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Java, Python, C/C++, SQL… ces langages informatiques qui apparaissent au commun des mortels comme un gros charabia sont pour vous aussi familiers que votre propre langue maternelle.

Spécialistes de l’analyse du Big Data, impossible aujourd’hui pour une entreprise de se passer d’un bon data scientist.

Seulement voilà… il y en a quelques-uns des comme vous sur le marché du travail. Après tout, les métiers dans l’informatique sont de plus en plus prisés. Aucun doute qu’il y aura d’autres petits génies prêts à vous faire concurrence pour décrocher l’emploi rêvé.

Afin de prouver que vous êtes LE pro en data science, que vous soyez junior ou expérimenté, nous allons vous guider dans la création d’un CV de data scientist exceptionnel. Nous ce guide nous allons ainsi vous montrer :

  • Un exemple de CV de data scientist meilleur que 90 % de ceux des autres candidats,
  • Les étapes pour formater un CV aussi beau que vos meilleures analyses, 
  • Des conseils pour bien mettre en valeur vos compétences en data science,
  • Des astuces pour faire valoir votre expérience dans le domaine des nouvelles technologies, que vous soyez en début de carrière ou non !

Vous souhaitez gagner du temps et créer votre CV en 5 minutes ? Essayez notre créateur de CV en ligne. C’est rapide, facile, pratique et 100% personnalisable. Commencez par choisir votre modèle de CV préféré.

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Modèle de CV créé avec notre générateur — Découvrez tous nous exemples de CV ici.

Passer votre journée devant les écrans vous donnent mal à la tête ? Ou peut-être que vous êtes simplement à la recherche d’un autre boulot dans le monde de l’IT ? Consultez nos guides :

Vous êtes prêt à écrire le meilleur CV de data scientist qui soit ? Parfait. Voyons tout d’abord un modèle idéal qu’il vous sera facile d’imiter. 

Exemple de CV pour un data scientist senior

Simon Parrain

06 34 45 55 00 

simon.parrain@email.com

97002 Paris

Data Scientist

À propos de moi

Data Scientist avec plus de 5 ans d’expérience dans le monde de la banque, je suis doté d’un esprit de synthèse exceptionnel. Analyser les données, en extraire les informations nécessaires et en communiquer les conclusions est ma spécialité. Familier avec une large variété de langages et logiciels informatiques, je saurai vous transmettre les informations dont vous avez besoin dans les meilleurs délais pour le bénéfice de votre banque. 

Expériences professionnelles

Janvier 2023 - Août 2024

BNP Paribas, Paris

Data Scientist

  • Analyser plus de 200 profils et comptes clients.
  • Assurer la maintenance de modèles prédictifs à des fins de marketing opérationnel.
  • Industrialiser et piloter 3 chantiers de Big Data.
  • Gérer des datamarts (collecte et exploitation des données).
  • Détecter des fraudes financières dans le cadre d’audits.

Juin 2019- Décembre 2022

Crédit AgricoleParis

Data Scientist

  • Réaliser plus de 5 modèles d’analyses prédictives.
  • Exploration de données à l’aide d’outils de data discovery.
  • Apporter les informations nécessaires à la réalisation d’audits financiers mensuels.
  • Concevoir et améliorer des solutions techniques en analyse de données.
  • Maintenir des infrastructures et assurer la veille technologique.

Formation

Septembre 2017 - Décembre 2019

Master 1 et 2 MIAGE 

Université Paris SaclayGif-sur-Yvette

Moyenne générale : 14/20

Octobre 2013 - Mai 2017

Licence pro Infrastructures, Stockage et Analyse de données Massives

Université de Bourgogne, Dijon

Moyenne générale : 16/20

Compétences informatiques 

  • Collection et analyse des données
  • Développement d’algorithmes
  • Modélisations statistiques
  • Connaissances en machine learning
  • Déploiement de pipelines de données

Qualités

  • Travail indépendant
  • Esprit d’analyse et de synthèse
  • Curiosité et initiative
  • Concentration
  • Esprit d’innovation

Langues

  • Anglais C1 (Avancé) - TOEIC 890/900
  • Allemand B1 (Intermédiaire)

Outils informatiques 

  • Langages : Python, Java, SQL, HTML
  • Analyse de données : Apache Spark, IBM SPSS, Stata
  • Visualisation de données : Zoho Analytics, Datawrapper

Centres d’intérêt 

  • Coding front et back end (création de deux applications open source)
  • Jeux vidéos (GTA, Fifa)

Impressionné(e) ? L  le sera tout autant. Un bon CV de data scientist ne veut pas dire CV difficile à réaliser ! Continuez de lire pour savoir comment vous y prendre. 

