Dans le guide ci-dessous, vous trouverez des exemples et des conseils pour rédiger des CV adaptés au marché actuel qui vous aideront à trouver votre prochain emploi. Vous pouvez suivre les conseils suivants conçus pour les data scientists, rédiger vous-même un CV impressionnant en quelques minutes et commencer votre travail chercher aujourd'hui.
L'industrie de la haute technologie a été l'une des premières à comprendre l'importance des données et a ainsi commencé la course pour apprendre à utiliser les données pour obtenir un avantage concurrentiel. Naturellement, à mesure que les entreprises ont augmenté les ressources investies dans l'utilisation des données, on a assisté à une augmentation des métiers axés uniquement sur l'analyse et le traitement des données. Data scientist est une carrière qui a connu une augmentation spectaculaire de la demande au cours de la dernière décennie. L'opportunité de carrière a attiré l'attention du monde entier ces dernières années, car le nombre de postes de scientifiques de données disponibles et leurs salaires continuent d'atteindre des sommets sans précédent.
Alors, que vous soyez un scientifique des données en herbe débutant ou un professionnel chevronné, félicitations pour avoir choisi une opportunité de carrière lucrative, stimulante et impressionnante !
En quelques minutes, nous allons vous apprendre à :
- rédiger un CV qui se démarquera de tous les autres
- Adaptez le CV à chaque objectif et à chaque poste
- Utilisez un langage approprié pour mettre en valeur vos compétences
- Concevoir des CV créatifs et impressionnants
À l' aide de nos exemples de CV et de nos modèles de conception, nous vous aiderons à rédiger le meilleur CV et à trouver l'emploi de vos rêves !
Dans un monde axé sur la technologie, les entreprises collectent de vastes référentiels d'informations sur le comportement humain, la démographie et toute autre catégorie quantifiable. Ces informations sont inutiles en tant que données brutes, ce qui est exactement là où vous intervenez en tant que data scientists. Votre rôle est de prendre ces données, de les analyser et de les interpréter afin qu'elles puissent être utilisées pour prendre des décisions commerciales qui amélioreront l'entreprise et le produit en particulier.
alors commençons..!
- Rédaction d'une introduction :
Votre profil indique brièvement aux recruteurs qui vous êtes et ce qui est le plus important pour
vous dans votre carrière jusqu'à présent. L'introduction est probablement la première chose qu'un
employeur regardera lorsqu'il regardera votre CV. Considérez l'introduction comme un moyen de
transmettre votre expérience, vos compétences et votre formation pertinentes dans un dossier
d'introduction bien ficelé et facile à lire.
Dans ce court récit, nul besoin d'allonger plus de deux à trois phrases, c'est l'occasion de
présenter votre personnalité et vos qualités professionnelles tout en mettant en lumière une ou
deux de vos plus belles réussites. L'introduction est le meilleur endroit pour expliquer pourquoi
vous êtes le meilleur candidat pour le poste et quelle est votre expertise dans un domaine
spécifique du monde de la science des données.
Exemple :
Data Scientist avec plus de 4 ans d'expérience dans l'exécution de solutions basées sur les
données pour augmenter l'efficacité, la précision et l'utilité des produits. Expérience dans la
création de modèles statistiques et l'écriture d'algorithmes d'exploration de données pour fournir
des informations sur des problèmes commerciaux complexes. Titulaire d'une maîtrise en informatique
avec une spécialisation en apprentissage automatique et présentation de la recherche académique
lors de conférences professionnelles.
- Expérience professionnelle :
Votre historique d'emploi est la partie la plus juteuse de votre CV : il donne à l'employeur la feuille de route pour votre progression de carrière. Pensez à cette partie de la même manière que vous pensez à rassembler des éléments de données pour obtenir une vue d'ensemble. Chaque travail ou projet est la prochaine étape. L'idée principale ici est de montrer à l'employeur ce que vous avez apporté à chaque emploi, comment vous avez évolué et quelles mesures vous êtes prêt à prendre à l'avenir. De nombreux scientifiques des données commencent par un diplôme universitaire supérieur (MSc, PhD), des développeurs de logiciels, des ingénieurs de données ou des analystes de données, donc si vous essayez de faire le saut vers les scientifiques des données, assurez-vous de montrer un modèle clair de croissance dans la responsabilité et la connaissance.
