CV Científico de datos: guía 2025 con ejemplos y palabras clave ATS
Aprende a estructurar tu CV de Científico de datos para 2025 con un enfoque en impacto medible, stack técnico real y palabras clave ATS. Incluye ejemplos por seniority, errores frecuentes y checklist lista para usar.
Puntos clave
Un CV de Científico de datos no se evalúa solo por el stack: se filtra por claridad, resultados y capacidad de llevar un modelo del notebook a producción. En 2025, muchas ofertas piden experiencia en experimentación, gobernanza y monitorización, además de Python y SQL. Tu Currículum Vitae debe ayudar al recruiter a entender en 30 segundos qué problema resolviste, con qué datos y qué impacto conseguiste.
En España y Latinoamérica, las posiciones de datos siguen creciendo: es habitual ver procesos con 80-200 candidatos por vacante, y pruebas técnicas centradas en métricas (AUC/MAE), calidad de datos y trade-offs de coste/latencia.
Un buen CV de CV Científico de datos debe demostrar :
- Capacidad para traducir objetivos de negocio a métricas (uplift, churn, fraude, forecast).
- Dominio de un flujo reproducible (Git, pipelines, tracking de experimentos).
- Comunicación con Producto, Data Engineering y stakeholders no técnicos.
A continuación tienes una guía paso a paso con ejemplos, checklist y palabras clave ATS.
Ejemplos de CV - CV Científico de datos
Descubre nuestras plantillas de CV adaptadas a todos los niveles de experiencia. Cada ejemplo está optimizado para sistemas ATS.
CV Científico de datos Principiante
Plantilla para perfiles junior: prácticas, TFG/TFM y proyectos con Python. Enfocada en demostrar método, métricas de modelos y uso de Git, SQL y notebooks.
Utiliser
CV Científico de datos Confirmado
Para 3-7 años: proyectos end-to-end, experimentación, despliegue básico y colaboración con Producto. Prioriza impacto en negocio, A/B testing y stack (AWS/Azure, MLflow).
Utiliser
CV Científico de datos Senior
Para roles senior: liderazgo técnico, diseño de plataformas, gobernanza de datos y estándares MLOps. Resalta decisiones arquitectónicas, reducción de costes y mentoring de equipos.
UtiliserChecklist del CV perfecto - CV Científico de datos
Marca cada elemento para asegurarte de que tu CV esté completo y optimizado.
Perfil profesional - CV Científico de datos
El perfil profesional es lo primero que ve el reclutador. Debe resumir tu perfil en pocas líneas impactantes.
“Científico de datos con 5 años en ecommerce y retail, especializado en modelos de propensión y segmentación. Mejoré el uplift de campañas un 14% y reduje el CAC un 9% con Python, SQL, XGBoost y MLflow; despliegue en AWS con monitorización de drift y alertas.”
“Soy una persona motivada, dinámica y apasionada por los datos. Busco una oportunidad para crecer, aportar y aprender; disponibilidad inmediata y ganas de trabajar en equipo.”
¿Por qué es efectivo?
Le bon exemple est efficace car il :
- Cuantifica el impacto: “uplift +14%” y “CAC -9%” permiten comparar valor entre candidatos.
- Da contexto de dominio: ecommerce/retail orienta sobre tipos de datos (transacciones, funnels, campañas).
- Enumera herramientas coherentes con el rol: Python, SQL, XGBoost, MLflow y AWS encajan con un flujo productivo.
- Sugiere madurez operativa: menciona monitorización de drift y alertas, no solo entrenamiento del modelo.
Le mauvais exemple échoue car il :
- Usa clichés (“motivada”, “dinámica”, “apasionada”) sin información verificable.
- No indica años de experiencia, sector ni alcance de proyectos.
- No aporta métricas ni resultados, por lo que no prueba impacto.
- No incluye stack técnico ni tipo de modelos, dificultando el matching ATS.
Ejemplos de experiencia profesional
Aquí hay ejemplos de experiencias profesionales. Observa cómo se cuantifican los resultados.
