IT i dane

CV data scientisty: przykład i wzór

Wzór jest dla data scientistów w handlu, bankowości, telekomunikacji, firmach produktowych i logistyce, a także dla analityków danych, statystyków i absolwentów kierunków ścisłych, którzy chcą budować modele.

Pracodawca chce wiedzieć, jakie problemy rozwiązujesz, jakie modele budujesz, jak je wdrażasz i jaki mają wpływ na wynik firmy. Pokazujemy, jak opisać to w CV.

Stwórz swoje CV w kreatorzeZobacz przykład

Przykład CV: data scientist

Wszystkie dane w przykładzie są fikcyjne. Traktuj go jako wzór układu i sformułowań, a treść zastąp swoim doświadczeniem.

Anna Zawadzka

Data scientistka

Warszawa +48 123 456 789 anna.zawadzka@example.com

Profil zawodowy

Data scientistka z 5-letnim doświadczeniem, od 3 lat w sieci sklepów spożywczych z 700 placówkami. Buduję modele prognozy popytu i odejść klientów programu lojalnościowego w Pythonie, przygotowuję dane w SQL i wdrażam modele z zespołem inżynierów danych. Model prognozy popytu zmniejszył straty świeżych produktów o 14%, a kampania oparta na modelu odejść zatrzymała 9% więcej klientów.

Doświadczenie zawodowe

Data scientistka

03.2022 - obecnie

Sieć sklepów spożywczych, 700 placówek, Warszawa

  • Model prognozy popytu na świeże produkty dla 700 sklepów, straty niższe o 14%.
  • Model odejść klientów programu lojalnościowego, o 9% więcej zatrzymanych klientów.
  • Przygotowanie danych w SQL i Pythonie, cechy z danych sprzedażowych i pogodowych.
  • Testy A/B kampanii i ocena wpływu na sprzedaż.
  • Wdrożenie modeli z zespołem inżynierów danych i monitoring jakości prognoz.

Analityczka danych

07.2019 - 02.2022

Operator telekomunikacyjny, Warszawa

  • Raporty i analizy zachowań klientów.
  • Pierwsze modele klasyfikacji w Pythonie.
  • Dashboardy dla działu marketingu.

Wykształcenie

Studia magisterskie, matematyka stosowana

2014 - 2019

Uniwersytet Warszawski

Umiejętności

  • Python, pandas i scikit-learn
  • SQL
  • Modele prognostyczne i klasyfikacyjne
  • Testy A/B i statystyka
  • Wdrażanie i monitoring modeli
  • Prezentowanie wyników dla biznesu

Certyfikaty

  • Certyfikat z uczenia maszynowego w chmurze, 2023
  • Kurs prognozowania szeregów czasowych, 2022
  • Kurs statystyki dla analityków, 2020

Języki

  • Angielski: C1

Dodatkowe informacje

  • Praca hybrydowa

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych dla potrzeb niezbędnych do realizacji procesu rekrutacji zgodnie z Rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. (RODO).

Jak napisać CV data scientisty

Podsumowanie zawodowe

Napisz, jakie problemy rozwiązujesz, w jakiej branży, jakie modele budujesz i jak trafiają one do użytku. Dodaj wynik biznesowy, na przykład mniejsze straty albo więcej zatrzymanych klientów. Pracodawca szuka osoby, która zamieni dane w decyzje, a nie tylko w wykresy.

Analityk danych z 3-letnim doświadczeniem u operatora telekomunikacyjnego. Przygotowuję raporty i analizy zachowań klientów, buduję pierwsze modele klasyfikacji w Pythonie i dashboardy dla marketingu. Szukam pracy jako data scientist.

Doświadczenie: obowiązki i osiągnięcia

Opisz problemy, dane, modele, narzędzia, wdrożenia i wyniki. Pokaż wyniki biznesowe w liczbach, nie tylko dokładność modelu. Dodaj współpracę z inżynierami danych i biznesem. Napisz też, jak sprawdzasz, czy model działa dobrze po wdrożeniu.

Słabiej: Budowa modeli.

Lepiej: Model prognozy popytu na świeże produkty dla 700 sklepów, straty niższe o 14%.

Słabiej: Klienci.

Lepiej: Model odejść klientów programu lojalnościowego, o 9% więcej zatrzymanych klientów.

Słabiej: Wdrożenie.

Lepiej: Wdrożenie modeli z zespołem inżynierów danych i monitoring jakości prognoz.

Umiejętności, które warto wpisać

Wymień języki, biblioteki, SQL, rodzaje modeli, statystykę i wdrażanie. W umiejętnościach osobistych pokaż myślenie analityczne, tłumaczenie wyników biznesowi i dociekliwość. Dodaj też dziedziny, które znasz, bo wiedza o branży bardzo pomaga.

Umiejętności zawodowe

  • Python
  • SQL
  • Modele predykcyjne
  • Testy A/B
  • Statystyka
  • Wdrażanie modeli

Umiejętności osobiste

  • Myślenie analityczne
  • Tłumaczenie wyników
  • Dociekliwość
  • Komunikacja
  • Samodzielność

Certyfikaty

Wpisz kursy i certyfikaty z uczenia maszynowego, statystyki i chmury. Link do projektu albo pracy dyplomowej z danymi też pomaga.

Pierwsza praca jako data scientist

Na start dobrze sprawdza się praca analityka danych albo staż w zespole danych. W CV pokaż projekty z prawdziwymi danymi i ich wynik.

Dodaj repozytorium z kodem i krótkim opisem problemu. Pracodawcy chcą zobaczyć, jak myślisz, a nie tylko jakie biblioteki znasz.

Dopasowanie CV do oferty pracy

Sieć handlowa szuka prognoz popytu i cen, bank modeli ryzyka i oszustw, a firma produktowa rekomendacji i testów A/B. Przesuń na górę to, czego dotyczy ogłoszenie.

Najczęstsze błędy w CV data scientisty

Pytania i odpowiedzi

Co wpisać w CV data scientisty?

Problemy, dane, modele, narzędzia, wdrożenia, wyniki biznesowe, certyfikaty i link do projektów.

Czym różni się data scientist od analityka danych?

Analityk danych opisuje, co się stało, a data scientist buduje modele, które przewidują albo podpowiadają decyzje.

Czy potrzebne są studia ścisłe?

Często pomagają, ale liczą się też projekty i praktyka z danymi.

Jakie wyniki warto podać?

Wpływ na sprzedaż, koszty albo klientów, a dopiero potem dokładność modelu.

Stwórz CV data scientisty w kreatorze

W kreatorze CV Majster wpiszesz swoje dane krok po kroku i od razu zobaczysz, jak wygląda dokument. Sformułowania z tej strony możesz przepisać i dopasować do siebie. Gotowe CV w PDF kosztuje 5 zł jednorazowo, bez abonamentu, a podgląd zobaczysz przed zapłatą.

Przejdź do kreatora CV

Zobacz także

Wzory CV w podobnych zawodach

Poradnik

Wszystkie wzory CV według zawodów