De plus, utilisez des mots d'action ciblés et forts qui décrivent spécifiquement votre genre de travail. Votre CV est très probablement filtré par un système de suivi des candidatures (ATS). Il s'agit d'un logiciel qui décide si vous êtes un candidat approprié pour le poste en fonction de la fréquence des mots-clés ou des phrases clés qui apparaissent dans le CV.
La section expérience professionnelle du CV sert à décrire vos réalisations dans des postes antérieurs. La quantification de ces réalisations démontre que vous êtes un scientifique des données axé sur les résultats. Une carrière de data scientist signifie que vous travaillez avec des chiffres tous les jours, toute la journée, alors ne serait-il pas étrange que vous ne les incluiez pas dans votre CV ?
- Compétences:
Le secteur des compétences est une liste en un coup d'œil des talents qui correspondent à l'emploi
pour lequel vous postulez. Les scientifiques des données doivent s'inscrire et démontrer à quel
point ils sont bons avec les outils d'apprentissage des données. Tous les logiciels que vous
traitez des données ou que vous utilisez régulièrement pour la gestion de la science des données
doivent être présents dans votre CV. Si vous pouvez évaluer le niveau de compétence, faites-le
aussi.
De plus, il est important de prouver que l'on peut aussi faire face à des situations
interpersonnelles, donc enregistrer ce type de capacité est critique - d'autant plus qu'au
quotidien on est censé communiquer avec des personnes qui ne sont pas toujours des data scientists
et présentent parfois des études ou articles à l'une ou l'autre des conférences.
Assurez-vous de considérer chaque compétence et de la cibler sur la liste des exigences spécifiques pour le poste, c'est le moyen le plus sûr de passer à travers le système ATS.
- éducation:
Habituellement, pour un poste de data scientist, l'employeur recherchera dans votre CV une maîtrise ou plus dans une matière réelle comme les mathématiques, la physique ou l'informatique. De nombreux scientifiques des données ont une maîtrise qui se concentre sur leur domaine d'expertise, mais ce n'est pas une exigence obligatoire pour un emploi en tant que scientifique des données, surtout si vous avez une vaste expérience de travail avec une touche dans le domaine de l'information.
Si vous souhaitez renforcer votre CV ou combler des lacunes de compétences, envisager une formation ou des études dans le domaine de l'information, de nombreuses universités et institutions proposent aujourd'hui des programmes d'enrichissement ou des diplômes avec spécialisation dans le domaine.
- Concevoir:
En tant que data scientists, vous savez déjà que le message est plus important que la conception
sophistiquée, utilisez cette philosophie pour concevoir l'apparence de votre CV. Il s'agit d'une
représentation visuelle de votre personnalité professionnelle, alors assurez-vous de la partager.
L'idée principale est de garder le CV lisible. L'employeur ne passera que quelques secondes à
scanner les informations et à se faire une idée de qui vous êtes. Si votre CV est désordonné et a
une mise en page confuse, il finira probablement à la poubelle.
Il est fortement recommandé d'utiliser nos modèles de CV afin de concevoir un CV qui correspondra exactement au poste de data scientist.
- En conclusion, les points principaux et comment faire ressortir votre CV ?
Votre CV doit démontrer la valeur que vous apporterez à l'entreprise avec vos analyses et vos capacités. Les entreprises recherchent des moyens de rationaliser les processus, d'économiser de l'argent, de vendre plus, d'améliorer l'efficacité, d'anticiper les tendances, d'identifier et d'affiner leur public cible et d'utiliser les conclusions pour prendre et revoir les décisions. Vous êtes ceux qui peuvent aider à cela, mais vous devez d'abord vous vendre.
Lorsque vous rédigez votre CV, rappelez-vous que la science des données a commencé comme un rôle dont les employeurs ne réalisent que récemment l'importance - et continue d'évoluer tout le temps. C'est pourquoi vous devez dire à l'employeur exactement ce que vous faites ou avez fait en tant que data scientist et dans quel domaine vous vous êtes spécialisé (ML/AI/NLP, etc.). Il est essentiel qu'ils comprennent votre importance potentielle pour leur entreprise, surtout de nos jours. De plus, essayez de briser le stéréotype malsain, mais actuel, du "scientifique silencieux et désorganisé". Le monde des données est complexe et vous devez démontrer que vous pouvez y naviguer, mais aussi aider les autres à y naviguer. Assurez-vous de couvrir cela, en particulier pour les postes plus élevés où traiter avec les dirigeants et les actionnaires est un travail quotidien.
Ce ne sont là que quelques-uns des points qui feront que votre CV se démarquera des autres - avec
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