Científico/a de datos (Machine Learning)
Cabify, Madrid
Integrado en un squad de 9 (Producto, Backend, Data Engineering y Analytics) para optimizar asignación y cancelaciones en tiempo real. Responsabilidad sobre pipelines de features, entrenamiento semanal y despliegue de modelos con monitorización y alertas de drift.
Logros clave
Habilidades clave para tu CV
Aquí están las habilidades técnicas y blandas más buscadas por los reclutadores.
Competencias técnicas clave
Habilidades técnicas
- Modelado supervisado y no supervisado (clasificación, regresión, clustering)
- Diseño de experimentos y A/B testing (uplift, significancia, power)
- Python (pandas, scikit-learn)
- SQL (CTEs, window functions, optimización básica)
- MLflow (tracking, model registry)
- Apache Spark (PySpark, DataFrames)
- Despliegue y APIs (Docker, FastAPI)
- Monitorización de modelos (drift, data quality, alertas)
Competencias transversales
Habilidades blandas
- Definición de problemas y métricas con stakeholders
- Priorización de hipótesis y gestión de trade-offs
- Redacción técnica clara (docs, experiment logs, PRDs)
- Colaboración con Data Engineering y Producto
- Revisión por pares (code review y estándares)
- Pensamiento crítico ante sesgos y leakage
- Gestión de proyectos con entregables iterativos
- Comunicación de resultados para audiencias no técnicas
Palabras clave ATS a incluir
Los sistemas ATS filtran CVs según palabras clave específicas. Incluye estos términos para maximizar tus posibilidades.
Consejo ATS
Haz clic en una palabra clave para copiarla. Los sistemas ATS filtran CVs según estos términos exactos.
Mots-clés importants
Sectores que contratan
Descubre los sectores más prometedores para tu carrera.
Banca y seguros
Ecommerce y retail
Telecomunicaciones
Energía y utilities
Salud y farma
Movilidad y logística
Formación y títulos
Para Científico de datos, la formación más valorada combina base matemática/estadística con programación y práctica en proyectos reales. Un Grado puede abrir puertas, pero el diferenciador suele ser el portfolio: notebooks reproducibles, pipelines y un caso con impacto medible. También son válidas vías como Máster especializado, bootcamps intensivos y formación continua en cloud/MLOps.
Si tienes poca experiencia, prioriza proyectos con datos reales, un README claro y resultados cuantificados. Si ya tienes experiencia, el título importa menos que el impacto y la complejidad (producción, gobernanza, colaboración).
Títulos recomendados
- Grado en Ingeniería Informática
- Grado en Matemáticas o Estadística
- Máster en Ciencia de Datos (Data Science)
- Máster en Inteligencia Artificial
- Grado en Física o Ingeniería Industrial
- Doctorado en Machine Learning / Estadística aplicada
Idiomas
En Ciencia de datos, los idiomas influyen en tu acceso a documentación, comunidades técnicas y equipos internacionales. Gran parte de la literatura, librerías y documentación de cloud/MLOps está en inglés, y muchas entrevistas incluyen discusión de experimentos y trade-offs en ese idioma.
- Reuniones con Producto global o stakeholders de otras regiones.
- Lectura de papers, RFCs, documentación (AWS/Azure/GCP, MLflow, Spark).
- Presentación de resultados en demos y revisiones técnicas.
Indica nivel y evidencia (certificación o uso profesional). Evita “alto/medio”; usa CEFR (A1-C2) o una prueba reconocida si la tienes.
Español
Nativo
Inglés
C1 (IELTS 7.5)
Portugués
B2
Certificaciones recomendadas
Las certificaciones no son obligatorias para Ciencia de datos, pero ayudan a validar competencias en cloud, ML y despliegue cuando tu experiencia es corta o vienes de otro sector. En procesos con ATS, también aportan palabras clave. Prioriza certificaciones con examen y contenido actualizado.
Errores a evitar
No traducir proyectos a impacto de negocio
Un error común es describir solo tareas (“entrené un modelo”, “hice limpieza”) sin explicar para qué servía y cómo se midió. En selección, eso te deja al mismo nivel que candidatos con proyectos similares, porque no se puede estimar valor ni madurez. Conecta siempre el modelo con una métrica de negocio: conversión, churn, fraude, tiempo de entrega o coste.
