CV Data Scientist qui décroche l'entretien modèle.
Montrez le modèle, le dataset, la métrique et le résultat business. ATS-clean, scannable par recruteur, et construit pour le funnel d'embauche qui filtre sur PyTorch, SQL et un modèle déployé en production.
- Modèle et métrique par projet
- Déployé compte plus que notebooks
- SQL est une compétence séparée
- Export gratuit
Déployé bat notebook à chaque fois.
Les recruteurs ne peuvent pas distinguer un data scientist sérieux d'un hobbyiste Kaggle en 8 secondes de scan. Aidez-les : nommez le contexte de déploiement (inférence temps-réel derrière un service gRPC, scoring batch dans Airflow), l'échelle des données d'entraînement, et la métrique business que le modèle a bougée.
Les compétences devraient se diviser en 4 groupes : stack ML/DL (PyTorch, sklearn, XGBoost), data engineering (SQL, Spark, dbt, Snowflake), production (FastAPI, MLflow, Sagemaker), et visualisation (Tableau, Looker, matplotlib). Ne tout mettez pas dans un seul bloc.
Publications et rangs Kaggle valent une ligne chacun en bas, jamais le lede. Le lede c'est le travail déployé.
Quand la section Projets aide et quand elle nuit.
Aide : si vous êtes en début de carrière ou en transition depuis la recherche. Un bloc Projets propre avec 3 modèles déployés, chacun avec dataset, technique et résultat, bat un historique de travail clairsemé.
Nuit : si vous avez 5+ ans dans l'industrie. Une section Projets implique alors que vous n'avez pas assez d'expérience de travail pour remplir la page, ce qui est l'opposé de ce que vous voulez.
Si vous incluez des projets, traitez chacun comme un job : ligne équivalente entreprise, dates, 2-3 puces quantifiées.
Questions, answered.
Historique de travail anti-chronologique avec résultats de modèles déployés, section Compétences groupée (ML, data engineering, production, visualisation), Formation avec diplôme et sujet de thèse, et Publications ou résultats Kaggle uniquement si matériels.
Non. Listez les frameworks (PyTorch, sklearn, XGBoost, Hugging Face), outils avec lesquels vous construiriez des systèmes de production (MLflow, Sagemaker, Ray), et écosystème (pandas, numpy). Sautez chaque bibliothèque viz individuelle et chaque outil mineur de suivi d'expérience.
Un rang grandmaster oui, dans un one-liner en bas. Quelques tutoriels terminés non. Les recruteurs escomptent Kaggle comme signal primaire parce que les données sont trop propres et la métrique trop étroite.
Nommez la taille du dataset, la technique, la baseline et le lift. 'Entraîné un classifieur XGBoost sur 14M transactions labellisées ; augmenté le rappel fraude de 71% à 84% au même budget faux-positifs' est défendable. 'Construit un modèle state-of-the-art' ne l'est pas.
Oui, en évidence. La plupart des fiches data science filtrent sur SQL comme compétence dur requise et 30% des candidats l'omettent parce qu'ils supposent que c'est implicite. Ne l'omettez pas.
Keep optimizing.
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