CV Cientista de dados: guia completo 2025 para passar ATS
Vais aprender a estruturar um CV de Cientista de dados para recrutadores e ATS, com palavras‑chave, exemplos reais de impacto e métricas. Inclui modelos por senioridade, secções recomendadas e erros a evitar em 2025.
Pontos-chave
O recrutamento de Cientistas de dados em Portugal continua a crescer, especialmente em produtos digitais, banca e consultoria, com equipas cada vez mais exigentes em produção, não apenas em análise. Em 2025, muitas vagas pedem experiência com cloud, pipelines e monitorização, além de modelação clássica.
Um bom CV de Cientista de dados deve demonstrar :
- Capacidade de transformar dados em decisões com impacto (receita, churn, risco, eficiência)
- Domínio de stack prático (Python, SQL, cloud, ML, experimentação) e boas práticas de reprodutibilidade
- Evidência de entrega ponta a ponta (dados → modelo → deploy → monitorização → melhoria)
A seguir tens um guia completo para estruturar o teu Curriculum Vitae, escolher palavras‑chave ATS e escrever realizações com métricas que convencem.
Exemplos de CV - CV Cientista de dados
Descubra nossos modelos de CV adaptados a todos os níveis de experiência. Cada exemplo é otimizado para sistemas ATS.
CV Cientista de dados Iniciante
Modelo para perfis júnior e recém‑licenciados: destaca projetos académicos, notebooks reprodutíveis, fundamentos de ML e SQL, e resultados mensuráveis em datasets reais ou competições.
Utiliser
CV Cientista de dados Confirmado
Para 3–7 anos de experiência: foca impacto no negócio, produção de modelos, A/B testing, MLOps, métricas de performance e colaboração com produto e engenharia em ambientes cloud.
Utiliser
CV Cientista de dados Sênior
Para perfis com liderança: evidencia estratégia de dados, governança, desenho de plataformas, mentoring, decisões baseadas em métricas e entrega de produtos de ML com ROI comprovado.
UtiliserChecklist do CV perfeito - CV Cientista de dados
Marque cada item para garantir que seu CV esteja completo e otimizado.
Perfil profissional - CV Cientista de dados
O perfil profissional é a primeira coisa que o recrutador vê. Deve resumir seu perfil em poucas linhas impactantes.
“Cientista de dados com 5 anos em e-commerce, especializado em modelos de propensão e recomendação. Entreguei um sistema de ranking que aumentou a conversão em 9,8% e reduziu o tempo de scoring de 45s para 6s. Stack: Python, SQL, Spark, Databricks, AWS, MLflow.”
“Sou um profissional dinâmico e motivado, apaixonado por dados e IA. Disponível para novos desafios e para aprender tudo o que for necessário.”
Por que é eficaz?
Le bon exemplo est efficace car il :
- Indica senioridade e contexto (“5 anos em e-commerce”), ajudando o recrutador a posicionar o teu perfil
- Nomeia competências concretas (Python, Spark, AWS, MLflow) em vez de termos vagos
- Prova impacto com números (“+9,8% conversão”, “45s para 6s”), mostrando valor de negócio e eficiência
- Dá pistas de maturidade técnica (ranking, scoring, stack de produção) alinhadas com vagas ATS
Le mauvais exemple échoue car il :
- Usa clichés (“dinâmico”, “motivado”, “apaixonado”) sem evidência verificável
- Não menciona domínio, anos de experiência, nem stack técnico
- Não traz métricas, projetos, nem resultados
- Não ajuda o ATS a identificar palavras‑chave relevantes (ML, SQL, cloud, MLOps)
Exemplos de experiência profissional
Aqui estão exemplos de experiências profissionais. Observe como os resultados são quantificados.
Cientista de Dados
Farfetch, Porto
Integrei uma equipa de Data Science (6 pessoas) em produto de e-commerce, com parceria diária com Engenharia e Produto. Responsável por modelos de propensão e ranking, desde ingestão (eventos) até deploy e monitorização em cloud, com foco em conversão e performance.
Conquistas principais
Competências-chave para o seu CV
Aqui estão as habilidades técnicas e comportamentais mais procuradas pelos recrutadores.
