CV Data scientist: guida completa 2025 per farti assumere
Scopri come scrivere un Curriculum Vitae da Data scientist con struttura ATS-friendly, parole chiave, esempi di risultati misurabili e sezioni essenziali per candidature in Italia e in contesti internazionali.
Punti chiave
Il mercato italiano della data science continua a crescere: molte aziende stanno spostando i casi d’uso dall’analisi esplorativa alla messa in produzione di modelli e pipeline affidabili. In pratica, non basta “saper fare modelli”: serve dimostrare impatto su KPI (ricavi, churn, frodi, tempi operativi) e capacità di lavorare con dati reali, spesso incompleti o rumorosi.
Un buon CV di Data scientist deve dimostrare:
- capacità di trasformare un problema di business in una soluzione misurabile (metriche ML e metriche di prodotto)
- competenze su stack end-to-end (Python/SQL, training, validazione, deploy, monitoraggio)
- comunicazione con stakeholder non tecnici (priorità, trade-off, spiegabilità, rischi)
Nelle prossime sezioni trovi struttura, esempi e checklist per costruire un Curriculum Vitae compatibile con ATS e convincente per hiring manager.
Esempi di CV - CV Data scientist
Scopri i nostri modelli di CV adatti a tutti i livelli di esperienza. Ogni esempio è ottimizzato per i sistemi ATS.
CV Data scientist Principiante
Ideale per neolaureati e profili junior: evidenzia progetti universitari, stage, portfolio GitHub e competenze Python/SQL con metriche (accuracy, AUC, tempi di training, dataset).
Utiliser
CV Data scientist Confermato
Per 3-7 anni di esperienza: focalizzati su modelli in produzione, MLOps, impatto su KPI di business, collaborazione con prodotto e data engineering, oltre a risultati misurati su volumi reali.
Utiliser
CV Data scientist Senior
Per ruoli senior/lead: metti in evidenza ownership end-to-end, roadmap dati, governance, mentoring, standard di qualità e impatti economici (ricavi, churn, riduzione costi) su più team e stakeholder.
UtiliserChecklist del CV perfetto - CV Data scientist
Spunta ogni elemento per assicurarti che il tuo CV sia completo e ottimizzato.
Profilo professionale - CV Data scientist
Il profilo professionale è la prima cosa che vede il recruiter. Deve riassumere il tuo profilo in poche righe incisive.
“Data Scientist con 5 anni in e-commerce e retail media: modelli di propensione e ranking che hanno aumentato il tasso di conversione del 9,8% e ridotto il CPA del 12%. Stack: Python, SQL, scikit-learn, XGBoost, Airflow, MLflow, AWS.”
“Data scientist motivato e dinamico, appassionato di tecnologia e pronto a nuove sfide. Disponibile da subito e con ottime capacità di lavoro in team.”
Perché è efficace?
Il buon esempio è efficace perché il :
- specifica seniority e dominio (“5 anni in e-commerce”) invece di restare generico
- include impatto misurabile su KPI (“+9,8% conversione”, “-12% CPA”) e quindi valore per l’azienda
- cita uno stack realistico e verificabile (Python, SQL, scikit-learn, Airflow, MLflow, AWS)
- comunica il tipo di problemi risolti (propensione, ranking), facilitando il matching con l’annuncio
Il cattivo esempio fallisce perché il :
- usa cliché non informativi (“motivato”, “dinamico”, “appassionato”)
- non indica settore, seniority, né ambito (prodotti, frodi, forecasting, NLP, ecc.)
- non presenta risultati, metriche o scala dei dati
- non include strumenti, rendendo difficile valutare il livello tecnico
Esempi di esperienze professionali
Ecco esempi di esperienze professionali. Nota come i risultati sono quantificati.
Data Scientist (Machine Learning)
Reply, Milano
Inserito in un team data di 8 persone (3 Data Scientist, 3 Data Engineer, 2 Analytics). Responsabile di modelli di propensione e previsione domanda per clienti retail, dalla definizione delle metriche al deploy su AWS con pipeline Airflow e tracking esperimenti in MLflow.
Risultati chiave
Competenze chiave per il tuo CV
Ecco le competenze tecniche e trasversali più ricercate dai recruiter.
