN POSTE DE DATA SCIENTIST

Les carrières en data sciences sont très demandées dans de nombreux domaines, et les organisations doivent s’appuyer sur le big data, ce qui n’est pas près de ralentir.

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La plateforme Neoddity regroupe un large panel de formations autour de la data science. Que cela soit pour une reconversion, pour apprendre à coder en python ou R, ou bien apprendre de nouveaux modèles de machine learning ou des outils de dataviz tel Tableau, vous trouverez tout ce qui vous aidera à propulser votre carrière.

Utilisez un modèle de CV créatif pour donner une touche d’originalité à votre candidature.