Competências técnicas
Habilidades técnicas
- Modelação estatística e validação (cross-validation, métricas, bias/variance)
- Machine Learning supervisionado e não supervisionado
- Python (pandas, NumPy, scikit-learn)
- SQL (modelação, performance, queries analíticas)
- Feature engineering e seleção de variáveis
- Experimentação e causalidade (A/B testing, uplift)
- Processamento distribuído (Spark)
- MLOps e tracking (MLflow, CI/CD, monitorização)
Competências comportamentais
Habilidades comportamentais
- Tradução de problemas de negócio em hipóteses e métricas
- Comunicação com stakeholders não técnicos (produto, marketing, risco)
- Priorização baseada em impacto vs. esforço
- Documentação e escrita técnica (README, ADRs, model cards)
- Trabalho em equipa com engenharia (APIs, pipelines, SLAs)
- Pensamento crítico sobre qualidade de dados e viés
- Negociação de requisitos e alinhamento de expectativas
- Autonomia na entrega ponta a ponta
Palavras-chave ATS para incluir
Os sistemas ATS filtram CVs com base em palavras-chave específicas. Inclua estes termos para maximizar suas chances.
Dica ATS
Clique em uma palavra-chave para copiá-la. Os sistemas ATS filtram CVs com base nesses termos exatos.
Mots-clés importants
Setores que contratam
Descubra os setores mais promissores para sua carreira.
Banca e serviços financeiros
E-commerce e retalho
Telecomunicações
Consultoria tecnológica
Saúde e фарma (life sciences)
Energia e utilities
Formação e diplomas
Para Cientista de dados, formações em Matemática, Estatística, Engenharia Informática e Ciência de Dados são as mais valorizadas, sobretudo quando incluem probabilidade, álgebra linear, programação e bases de dados. Em Portugal, também contam muito pós-graduações e bootcamps quando vêm acompanhados de portefólio e projetos aplicados.
Há vias diferentes: licenciatura técnica com mestrado em Data Science, reconversão com pós-graduação e experiência prática, ou formação em engenharia com especialização em ML.
Se tens menos experiência, dá mais espaço a projetos, teses e competições; se já tens experiência, a secção de formação deve ser objetiva e deixar o impacto profissional liderar.
Diplomas recomendados
- Mestrado em Ciência de Dados
- Mestrado em Engenharia Informática (especialização em ML)
- Licenciatura em Engenharia Informática
- Licenciatura em Matemática Aplicada
- Licenciatura em Estatística
- Pós-graduação em Business Analytics
Idiomas
Em Data Science, línguas influenciam diretamente a tua eficácia: documentação, artigos e tooling surgem primeiro em inglês, e muitas equipas em Portugal trabalham com stakeholders internacionais. Além disso, entrevistas técnicas e code reviews podem ser em inglês, mesmo em empresas nacionais.
- Projetos com equipas distribuídas (UK, EU, US) e reporting global
- Leitura de papers, documentação (AWS, Databricks) e troubleshooting
- Apresentações de resultados a direção, produto e parceiros externos
Apresenta o nível com referência objetiva (ex.: IELTS, TOEFL, Cambridge) e especifica uso real: “apresentações semanais”, “documentação”, “reuniões diárias”.
Português
Nativo
Inglês
Fluente (IELTS 7.5)
Espanhol
Intermédio
Certificações recomendadas
Certificações não são obrigatórias para Cientista de dados, mas aceleram a triagem ATS quando a vaga exige cloud, engenharia de dados ou MLOps. Em 2025, certificações de AWS, Databricks e Microsoft são um bónus relevante, sobretudo para ambientes de produção e plataformas corporativas.
Erros a evitar
Descrever tarefas em vez de resultados
Um CV de Cientista de dados que lista apenas “fiz modelos”, “analisei dados”, “criei dashboards” não permite avaliar impacto. O recrutador quer perceber o problema, o método, a métrica e o efeito no negócio. Sem números, ficas semelhante a dezenas de candidaturas com as mesmas palavras.
O problema é que “tarefas” não mostram qualidade nem escala: não dizem se o modelo foi para produção, se houve A/B test, nem se melhorou decisões. Substitui tarefas por realizações com contexto e métricas.
Toujours inclure :
- A métrica técnica (AUC, F1, RMSE, lift, latency)
- A métrica de negócio (conversão, churn, receita, fraude, SLA)
- A escala (volume de dados, nº utilizadores, frequência de scoring)
Fórmula a reter: “Ação + método + métrica técnica + impacto no negócio + stack”.
Não alinhar palavras‑chave com a vaga (ATS)
Muitos CVs falham no ATS por falta de termos exatos: “aprendizagem automática” num anúncio que pede “machine learning”, ou “base de dados” quando pedem “SQL”. O ATS procura correspondência textual, e o recrutador quer ver rapidamente a stack pedida.
À éviter : "Experiência com ferramentas de dados e IA em diferentes contextos."
À privilégier : "Python, SQL, scikit-learn, Spark, Databricks, MLflow, AWS (S3, SageMaker), A/B testing, feature engineering."
