CV Data scientist : modèle, exemples et conseils 2025
Tu veux un CV de Data scientist clair, orienté résultats et compatible ATS ? Ce guide te donne une structure efficace, des mots-clés recherchés, des exemples chiffrés et des formulations prêtes à l’emploi pour candidater en 2025.
Ce qu'il faut retenir
En 2025, le recrutement Data en France reste soutenu : LinkedIn et Indeed affichent régulièrement plusieurs milliers d’offres “Data scientist”, avec des salaires souvent situés entre 45 k€ et 75 k€ brut/an selon l’expérience, le secteur et la maîtrise du cloud. La concurrence est réelle, surtout sur les postes généralistes, et les recruteurs trient vite via ATS et tests techniques (SQL, Python, stats, ML).
Un bon CV de Data scientist doit démontrer :
- ta capacité à transformer un problème métier en métriques et en protocole d’évaluation
- ton niveau d’industrialisation (pipelines, déploiement, monitoring, MLOps)
- des résultats chiffrés reliés à un impact (revenu, coûts, risque, satisfaction)
Le guide ci-dessous te donne une structure solide, des mots-clés ATS et des exemples concrets pour aligner ton Curriculum Vitae sur les attentes 2025.
Exemples de CV - CV Data scientist
Découvrez nos modèles de CV adaptés à tous les niveaux d'expérience. Chaque exemple est optimisé pour les systèmes ATS.
CV Data scientist Débutant
Pour junior ou jeune diplômé : mets en avant projets (Kaggle, école, stage), bases statistiques, Python/SQL, et une ou deux réalisations mesurées (précision, temps de calcul, automatisation).
Utiliser
CV Data scientist Confirmé
Pour 3 à 7 ans : valorise déploiement de modèles, A/B tests, pipelines data, collaboration produit, et impacts business (CA, churn, fraude). Mentionne MLOps, monitoring et gouvernance des données.
Utiliser
CV Data scientist Senior
Pour profils seniors : insiste sur leadership, cadrage, priorisation, qualité des métriques, industrialisation (CI/CD), et adoption par les équipes. Donne des résultats à l’échelle (millions d’événements, SLA, coûts cloud).
UtiliserChecklist du CV parfait - CV Data scientist
Cochez chaque élément pour vous assurer que votre CV est complet et optimisé.
Phrase d'accroche - CV Data scientist
La phrase d'accroche est la première chose que voit le recruteur. Elle doit résumer votre profil en quelques lignes percutantes.
“Data scientist (5 ans) en e-commerce, spécialisé recommandation et churn. Modèles XGBoost + embeddings déployés sur AWS, +8,6% de taux de conversion et -12% de churn sur 6 mois. Stack : Python, SQL, Spark, Airflow, MLflow, Docker.”
“Data scientist motivé et dynamique, passionné par la data, disponible rapidement. Je cherche à évoluer et à mettre mes compétences au service de votre entreprise.”
Pourquoi c'est efficace ?
Le bon exemple est efficace car il :
- situe clairement le niveau (5 ans) et le contexte (e-commerce), ce qui aide le tri ATS et humain
- cite des résultats vérifiables (+8,6% conversion, -12% churn) au lieu de promesses vagues
- nomme des outils attendus (Python, SQL, Spark, Airflow, MLflow, Docker) alignés aux offres
- montre la chaîne complète (modélisation + déploiement), souvent décisive en entretien
Le mauvais exemple échoue car il :
- n’indique ni secteur, ni spécialité (NLP, fraude, pricing…), donc il est difficile à positionner
- ne donne aucune métrique ni preuve (aucun A/B test, aucune amélioration mesurée)
- utilise des adjectifs génériques qui n’aident pas à évaluer ton niveau réel
- ne mentionne pas de stack, donc l’ATS et le recruteur ne retrouvent pas les mots-clés
Exemples d'expériences professionnelles
Voici des exemples d'expériences professionnelles. Notez comment les résultats sont quantifiés.
Data Scientist (Churn & Recommandation)
Back Market, Paris
Au sein d’une équipe Data de 18 personnes (4 data scientists, 6 data engineers), responsable de modèles churn et recommandation sur un périmètre Europe. Données événementielles (≈120 M events/jour), contraintes RGPD, et déploiements en production via pipelines Airflow + MLflow.
Réalisations clés
Compétences clés pour votre CV
Voici les compétences techniques et comportementales les plus recherchées par les recruteurs.