Competenze tecniche più richieste
Competenze tecniche
- Machine learning supervisionato e non supervisionato (classificazione, clustering, ranking)
- Valutazione modelli e metriche (AUC, F1, precision/recall, calibration, uplift)
- Python (pandas, NumPy, scikit-learn)
- SQL avanzato (CTE, window functions, ottimizzazione query)
- Feature engineering e gestione leakage
- MLOps (MLflow, model registry, monitoraggio drift)
- Data pipeline (Airflow) e versionamento (Git)
- Cloud e container (AWS, Docker)
Competenze trasversali utili nel ruolo
Competenze trasversali
- Traduzione di obiettivi di business in metriche e requisiti dati
- Scrittura chiara di documentazione tecnica (assunzioni, limiti, monitoraggio)
- Prioritizzazione e gestione backlog con Product e Engineering
- Comunicazione dei trade-off (accuratezza vs latenza, costo vs qualità)
- Collaborazione con data engineering su qualità e affidabilità delle pipeline
- Pensiero critico su bias, fairness e leakage
- Gestione stakeholder e presentazione di risultati con storytelling misurabile
- Revisione del lavoro (code review, esperimenti riproducibili)
Parole chiave ATS da includere
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Suggerimento ATS
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Formazione e titoli di studio
Per diventare Data scientist in Italia, le aziende valutano soprattutto una base solida in statistica, programmazione e modellazione, oltre alla capacità di portare i modelli in produzione. I percorsi più comuni includono Laurea Triennale in Informatica/Matematica/Ingegneria, seguita da Laurea Magistrale in Data Science, AI o Statistica. In alternativa, profili provenienti da fisica o economia quantitativa possono compensare con progetti pratici e portfolio.
Se hai poca esperienza, dai più spazio a tesi, progetti (Kaggle, GitHub) e stage con metriche. Se hai esperienza, il diploma conta meno: rendi centrale l’impatto su KPI, la scala dei dati e il livello di responsabilità.
Titoli di studio consigliati
- Laurea Magistrale in Data Science
- Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
- Laurea Magistrale in Statistica
- Laurea Triennale in Informatica
- Laurea Triennale in Matematica
- Master universitario di II livello in Artificial Intelligence
Lingue
Le lingue contano perché molte team di data science lavorano con documentazione, librerie e paper in inglese, e perché diverse aziende in Italia hanno stakeholder internazionali. Un buon livello di inglese accelera code review, scrittura di documenti tecnici e confronto con vendor cloud.
- contesti con meeting cross-country e reportistica verso HQ
- ruoli che richiedono lettura di paper e implementazione rapida di nuove tecniche
- aziende con piattaforme e processi in inglese (Jira, Confluence, RFC)
Indica il livello in modo verificabile (CEFR) e, se possibile, aggiungi certificazioni o esempi d’uso reale (presentazioni, documentazione, pubblicazioni).
Italiano
Madrelingua
Inglese
C1 (CEFR) – IELTS 7.5
Francese
B1 (CEFR)
Certificazioni consigliate
Le certificazioni non sono obbligatorie per Data scientist, ma aiutano a rendere credibili competenze su cloud, MLOps e stack specifici. Sono particolarmente utili se stai facendo transizione da un altro ruolo o se l’azienda cerca competenze su AWS/Azure/GCP.
Considerale un bonus: non sostituiscono progetti misurabili, ma aumentano la fiducia su strumenti e best practice.
Errori da evitare
Descrivere modelli senza metriche e senza baseline
Se scrivi “ho sviluppato un modello di classificazione” senza dire come l’hai valutato, il recruiter non può capire livello tecnico e impatto. In data science contano metriche ML (AUC, F1, RMSE) e metriche di business (conversione, churn, frodi evitate). Inoltre serve una baseline: migliorare rispetto a regole, modello precedente o metodo semplice (logistic regression) dimostra progresso reale.
Sempre includere :
- metrica e valore (es. AUC 0,83, F1 0,71) con dataset o finestra temporale
- baseline e delta (es. +0,06 AUC vs modello precedente)
- scala e contesto (es. 12M eventi/mese, inferenza < 50 ms)
Formula utile: “Problema + approccio + metriche + delta + impatto business”.
Elencare strumenti senza dimostrare utilizzo in produzione
Scrivere una lista lunga di tool (Spark, Kubernetes, Kafka, AWS, GCP) senza esempi concreti sembra “keyword stuffing”. I team cercano evidenze: cosa hai deployato, come hai monitorato, quali incidenti hai gestito, come hai garantito riproducibilità e qualità dati.
À evitare : "Esperto di AWS, Docker, Kubernetes, Spark, Kafka, Airflow, MLflow, TensorFlow, PyTorch."
À privilégier : "Deploy di un modello di ranking su AWS (ECS + Docker), training orchestrato con Airflow, tracking esperimenti in MLflow e alert drift su CloudWatch; latenza p95 42 ms su 1.500 req/min."
Pochi strumenti, ma collegati a risultati verificabili, sono più credibili.