1. Bien choisir la mise en page ou template de son CV de data scientist

Le cœur de votre métier : collecter, analyser et communiquer des données. Data scientist junior ou senior, vous êtes un pro quand il s’agit de bien organiser vos datas.

Et bien vous savez quoi ? Créer un CV de qualité revient à la même chose. Vous devez collecter les données de votre parcours scolaire, professionnel et vos compétences et bien les arranger afin de séduire le recruteur. 

Commençons par la mise en page. Que vous souhaitiez utiliser une template de CV ou un CV gratuit à remplir, certains éléments sont incontournables. Voyons desquelles il s’agit.

Quels sont les éléments essentiels d’un CV de data scientist ?

  • Trois sections principales dédiées à : vos expériences professionnelles, à votre parcours scolaire, et à vos compétences relationnelles et compétences professionnelles. Chacune de ces sections doit bien être mise en valeur grâce à un titre.
  • Des rubriques supplémentaires : uniquement si elles partagent des informations absolument nécessaires ou mettent en valeur votre profil. Par exemple, en data science, parler de son niveau d’anglais sur son CV est indispensable.
  • Une police de CV choisie avec soin : en data science, vous pouvez vous permettre d’avoir un CV original. Pourquoi ne pas utiliser une police originale comme Montserrat ou Comfortaa ?
  • Une couleur de CV qui reflète votre personnalité : rouge, bleu, vert, turquoise… vous avez l’embarras du choix. 

Quel ordre donner à chaque section de son CV de data scientist ?

  1. En-tête avec vos coordonnées.
  2. Phrase d’accroche de CV.
  3. Expériences professionnelles dans une grande entreprise ou dans le monde de la finance.
  4. Formations scolaires dans le domaine de la data science. 
  5. Qualités et compétences techniques et informatiques mais aussi personnelles.
  6. Niveaux de langue et tout autre section supplémentaire qui met votre profil en valeur.

Voilà les éléments clés pour s’assurer d’une bonne mise en page de CV. Voyons maintenant comment collecter les données qui rempliront chacune de ces sections. 

Conseil d’expert
De manière générale, il est conseillé de faire tenir son CV sur une seule page. Pourquoi ? Les recruteurs ne passent en moyenne que 35 secondes sur un CV. Il y a donc de grandes chances qu’une large partie de votre parcours soit ignorée si vous écrivez un CV sur deux pages

2. Comment bien décrire ses expériences professionnelles en data science sur un CV junior ou senior

Rien que de 2020 à 2021, le nombre de data scientists par entreprise a augmenté de 28 à 50 ! On peut donc dire que c’est un métier en pleine expansion. 

Si les postes sont nombreux, ça ne veut pas dire pour autant que les employeurs sont prêts à embaucher n’importe qui. 

Que vous soyez un data scientist junior ou senior, ou que vous êtes en train de rédiger un CV alternance, dédiez la principale section de votre CV à vos expériences professionnelles. 

Comment rédiger chaque expérience professionnelle d’un CV de data scientist ?

  • Arranger vos expériences professionnelles en ordre chronologique inversé,
  • Écrivez vos périodes d’emploi avec mois et années,
  • Faites mention du nom de l’entreprise/organisme dans lesquels vous avez travaillé,
  • Créer une liste de 4 à 6 points résumant vos principales activités à ce poste. Cette liste doit faire mention de données concrètes et met ainsi en avant vos compétences techniques

Maintenant que la théorie est claire, rassemblez vos données de CV et arrangez-les comme sur l’exemple ci-dessous :

Exemple de section « expériences professionnelles » sur un CV de data scientist

CORRECT

2020 - présent

TechPro, Paris

Data Scientist

  • Conduire des opérations de data mining de façon quotidienne.
  • Analyser les données recueillies auprès de +5000 clients à des fins de marketing.
  • Créer et mettre en place des algorithmes pour le moteur de recherche.
  • Mettre en place un datahub à l’usage du département informatique.
  • Mettre à disposition les données recueillies à l’usage du reste de l’entreprise.
INCORRECT

2020 - présent

BozzCo, Paris

Data Scientist

  • Collection de données
  • Analyse de données
  • Création d’algorithmes
  • Transmission de données

Analysez ces deux exemples. Que remarquez-vous ?

