CV
Data scientist

Le data scientist est un professionnel spécialisé dans l’analyse et l’interprétation de données complexes. Il utilise une variété de techniques statistiques, de programmation, et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter des ensembles de données volumineux. Son objectif est d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en fournissant des insights clairs et exploitables basés sur les données. Le métier de data scientist est devenu essentiel dans de nombreux secteurs, de la finance à la santé, en passant par le marketing, grâce à la capacité d’extraire des informations précieuses à partir de grands ensembles de données.

Un CV de data scientist doit contenir plusieurs rubriques clés. Voici celles qui sont à envisager :

• Vos coordonnées : ce sont vos informations personnelles – notamment votre nom, adresse, numéro de téléphone et adresse e-mail.
• Un titre de CV : il s’agit d’une brève accroche qui décrit vos objectifs de carrière et comment vous pouvez apporter une valeur ajoutée à l’entreprise.
• Votre expérience professionnelle : détaillez ici vos postes précédents, les projets sur lesquels vous avez travaillé, les responsabilités que vous avez eues et les réalisations que vous avez accomplies.
• Vos diplômes : c’est ici que vous mentionnez vos diplômes et formations, en commençant par le plus récent.

En plus de ce socle de base, vous pouvez ajouter les rubriques suivantes :

• Vos compétences techniques : listez vos compétences en programmation, en analyse de données, en statistiques, etc.
• Vos compétences linguistiques : cette partie est particulièrement importante si le poste exige une maîtrise de plusieurs langues.
• Vos projets de data science : mettez en valeur des projets spécifiques sur lesquels vous avez travaillé, en particulier ceux qui montrent votre capacité à résoudre des problèmes réels à l’aide de techniques de data science.

S'agissant de la mise en page, une présentation claire et esthétique est essentielle. Utilisez une police de caractère facile à lire, structurez le contenu avec des listes à puces pour faciliter la lecture, et utilisez la ponctuation de manière appropriée. Vous pouvez utiliser les couleurs et les éléments visuels avec parcimonie pour améliorer l’esthétisme de votre document, mais ils ne doivent pas détourner l’attention du contenu principal. Dans l’ensemble, le CV doit refléter votre professionnalisme et votre attention au détail, des traits de caractère importants pour un data scientist.

Si vous voulez capter immédiatement l'attention de votre lecteur, réfléchissez à une phrase d'accroche qui le captive. Elle doit à la fois donner un aperçu de vos compétences, de vos aspirations professionnelles et de ce que vous pouvez apporter à l’entreprise. L’accroche doit être concise, coller parfaitement au poste auquel vous postulez et refléter votre passion pour la data science.

Pour mettre en valeur vos compétences, vous pouvez les structurer visuellement et vous servir d'une liste à puces pour chacune de vos expériences. C'est-à-dire que pour chaque expérience, vous indiquez la date de début et de fin, le nom de l’entreprise, la ville, votre titre de poste, et une liste de vos missions et réalisations. Très souvent, il est conseillé d'organiser cette rubrique en procédant dans l'ordre inverse à l'ordre chronologique, autrement dit votre expérience la plus récente doit se situer en haut de la liste. Et vous remontez dans le temps. Lorsque c'est possible, soyez concret, donnez des chiffres, montrez des résultats tangibles.

Dans la rubrique formation d’un CV de data scientist, vous devez indiquer vos diplômes, en commençant par le plus récent. Il est important de mentionner non seulement les enseignements que vous avez reçus en data science et en informatique, mais aussi ceux liés à l’analyse de données, aux statistiques ou à tout autre domaine pertinent.

Pensez bien à indiquer le nom de l’école ou de l’établissement où vous avez suivi ces formations, la ville, et l’année d’obtention.

Les quatre types de compétences que l'on détaille habituellement sont les suivantes : les savoir-faire, les compétences personnelles (ou comportementales), les compétences en langues et les compétences informatiques. Un CV de data scientist n'échappe pas à la règle. Voici davantage de détails pour chacune des catégories :

• Compétences techniques : elles sont essentielles dans le métier de data scientist. Cela comprend la maîtrise de la programmation – Python, R, SQL par exemple, la connaissance des techniques de machine learning, des statistiques, de l’algèbre linéaire et de la manipulation de bases de données. Il est recommandé de détailler votre niveau de maîtrise pour chacune de ces compétences.
• Compétences comportementales : elles sont tout aussi importantes. Elles incluent la capacité à travailler en équipe, à communiquer efficacement à l’écrit et à l’oral, à résoudre des problèmes, à gérer son temps, à faire preuve de créativité, etc.
• Compétences informatiques : ces compétences liées à des outils spécifiques du métier – comme Hadoop, Tableau, etc. Elles doivent également être mises en avant.
• Compétences linguistiques : si vous maîtrisez plusieurs langues, mentionnez-le surtout si la langue a une importance particulière pour le poste.

Chaque compétence que vous listez doit être soutenue par des exemples concrets tirés de vos expériences précédentes, montrant comment vous avez utilisé ces compétences dans un contexte professionnel.

Vous pouvez ajouter les rubriques suivantes sur votre CV de data scientist :

• Vos projets personnels en lien : si vous avez travaillé sur des projets, vous pouvez les spécifier. Cela démontre votre enthousiasme.
• Votre formation continue : si vous avez suivi des MOOC, des cours en ligne, précisez-le. Cela prouve que vous aimez vous tenir à jour dans ce domaine en constante évolution.
• Vos publications ou présentations : toute recherche ou travail d'études que vous avez pu publier ou présenter lors de conférence pourrait être intéressant pour votre recruteur.
• Vos références : si vous avez des références solides et pertinentes pour le poste, c'est le moment de les inclure.

Les points essentiels pour faire un bon CV de data scientist sont les suivants :

• Votre expérience professionnelle : présentez votre expérience de travail en tant que data scientist, analyste de données, ingénieur de données, etc., avec un zoom sur les projets sur lesquels vous avez travaillé et les résultats que vous avez obtenus.
• Vos diplômes : incluez votre formation universitaire et indiquez vos domaines d’études comme les statistiques, l’informatique, les mathématiques, etc.

La longueur idéale d’un CV devrait être d’une à deux pages, détaillant succinctement vos qualifications et expériences. Une photo n’est pas nécessaire à moins que vous ne souhaitiez en insérer une ou que cela ne soit spécifiquement demandé.

Votre CV doit être complété par une lettre de motivation à la rédaction irréprochable, qui explique pourquoi vous êtes le candidat idéal pour le poste. Tous deux doivent être adaptés au modèle du poste pour lequel vous postulez, démontrant que vous avez les compétences et l’expérience requises.