Ignorare privacy, compliance e qualità del dato
Molti progetti falliscono per dati incompleti, definizioni incoerenti o vincoli legali (GDPR). Se nel Curriculum Vitae non mostri attenzione a data quality e governance, rischi di sembrare orientato solo al modello. Evidenzia controlli, logging, gestione PII e collaborazione con legal/security quando pertinente.
À mentionner :
- controlli su missingness, outlier, duplicati e definizioni KPI
- gestione PII (pseudonimizzazione, minimizzazione, access control)
- monitoraggio post-deploy (data drift, concept drift, alert)
CV poco leggibile o non compatibile con ATS
Grafici, colonne multiple, icone e tabelle complesse spesso rompono la lettura ATS. Anche per un ruolo tecnico, la forma conta: il recruiter deve trovare in 30-45 secondi stack, impatto e responsabilità. Mantieni una struttura lineare, usa bullet con numeri e keyword coerenti con l’annuncio.
Checklist :
- PDF in una colonna, titoli standard (Esperienza, Competenze, Formazione)
- date e ruoli coerenti, link cliccabili (GitHub/portfolio)
- 1-2 pagine massimo e risultati numerici per ogni esperienza
Consigli degli esperti
- 1
Apri con 2 KPI : Nelle prime 5 righe inserisci 2 risultati numerici (es. uplift, AUC, riduzione costi). Aiuta il recruiter a collegare subito la tua esperienza a un impatto misurabile.
- 2
Usa parole chiave ATS mirate : Riprendi dall’annuncio 8-12 keyword (Python, SQL, MLOps, AWS, A/B testing) e distribuiscile tra summary, competenze ed esperienze, senza liste infinite.
- 3
Separa metriche ML e metriche business : Indica sia performance del modello (F1, RMSE) sia effetto operativo (conversione, churn, frodi). Mostra che sai ottimizzare oltre l’accuracy.
- 4
Rendi riproducibili i progetti : Inserisci link a GitHub o notebook e specifica dataset (anonimizzato), pipeline e tracking esperimenti. Anche un progetto personale con risultati chiari aumenta credibilità.
- 5
Evidenzia il deployment : Se hai messo modelli in produzione, scrivi dove (batch/real-time), con che frequenza di refresh e quale latenza/throughput. È spesso il differenziale tra profili simili.
- 6
Adatta il CV al dominio : Per fintech parla di frodi, rischio e explainability; per retail di demand forecasting e pricing; per telco di churn e segmentazione. Cambia esempi e keyword, non solo il titolo.
- 7
Foto e contatti in Italia : In Italia la foto nel CV è comune; scegli un’immagine professionale e neutra. Aggiungi email, telefono, città, LinkedIn e link portfolio con naming pulito.
Domande frequenti
Trova le risposte alle domande più frequenti.
Per profili junior, 1 pagina è spesso sufficiente se includi progetti con metriche e uno stack chiaro. Per 3-7 anni, 1-2 pagine sono accettabili: meglio aggiungere risultati misurabili e casi d’uso in produzione che dettagli generici. Oltre 2 pagine riduce la leggibilità e la compatibilità ATS.
Se hai almeno 2-3 anni di esperienza, metti prima l’esperienza e subito dopo le competenze tecniche: il recruiter vuole vedere impatto e contesto. Se sei neolaureato, una sezione “Progetti” o “Competenze” in alto aiuta a mostrare Python, SQL e ML prima che l’esperienza, spesso limitata a stage.
Inserisci 2-3 progetti al massimo, ciascuno con obiettivo, dataset, metrica e risultato (es. top 8% con AUC 0,86). Aggiungi un link diretto al repository e indica cosa hai fatto tu: feature engineering, cross-validation, interpretabilità (SHAP), deploy o pipeline. Evita progetti senza numeri o senza codice accessibile.
No: elenca solo quelle rilevanti per il ruolo e che hai usato davvero. È più credibile scrivere “scikit-learn, XGBoost, MLflow, Airflow, Docker” con esempi in esperienza/progetti, che una lista di 25 strumenti. Se l’annuncio richiede PyTorch o Spark, inseriscili solo se puoi supportarli con un progetto o un caso d’uso.
Usa metriche non sensibili e descrivi delta e scala in modo aggregato: percentuali, range, volumi e tempi (es. -18% errori previsione, p95 60 ms, 3M eventi/giorno). Puoi anche descrivere il processo (A/B test, backtesting) senza rivelare numeri assoluti. L’importante è rendere verificabile il miglioramento.
Non è sempre richiesta, ma può fare la differenza quando cambi settore o quando il tuo profilo è ibrido (analytics + engineering). In 150-200 parole collega 1 progetto rilevante al problema dell’azienda, cita 1-2 risultati numerici e spiega perché il dominio (fintech, health, retail) ti rende efficace nel ruolo specifico.
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