Depois, liga as palavras‑chave a provas: cada ferramenta deve aparecer em 1–2 bullets com uso concreto e resultado.
Portefólio fraco ou não reprodutível
Um link para GitHub só ajuda se o conteúdo estiver limpo e explicável. Repositórios com notebooks sem contexto, dados inacessíveis e sem métricas finais passam má impressão. O objetivo do portefólio é reduzir risco: mostrar que consegues estruturar um projeto, justificar escolhas e comunicar resultados.
À mentionner :
- README com problema, dados, abordagem, métricas e próximos passos
- Instruções de reprodução (requirements.txt/poetry, seeds, ambiente)
- Resultados finais e limitações (overfitting, drift, viés)
Ignorar produção, monitorização e qualidade de dados
Em 2025, muitas equipas esperam noções de MLOps: como o modelo chega ao utilizador, como é monitorizado e como reagir a degradação. Se o teu CV não menciona deployment, pipelines ou observabilidade, podes ser filtrado para perfis mais analíticos.
Checklist :
- Referes como o modelo foi entregue (batch, API, streaming) e com que SLA/latência
- Indicas tracking/versionamento (MLflow, DVC, Git) e validações de dados (Great Expectations)
- Mencionas monitorização (drift, performance, alertas) e ciclo de retraining
Dicas de especialistas
- 1
Começa pelo impacto : abre cada experiência com 1 linha de contexto e 2–3 bullets com métricas (negócio + técnica). O recrutador decide em 20–30 segundos se avança.
- 2
Usa métricas comparáveis : inclui “antes vs. depois” (ex.: RMSE 12,4 → 9,1; latência 450ms → 120ms) e o método que levou ao ganho.
- 3
Mostra a escala : acrescenta volume e frequência (ex.: 80M eventos/dia; scoring horário; 15 fontes). Ajuda a diferenciar projetos reais de exercícios.
- 4
Separa DS de BI : se tens dashboards, liga-os a decisões (ex.: detetar queda de 3,2 p.p. na conversão) e mantém a secção de ML com modelos e validação.
- 5
Inclui 1 projeto end‑to‑end : mesmo júnior, mostra ingestão, limpeza, features, treino, avaliação, e “deploy” simples (FastAPI, batch) com testes básicos.
- 6
Ajusta o CV ao tipo de vaga : research-heavy pede experimentos e papers; produto pede A/B tests e métricas; plataforma pede MLOps e cloud.
- 7
Revisa para ATS e humanos : títulos simples, datas consistentes, sem gráficos complexos. Mantém 1–2 páginas e garante que PDF é selecionável.
Perguntas frequentes
Encontre respostas para as perguntas mais frequentes.
Em Portugal, 1 página é ideal para perfis iniciais e 2 páginas para perfis confirmados/sênior. Prioriza impacto e stack: 3–5 bullets por experiência, com métricas. Se precisares de espaço, reduz detalhes académicos e mantém apenas projetos que mostrem produção, experimentação e resultados.
Em Portugal, a foto é comum e pode ser incluída, desde que profissional e discreta. Se estás a candidatar-te a empresas internacionais (especialmente fora da UE) ou queres reduzir vieses, podes omitir. O mais importante é a legibilidade e o conteúdo técnico: métricas, ferramentas e projetos relevantes.
Escreve como produto: problema, dados (volume e fontes), abordagem (modelo + features), validação (métrica e baseline), e entrega (batch/API, frequência, latência). Fecha com impacto: conversão, churn, custo, risco ou eficiência. Evita listar algoritmos sem contexto; dá preferência a resultados e decisões.
Depende da vaga, mas em 2025 surgem frequentemente: Python, SQL, machine learning, feature engineering, A/B testing, Spark, cloud (AWS/Azure/GCP), MLOps, MLflow, Git e métricas de avaliação (AUC/F1/RMSE). Replica o vocabulário exato do anúncio e prova uso real em bullets com números.
Escolhe conforme a função. Para “Data Scientist – Product”, enfatiza experimentação, métricas e iteração com produto. Para “ML Engineer/Applied Scientist”, dá mais peso a deployment, latência, escalabilidade e monitorização. Se a vaga for híbrida, equilibra: 60% impacto e modelação, 40% produção e qualidade.
Senioridade aparece em escopo e influência: ownership de métricas, liderança de iniciativas, mentoria, e decisões de arquitetura. Usa números (ex.: +€1,2M/ano de uplift; redução de incidentes; SLAs cumpridos), descreve como definiste requisitos com stakeholders e como padronizaste processos (MLflow, testes, monitorização).
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