Compétences techniques (Hard Skills)
Compétences techniques
- Modélisation supervisée (classification, régression) et évaluation (AUC, F1, RMSE)
- Feature engineering et sélection de variables (encodage, scaling, leakage control)
- Python (pandas, numpy, scikit-learn)
- SQL (CTE, fenêtres, optimisation, data quality checks)
- Traitement distribué (Spark / PySpark)
- MLOps : MLflow, CI/CD, monitoring (drift, performance, alerting)
- Data pipelines : Airflow et/ou dbt
- Cloud : AWS (S3, SageMaker) ou GCP (BigQuery, Vertex AI)
Compétences comportementales (Soft Skills)
Savoir-être
- Cadrage produit : transformer un besoin flou en hypothèses testables
- Communication orientée décision (insights, limites, risques, alternatives)
- Priorisation et arbitrage entre précision, latence, coût et maintenabilité
- Rigueur expérimentale (protocoles, biais, reproductibilité, documentation)
- Collaboration transverse (data engineering, produit, sécurité, juridique)
- Pédagogie pour l’adoption (formation, documentation, enablement)
- Pensée critique face aux données (qualité, représentativité, causalité)
- Gestion des incidents modèles (monitoring, rollback, post-mortem)
Mots-clés ATS à inclure
Les systèmes ATS filtrent les CV en fonction de mots-clés spécifiques. Incluez ces termes pour maximiser vos chances.
Astuce ATS
Cliquez sur un mot-clé pour le copier. Les ATS filtrent les CV selon ces termes exacts.
Mots-clés importants
Secteurs qui recrutent
Découvrez les secteurs les plus porteurs pour votre carrière.
Banque, assurance et lutte anti-fraude
E-commerce et marketplaces
SaaS B2B (produit, pricing, churn)
Industrie 4.0 et maintenance prédictive
Santé, medtech et imagerie
Conseil data et ESN spécialisées
Formation et diplômes
Les recruteurs attendent généralement une base solide en statistiques, algorithmes et programmation, complétée par des projets concrets. Les voies les plus reconnues en France sont le Master (data science, statistiques, IA), le diplôme d’ingénieur (informatique, télécom, math appliquées) et, pour certains postes de R&D, le doctorat.
Tu peux aussi venir d’une Licence/BUT avec une spécialisation, si tu compenses par des stages, alternances, projets publics (GitHub) et résultats mesurables. Sur un CV de Data scientist, l’expérience (projets déployés, métriques, MLOps) peut peser plus qu’un intitulé exact de diplôme, surtout après 2 à 3 ans.
Diplômes recommandés
- Master Data Science / Intelligence Artificielle (université ou école)
- Diplôme d’ingénieur (informatique, data, télécoms, math appliquées)
- Master Statistiques / Économétrie (avec programmation Python/SQL)
- Doctorat en IA / traitement du signal / statistiques (selon poste)
- BUT Informatique ou BUT Science des données (ex-DUT) + alternance
- Licence Mathématiques / Informatique + projets ML concrets
Langues
L’anglais est très utilisé en data : documentation (scikit-learn, PyTorch), tickets et PR, échanges avec des équipes internationales, et lecture d’articles (arXiv, papers) ou de benchmarks. Dans beaucoup d’entreprises, les entretiens techniques et les échanges avec les équipes plateforme se font partiellement en anglais.
- Présentation des résultats à des stakeholders internationaux
- Lecture/écriture de documentation et specs techniques
- Participation à des communautés open-source ou conférences (NeurIPS, PyData)
Présente ton niveau avec le CECRL (B2, C1…) et, si possible, une preuve (TOEIC, IELTS) ou un contexte d’usage (projets, environnement de travail).
Français
C2 (langue maternelle)
Anglais
C1 (TOEIC 945/990)
Espagnol
B1 (usage professionnel ponctuel)
Certifications recommandées
Aucune certification n’est obligatoire pour être Data scientist, mais elles peuvent accélérer la sélection, surtout si tu vises du cloud, de la production ou une reconversion. Les plus utiles sont celles qui prouvent ta capacité à déployer et opérer des modèles (AWS/GCP/Azure, Databricks) plutôt que des badges généralistes.
Erreurs à éviter absolument
Lister des outils sans prouver la valeur créée
Un CV Data scientist qui empile “Python, SQL, ML, Deep Learning” sans contexte ressemble à un inventaire. Le recruteur cherche des preuves : quel problème, quelle métrique, quel protocole d’évaluation, quel déploiement, et quel impact business. Sans chiffres, il est impossible de distinguer un projet scolaire d’un modèle réellement utilisé.
Toujours inclure :
- la métrique modèle (AUC, F1, RMSE) et son évolution (ex. +0,06 AUC)
- une métrique produit (conversion, churn, fraude, coût) et la période (ex. sur 8 semaines)
- ton périmètre (volumétrie, fréquence d’inférence, stack, contraintes)
Retenir : “Outil + action + métrique modèle + impact business + contexte”.
Décrire le poste au lieu de décrire tes réalisations
Beaucoup de CV se contentent de phrases du type “développement de modèles” ou “analyse de données” : ce sont des tâches, pas des résultats. Or la sélection se fait sur ce que tu as amélioré et sur ta capacité à livrer en production. Remplace les formulations génériques par une action précise, une méthode, et une mesure.
À éviter : "Création de dashboards et analyses pour aider l’équipe."