Oui. L’exemple correct donne des exemples précis et des données concrètes. Des verbes à l'infinitif sont aussi utilisés pour donner une impression de dynamisme.

L’exemple incorrect ne dit rien qui sorte de l’ordinaire. Aucune chance qu’il saute aux yeux du recruteur.

À lire : Data Scientist junior ? Apprenez à mettre vos stages et vos études en valeur dans un CV sans expérience. 

Le logiciel de Zety rédige votre CV à votre place. Indiquez votre poste et glissez-déposez les compétences et les expériences qui vous décrivent le mieux. Le résultat ? Un excellent CV en un rien de temps. Commencez à faire le vôtre ici.

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Quand vous aurez terminé, le logiciel jaugera votre CV et vous permettra de savoir exactement quoi améliorer pour un CV encore meilleur. Vous pourrez également le partager avec vos proches pour connaître leur opinion.

3. Présenter dans son CV son parcours scolaire de data scientist junior ou senior

En France, en comptant les cursus universitaires, on dénombre plus de 80 écoles qui permettent de se former aux métiers de l’informatique tels que le métier de data scientist. On peut dire que vous avez l’embarras du choix !

Des écoles telles que l’ENSAI et ESIEE sont particulièrement renommées pour leur cursus dans la data science et l’intelligence artificielle.

Mais quel que soit le chemin emprunté, tant que vous possédez une formation au niveau Bac +5 dans les nouvelles technologies, toutes les portes vous sont ouvertes, junior ou senior !

Voici donc comment présenter sa formation sur un CV :

Exemple de parcours scolaire sur un CV de data scientist

CORRECT

Octobre 2020 - Mai 2021

MS Data Science

ENSEA, Paris

Moyenne finale : 18/20

Octobre 2014 - Mai 2020

Formation d’ingénieur Data Science et Intelligence artificielle

ESIEE, Paris

Moyenne finale : 16/20

Voilà une section formation bien codée. Passons à vos compétences et qualités qui feront la différence sur votre CV.

Conseil d’expert
Vous avez exercé un autre métier dans l’informatique et êtes en train de rédiger un CV reconversion ? Pas de problème. Beaucoup d’écoles d’informatique offrent des compétences transversales utilisables dans différents secteurs des nouvelles technologies. Aucune raison donc de négliger votre section dédiée à votre formation scolaire.

4. Compétences et qualités à faire valoir sur un CV de data scientist junior ou senior

Bon, on ne va pas passer par quatre chemins. Il est évident que tout bon data scientist se doit de posséder certaines compétences informatiques bien précises afin d’exercer son métier.

Après tout, c’est un peu pour ça que l’entreprise convoitée a besoin de vous. Pour donner du sens à ces suites de codes et de chiffres illisibles pour le reste des employés.

Mais il ne faut pas se leurrer. De nos jours, les hard skills ne font pas tout. Votre attitude, votre caractère, bref vos soft skills sont aussi valorisés. Faites donc mention à la fois de vos compétences et de vos qualités sur votre CV en data science.

Quelles sont les meilleures compétences pour un data scientist ?

  • Collecte et analyse de données et mégadonnées
  • Création d’algorithmes
  • Développement d’intelligence artificielle
  • Gestion de datasets et datahubs
  • Programmation et coding
  • Connaissances mathématiques et statistiques
  • Visualisation de data et data wrangling

Et passons maintenant à vos qualités de CV. Voici une liste des 10 qualités les plus recherchées chez un data scientist.

Quelles sont les meilleures qualités d’un data scientist ?

  • Esprit d’analyse et de synthèse
  • Modélisation facile
  • Rigueur et systématisme
  • Esprit critique
  • Preneur de décision
  • Force de proposition
  • Sens de la communication
  • Capacité de vulgarisation
  • Curiosité intellectuelle
  • Sens de l’organisation

Conseil d’expert
Quel data scientist n’a pas rêvé d’obtenir un jour un job dans le pays fondateur de la Big Tech ? Et si on vous disait que ce rêve pourrait devenir réalité ? Ouaip. Mais seulement si vous rédigez un CV américain exceptionnel. Vous êtes plus du genre à entendre le London Calling ? Allez jeter un coup d’œil au CV anglais

5. Agrémenter son CV de data scientist de rubriques supplémentaires

Bon, le recruteur s’est maintenant bien familiarisé avec votre parcours. Mais nous sommes convaincus que vous avez plus d’un tour dans votre sac, alors pourquoi s’arrêter en si bon chemin ?