Toujours inclure :
- Objetivo y métrica (AUC/MAE y KPI de negocio: uplift, CAC, SLA).
- Baseline y comparación (antes/después, control vs tratamiento).
- Alcance (volumen de datos, frecuencia de entrenamiento, latencia).
Fórmula útil: “Problema + enfoque + métrica técnica + impacto en KPI + stack”.
Listar herramientas sin evidencias ni contexto
Poner una lista larga de tecnologías sin indicar cómo las usaste genera desconfianza y penaliza en entrevistas técnicas. Es mejor tener 10 herramientas respaldadas por experiencias reales que 30 sin contexto. Además, el ATS puede marcar match, pero el hiring manager detecta rápido inconsistencias cuando no explicas el flujo (ingesta, features, entrenamiento, despliegue, monitoring).
À éviter : "Python, SQL, Spark, Airflow, Kubernetes, Terraform, MLflow, Databricks, Snowflake (sin proyectos ni logros)"
À privilégier : "Spark (PySpark) para features sobre 800M eventos/mes; Airflow para orquestar 12 DAGs diarios; MLflow para tracking y registry en AWS"
Aporta una frase por herramienta clave vinculada a un caso real.
Omitir validación, reproducibilidad y riesgos
Muchos CV se quedan en el entrenamiento y no mencionan validación robusta, fuga de información (leakage), sesgos o reproducibilidad. Eso es crítico en 2025: se busca fiabilidad, no solo accuracy. Añade cómo validaste (time split, CV estratificada), cómo evitaste leakage, y qué control de calidad aplicaste a datos y features.
À mentionner :
- Estrategia de validación (cross-validation, backtesting, holdout temporal).
- Control de calidad (tests, reglas, anomalías, documentación).
- Riesgos (drift, sesgo, interpretabilidad) y mitigaciones.
Ignorar adaptación a la oferta y palabras clave ATS
En muchas empresas, el primer filtro es automático o semi-automático. Si tu CV no contiene términos que aparecen en la oferta (por ejemplo, “MLflow”, “Spark”, “A/B testing”, “feature store”), puedes quedar fuera aunque tengas experiencia. No se trata de copiar y pegar: adapta títulos de proyectos, herramientas y bullets para que coincidan con el vocabulario del anuncio.
Checklist :
- Repite 8-12 palabras clave exactas de la oferta (sin inventar experiencia).
- Ajusta el resumen y 2 experiencias para reflejar el dominio (fraude, churn, forecasting).
- Verifica coherencia: herramientas del resumen deben aparecer en experiencia/proyectos.
Consejos de expertos
- 1
Abre con métricas, no con responsabilidades : En las primeras 6 líneas, muestra 2 resultados (uplift, ahorro, reducción de latencia) y el stack. Así mejoras lectura humana y matching ATS desde el inicio.
- 2
Prioriza 2-3 proyectos replicables : Incluye enlaces con README, dataset, métrica final y pasos para reproducir. Un proyecto sólido con evaluación correcta vale más que cinco notebooks sin contexto.
- 3
Describe el ciclo de vida del modelo : Añade entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y retraining. En 2025 se valora la operación (MLOps) casi tanto como el modelado.
- 4
Alinea métricas técnicas con KPI : No basta con “AUC 0,85”. Explica el efecto: “redujo falsos positivos un 18% y ahorró 120 h/mes de revisión manual”.
- 5
Incluye tamaño y frecuencia : Volumen de datos, nº de features, frecuencia de scoring, latencia. Ejemplo: “scoring cada 15 min, p95 < 120 ms, 3M usuarios/mes”.
- 6
Cuenta decisiones y trade-offs : Señala por qué elegiste un modelo simple vs complejo, o cómo equilibraste precisión y coste. Eso demuestra criterio y seniority sin añadir texto innecesario.
- 7
Cuida el formato para ATS : Una columna, títulos estándar (Experiencia, Formación, Habilidades), fechas claras y sin gráficos. Exporta en PDF y revisa que el texto sea seleccionable.
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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