À privilégier : "Standardisé 14 KPI et mis en place des tests de qualité (Great Expectations), réduisant de 32% les incidents de données et divisant par 2 le temps d’analyse hebdomadaire."
L’objectif : rendre ton impact comparable d’un candidat à l’autre.
Oublier l’industrialisation (MLOps) sur les postes orientés production
En 2025, de nombreuses équipes attendent plus que l’entraînement d’un modèle : elles veulent de la reproductibilité, du versioning, des déploiements sûrs et du monitoring. Si tu ignores cette partie, ton profil peut être perçu comme “POC-only”. Même si tu n’étais pas propriétaire de la plateforme, indique ce que tu as réellement fait et avec qui.
À mentionner :
- suivi d’expériences (MLflow), versioning (Git), packaging (Docker)
- stratégie de déploiement (batch, temps réel), latence, coûts, SLA
- monitoring (drift, performance), seuils d’alerte, processus de rollback
Négliger la lisibilité et le tri ATS
Un Curriculum Vitae data doit être lisible en 20 secondes et correctement parsé par un ATS. Les tableaux, colonnes complexes, pictogrammes et barres de niveau peuvent casser l’extraction. De même, des intitulés non standards (“Ninja ML”) nuisent au référencement interne.
Checklist :
- titres de sections classiques (Expérience, Compétences, Formation, Projets)
- mots-clés exacts de l’offre (Python, SQL, Spark, MLflow, AWS…) intégrés naturellement
- dates, lieux, intitulés clairs, export PDF, et une page (deux si senior avec projets majeurs)
Conseils d'experts
- 1
Commence par l’impact : ouvre chaque expérience par 1 ligne “résultat + métrique + période” (ex. -1,5 pt de churn en 6 mois) avant de détailler méthodes, données et stack.
- 2
Ajoute une section Projets sélectionnés : 2 à 4 projets avec lien GitHub, jeu de données, protocole d’évaluation et limites. Un projet “propre” vaut mieux que 10 notebooks incomplets.
- 3
Calque tes mots-clés sur l’offre : reprends les termes exacts (Vertex AI, SageMaker, dbt, Airflow, Spark) dans tes compétences et réalisations, sinon l’ATS peut te filtrer.
- 4
Chiffre aussi la production : indique latence, coût cloud, fréquence de retrain, taux d’échec pipeline, et réduction d’incidents. Ces métriques différencient un profil orienté produit.
- 5
Rends visibles les données : volumétrie, sources (events, CRM, logs), contraintes (RGPD), et qualité (missingness, outliers). C’est souvent le vrai cœur du travail.
- 6
Photo CV et contact : en France, une photo professionnelle est recommandée. Ajoute aussi GitHub/LinkedIn, et une adresse mail sobre (prenom.nom@...).
- 7
Prépare la preuve : tout chiffre du CV doit être défendable en entretien (méthode, base de comparaison, intervalle de confiance si besoin). Si c’est estimé, précise le cadre.
Questions fréquentes
Retrouvez les réponses aux questions les plus fréquentes.
Non. Sélectionne 1 à 2 projets maximum, pertinents pour le poste (NLP, recommandation, séries temporelles). Pour chacun, indique la métrique (AUC, F1), ton approche (features, validation), et ce que tu ferais pour industrialiser. Le recruteur préfère un projet bien expliqué avec lien propre plutôt qu’une liste de compétitions.
Vise 1 page si tu as moins de 7 ans d’expérience, 2 pages si tu es senior avec plusieurs missions majeures et publications. Dans tous les cas, garde un haut de page très dense (accroche + compétences + 2-3 impacts). La lisibilité et les chiffres priment sur la quantité de texte.
Oui, si tu donnes le contexte : type de validation (cross-validation, holdout), baseline, et limites (données, biais, dérive). Un modèle non déployé peut être pertinent, surtout pour un stage ou un poste junior, à condition de montrer que tu sais évaluer correctement et éviter le data leakage.
Évite les jauges “80%”. Prouve par des éléments concrets : bibliothèques utilisées (pandas, scikit-learn), types de tâches (ETL, optimisation), et livrables (package, API, pipelines). Tu peux ajouter “tests unitaires”, “profiling”, “fenêtres SQL”, ou “modélisation dbt”, qui signalent un niveau opérationnel.
En général : En-tête (titre du poste), Accroche, Expérience, Compétences, Formation, Projets (si junior), Langues et Certifications (si pertinentes). Utilise des intitulés standards, évite les tableaux, et intègre les mots-clés exacts de l’offre. Un PDF simple, une seule colonne, améliore l’extraction.
C’est recommandé en France, surtout si le marché est concurrentiel, mais ce n’est pas obligatoire. Si tu en mets une, choisis une photo professionnelle (fond neutre, cadrage visage, tenue sobre). Si tu n’en mets pas, compense par un en-tête très clair : titre, spécialité, liens (LinkedIn, GitHub) et localisation.
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