C’est maintenant le moment idéal pour exposer l’ensemble de votre arsenal informatique (et pas seulement) afin de prouver au recruteur que vous êtes le geek dont il a besoin.

Quelles rubriques supplémentaires doit-on ajouter à un CV de data scientist ?

  • Une rubrique outils informatiques : ici, exposer tous les logiciels et langages informatiques que vous avez utilisé durant vos études ou durant vos précédentes expériences professionnelles.
  • Une section sur vos niveaux de langue de CV : dans le monde de la tech, l’anglais est indispensable, mais peuvent l’être tout autant d’autres langues selon l’industrie dans laquelle vous travaillez. Faites donc mention de toutes les langues que vous maîtrisez.
  • Une section centres d’intérêt de CV : beaucoup choisissent le métier de data scientist car ils ont un intérêt pour le monde des technologies. Parlez de vos hobbies s’ils montrent votre passion pour le métier.

Exemples de rubriques supplémentaires pour un CV de data scientist

CORRECT

Outils informatiques 

  • Langages : Python, Java, PHP, HTML, C+
  • Analyse de données : Bodyguard.ie, GoodData
  • Machine learning : TenserFlow, PyTorch

Langues étrangères

  • Anglais : Avancé (C1)
  • Turque : Langue Maternelle (C2)

Centres d'intérêt

  • Design graphique (Lunacy, Illustrator)
  • Astronomie
INCORRECT

Langues étrangères 

  • Anglais
  • Français

Centres d’intérêt

  • Jeux vidéos
  • Dessin

Les rubriques supplémentaires ajoutées dans l’exemple correct le rende vraiment hors-du-commun, et assure un CV original dans votre candidature.

Conseil d’expert
Envie d’un CV moderne ? Mettez en avant votre expertise dans les outils utilisés ou dans les langues parlées en utilisant une barre de progression pour montrer votre niveau. Ce design de CV fait toujours bonne impression. Notre créateur de CV en ligne vous permet d’ajouter cet élément original à votre CV.

6. Perfectionner son CV de data scientist avec une bonne phrase d’accroche

Toutes les données de votre parcours scolaire, professionnel ainsi que vos compétences et qualités ont été collectées et présentées avec brio.

Mais en tant que data scientist vous comprenez aussi l’importance de bien savoir synthétiser les informations collectées afin qu’elles soient le plus claires possibles pour les utilisateurs. 

Au sein d’un CV de data scientist, la phrase d’accroche remplit cette fonction. Encore appelée « Profil de CV » ou section « À propos de moi » elle a pour but de vous décrire en quelques lignes. 

Que faut-il écrire au sein d’une phrase d’accroche de data scientist ?

  • Une brève introduction sur qui vous êtes et votre nombre d’années d’expérience (ou le diplôme que vous venez de recevoir si vous venez de finir vos études).
  • Un court résumé de vos expériences en stage ou professionnelles.
  • Votre intérêt pour ce nouveau poste en mentionnant une ou deux de vos qualités.

Oui, on sait. Votre truc, c’est le concret. Jetez donc un œil aux exemples ci-dessous pour voir comment ça marche dans la pratique. 

Exemples de phrases d’accroche pour un CV de data scientist

CORRECT

Data scientist rigoureux et motivé avec plus de 10 ans d’expérience en data mining et exploitation efficace du Big Data. J’ai travaillé dans une variété d’entreprises tech et tout dernièrement chez Google. Mon expérience chez le géant du web m’a permis de renforcer mes connaissances pratiques en collecte et synthèse de données. Je souhaite mettre à profit mon excellent esprit d’analyse au sein de votre start up.

INCORRECT

J’ai travaillé pendant des années chez Google mais je cherche maintenant à rejoindre une entreprise plus humaine. Je suis efficace et possède un bon esprit d’analyse. Je me spécialise en data mining. 

Que de charisme se dégage de l’exemple correct ! Aucun doute que le recruteur va vouloir en savoir plus sur ce candidat au CV professionnel

À lire : Vous avez du mal à rédiger votre phrase d’accroche de CV ? Apprenez tout sur sa réalisation ici.

7. Accompagner son CV d’une lettre de motivation en data science tout aussi percutante 

Voilà votre synthèse de données bien exécutée au sein de votre CV et prête à vous faire recevoir un coup de fil du recruteur.

