CV Científico de datos:
Guide Expert & IA 2026
Actualizado el 8 de febrero de 2026.
Guía 2026 para crear un CV Científico de datos con palabras clave ATS, estructura clara y logros medibles para destacar en procesos de selección.
Plantillas de CV Científico de datos
8 Plantillas disponibles
Científico de datos Junior
Plantilla de CV Científico de datos para perfil Junior
Científico de datos Senior
Plantilla de CV Científico de datos para perfil Senior
Científico de datos Confirmé
Plantilla de CV Científico de datos para perfil Confirmé
Científico de datos Confirmé
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Científico de datos Confirmé
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Ejemplos de CV Científico de datos
Maria Rodriguez
Data Scientist
maria.rodriguez@email.es
+34 93 456 78 90
Barcelona, ES
Data Scientist con 5 anos de experiencia desarrollando y desplegando modelos de machine learning en produccion. Especializada en sistemas de recomendacion y NLP. Historial probado de proyectos con impacto medible superior a 1,5M EUR en valor de negocio.
Experiencia profesional
Senior Data Scientist
Glovo
- ●Diseno de algoritmo de ranking de restaurantes aumentando conversion de pedidos en 18%
- ●Desarrollo de modelos de prediccion de ETA con error medio inferior a 3 minutos
- ●Implementacion de pipeline MLOps con automatizacion de reentrenamiento semanal
Data Scientist
CaixaBank - Data & Analytics
- ●Desarrollo de modelo de scoring crediticio con XGBoost reduciendo mora en 12%
- ●Implementacion de sistema de deteccion de fraude procesando 500K transacciones/dia
- ●Automatizacion de procesos de reporting regulatorio con Python y SQL
Consultor Data Science
Minsait (Indra)
- ●Desarrollo de modelo de prediccion de consumo energetico para utility
- ●Implementacion de sistema de churn prediction para operador telecom
- ●Formacion de equipos cliente en metodologias de ciencia de datos
Formación
Master Universitario
Universitat Politecnica de Catalunya
Grado
Universidad de Barcelona
Competencias
Idiomas
Espanol — Lengua Materna
Catalan — Lengua Materna
Ingles — Fluido
Certificaciones
AWS Machine Learning SpecialtyAmazon Web Services
TensorFlow Developer CertificateGoogle
Professional Data EngineerGoogle Cloud
Para completar su lectura:
Preguntas frecuentes
Encuentra respuestas a las preguntas más frecuentes.
Lo más habitual es 1 página si eres principiante o tienes menos de 3 años, y 1-2 páginas si eres confirmado/senior. Prioriza impacto medible y proyectos relevantes. Si pasas de 2 páginas, normalmente estás repitiendo herramientas o describiendo tareas sin resultados. En roles senior, añade una sección breve de liderazgo o arquitectura.
Incluye 2-3 proyectos con datos reales y objetivo claro: churn, forecasting, recomendación o detección de fraude. Aporta métrica, baseline y validación correcta (por ejemplo, split temporal en series). Añade enlace a GitHub con README y reproducibilidad. Si puedes, simula un “mini producto”: API con FastAPI, Docker y un dashboard simple.
Depende de la oferta, pero suelen repetirse: Python, SQL, Machine Learning, scikit-learn, modelado predictivo, feature engineering, validación cruzada, A/B testing, Spark y algún cloud (AWS/Azure/GCP). Si el rol es productivo, añade MLflow, Docker y MLOps. Usa las mismas expresiones que el anuncio, sin inventar herramientas.
En España es frecuente y suele aceptarse; en varios países de Latinoamérica también. Si decides incluirla, usa una foto profesional y neutra (fondo claro, buena iluminación). Si aplicas a empresas muy internacionales o con procesos globales, puedes omitirla para evitar sesgos. En cualquier caso, no sacrifiques espacio de logros por la foto.
Describe el problema, el enfoque y el impacto sin nombres internos ni datos sensibles. Sustituye cifras exactas por rangos razonables si hace falta (por ejemplo, “millones de eventos/mes”). Explica componentes técnicos (pipeline, tracking, monitoring, retraining) y métricas (latencia p95, disponibilidad, drift). Esto demuestra experiencia real sin comprometer confidencialidad.
El de Científico de datos debe incluir modelado, validación, experimentación y ciclo de vida del modelo (despliegue y monitorización). El de Data Analyst prioriza reporting, SQL, BI y análisis descriptivo/diagnóstico. Si vienes de analytics, muestra proyectos predictivos y A/B testing, y añade evidencias de ingeniería ligera: Git, pipelines, APIs o MLflow para cerrar el gap hacia producción.
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