Oui, mais. C’est un fait : le monde de la tech est extrêmement compétitif. Les entreprises ne veulent engager que les meilleurs data scientists. Vous savez combien de CV ils reçoivent par jour ? Des gigabytes. 

Vous vous êtes déjà bien distingué par la rédaction de votre excellent CV. Mais si vous lui en mettez plein les yeux à l’aide d’une toute aussi excellente lettre de motivation ?

Oui, on sait. Écrire des pavés, c’est pas forcément votre truc. Pas de problème. Il s’agit ici encore une fois de simplement extraire les données de votre parcours et de bien les synthétiser.

Quelles sont les étapes d’une bonne rédaction de lettre de motivation en data science ?

  1. Écrivez en haut de votre lettre toutes les infos type coordonnées, etc.
  2. Continuez avec l’objet de la lettre de motivation. Kesako ? Une ligne juste en dessous avec le nom du poste tel qu’il est écrit dans l’annonce.
  3. Débutez votre lettre par une salutation au recruteur de votre entreprise. Vous connaissez son petit nom ? Écrivez-le.
  4. Débutez votre chef d’œuvre avec une bonne phrase d’accroche de lettre de motivation. Ici, présentez-vous brièvement et faites part de votre candidature en data science. Essayez de ne pas répéter la phrase d’accroche de CV.
  5. Passez au second paragraphe où vous allez parler plus en détail des vos expériences en data science, exemple : nombre d’algorithmes créés, volume de données traitées…
  6. Continuez avec un troisième paragraphe où vous allez parler de votre intérêt particulier pour le poste et de vos compétences psychosociales qui prouvent que vous êtes en parfaite adéquation avec la culture tech de l’entreprise. 
  7. Écrivez enfin une fin de lettre de motivation où vous enfoncez vraiment le clou en faisant une demande d'entretien d’embauche hyper charismatique. 
  8. Concluez par une formule de politesse de lettre de motivation et enfin signez. 

À lire : Apprenez-en plus sur comment faire une lettre de motivation. 

Quoi de mieux qu’une lettre de motivation qui accompagne parfaitement votre CV ? Vous pouvez créer votre lettre de motivation en ligne ici, à partir du même modèle que votre CV. Voici à quoi votre candidature pourrait ressembler :

Voir plus de modèles pour lettre de motivation et commencer à rédiger la vôtre

Conclusion

Vous voilà en face d’un excellent data wrapping. Revoyons encore une fois les éléments nécessaires à la création d’un excellent CV en data science :

  • Une présentation de CV optimale.
  • Vos expériences pro en data science parfaitement organisées.
  • Une mention de vos études dans le monde de la tech. 
  • Vos compétences et qualités. 
  • Des rubriques supplémentaires, notamment les outils informatiques.
  • Une phrase d’accroche résumant votre candidature.
  • Création d’une lettre de motivation de data scientist tout aussi convaincante. 

Qu’est-ce que vous attendez ? Préparez-vous dès maintenant pour les questions d’entretien d’embauche. Le coup de fil n’est pas loin. 

Deux petites questions :

  • Quel est la plus grande difficulté selon vous lors de la rédaction d’un CV de data scientist ?
  • Qu’est-ce qui vous a donné le plus de mal ?

N’hésitez pas à nous laisser toutes vos questions ci-dessous.

Le processus éditorial de Zety

Cet article a été revu par notre équipe afin de s’assurer qu’il respecte la politique éditoriale de Zety. Nous nous engageons à partager notre expertise et à vous donner des conseils de carrière fiables et adaptés à vos besoins. C’est grâce à un contenu de grande qualité que notre site attire chaque année plus de 5 millions de lecteurs. Mais nous ne nous arrêtons pas là. Notre équipe mène des études originales pour mieux comprendre le marché de l’emploi, et nous sommes fiers d’être cités par de grandes universités et des médias en France et à l’étranger.

Sources

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Timothé Ameline
Timothé Ameline est un rédacteur mettant au service de Zety son expertise en recherche d'emploi et en création de CV. Ses conseils ont été cités dans MSN, Le Figaro ou encore Les Échos. L'objectif de Timothé est de fournir des astuces de premier ordre à tous les demandeurs d'emploi en quête de leur prochain emploi. Ses guides vous aideront à rédiger des CV et lettres de motivation d'exception. Tous ses articles ont été édités et publiés en accord avec la politique éditoriale de Zety.
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