5 erreurs à ne pas faire dans votre CV de data Scientist

Optimisez votre CV de data scientist : évitez le jargon technique, mettez en avant vos projets pertinents et prouvez vos compétences avec des exemples concrets. Augmentez vos chances de succès !

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
30/5/2024

La rédaction du CV n’est pas si différente de vos missions en tant que data scientist : vous devrez transformer des données en informations exploitables pour les recruteurs de manière à ce qu’ils comprennent l’étendue de votre expertise. 

Après avoir fait un bilan de vos compétences et une synthèse de votre expérience en data science, prenez le temps de choisir un modèle de CV adapté à votre profil et à l’entreprise à laquelle vous postulez.

Pour rappel, voici la fiche métier du Data Scientist :

Lorsque vient le moment de rédiger votre CV, il est essentiel d'éviter certaines erreurs courantes qui pourraient compromettre vos chances de décrocher le poste visé. Voici cinq erreurs à ne pas commettre pour faire valoir votre profil :

1. L’utilisation de trop de jargon technique

Il est tentant d'impressionner un employeur avec un lexique technique sophistiqué pour démontrer vos connaissances. Bien qu’une certaine attention aux détails techniques est requise, ne noyez pas votre CV dans du jargon technique. 

En effet, il est fort probable que les recruteurs lisant votre candidature ne soient pas formés pour comprendre chaque terme technique, notamment s’ils sont spécialisés dans un autre domaine tel le secteur financier ou encore le domaine médical.

Même si vous devez répondre aux besoins du poste en reprenant des mots clés et vos expériences dans votre CV, faites l’effort de les formuler de manière simple et claire afin que des recruteurs non initiés puissent comprendre comment votre profil correspond au poste.

Par exemple, traduisez vos compétences techniques en résultats tangibles et en valeur ajoutée pour l'entreprise. Expliquez comment vous avez utilisé vos compétences les plus techniques pour résoudre des problèmes concrets et améliorer les processus de l'entreprise.

2. Ignorer vos projets les plus pertinents

Votre CV est l'occasion de mettre en lumière vos réalisations les plus significatives dans le domaine de la data science en relation avec le poste. Il peut être tentant de vouloir inclure toutes vos expériences et réalisations, notamment si vous avez déjà plusieurs années d’expérience. Cependant, l’exercice du CV est justement d’exercer votre capacité à être concis et synthétique.

Ne négligez donc pas l'importance de mettre en avant vos projets et réalisations les plus pertinents. Pensez à inclure des exemples concrets de projets auxquels vous avez contribué, ainsi que les résultats obtenus grâce à votre expertise en data science. 

Si vous cherchez à exercer le métier de data scientist en passant d’un secteur à un autre, par exemple en passant du travail dans une ONG à l’e-commerce, focalisez-vous sur les résultats que vous avez obtenus qui se traduisent facilement dans le domaine dans lequel vous postulez.

Votre capacité à communiquer clairement la manière dont vous appliquez vos compétences dans des projets pertinents et compréhensibles témoigne aussi de votre capacité à vous adapter facilement dans un nouvel environnement, un atout toujours très apprécié par les employeurs.

3. Oublier la preuve des compétences

Il ne suffit pas de simplement mentionner vos compétences en machine learning ou en cybersécurité mais de les appuyer par des preuves tangibles. Incorporer des exemples concrets de vos réalisations et de vos compétences dans votre CV peut faire toute la différence pour crédibiliser votre profil. N'hésitez pas à inclure des liens vers des projets, des portfolios ou des articles pertinents qui illustrent votre expertise en data science.

Par exemple, au lieu de simplement énumérer vos compétences en programmation Python, vous pourriez inclure un exemple de projet où vous avez utilisé Python pour développer un algorithme d'apprentissage automatique, sans oublier de préciser les résultats positifs quantifiés apportés à votre entreprise, telle que l’optimisation de processus ou une économie de temps et de ressources.

N’oubliez pas que la durée de vie des compétences techniques est aujourd’hui de plus en plus courte. Il est donc crucial de montrer comment vous vous formez en continu pour rester informé des dernières tendances : suivi de formation en ligne, préparation à une certification, projets personnels. En montrant aux recruteurs que vous restez curieux par rapport aux développements dans votre domaine, vous montrez que vous valez l’investissement.

4. Manque de pertinence

Chaque offre d'emploi est unique avec ses propres exigences et objectifs spécifiques et votre CV doit refléter cette réalité. Évitez le piège de l'uniformité en personnalisant votre CV en fonction de chaque offre d'emploi et de chaque entreprise à laquelle vous postulez. 

Par exemple, si l'offre d'emploi met l'accent sur l'analyse prédictive, le recruteur pour ce poste s'attend à voir des projets où vous avez utilisé des techniques d'analyse prédictive pour anticiper les tendances du marché ou prédire les comportements des clients.

Mettez donc en valeur les compétences et l'expérience les plus pertinentes pour le poste visé, en soulignant comment votre expertise en data science peut contribuer aux objectifs de l'entreprise.

5. Mauvaise structuration et présentation du CV

Enfin, la clarté et la cohérence sont des règles de base essentielles à suivre dans la présentation de votre CV pour s’assurer que l’organisation de vos informations soit logique et facilement scannable pour les recruteurs. Pensez donc à : 

  • utiliser des en-têtes clairs et des listes à puces aérées pour structurer votre CV
  • aérer la présentation des informations pertinentes en évitant le format bloc compact
  • privilégier la lisibilité pour donner envie aux recruteurs de parcourir votre CV

En ce qui concerne la mesure de vos compétences dans la rubrique « Compétences », évitez le format de notation avec des étoiles ou d’autres éléments graphiques. Ces notations ne mesurent pas vos compétences de manière objective et ne fournissent pas des informations cruciales sur l’étendue de leur maîtrise. Faites simple en restant sobre et en appuyant vos compétences par des certifications ou des adjectifs qualificatifs tels que « Excellente maîtrise de [...] » ou « Notions de [...] ».

En effet, vous devrez de toute façon montrer comment vous les avez utilisés dans un contexte réel dans vos rubriques « Expérience professionnelle » ou encore « Projets personnels ». Pour toute compétence que vous décidez d’inclure sur votre CV, soyez prêt à pouvoir justifier votre maîtrise lors d’un entretien.

Dans un deuxième temps, structurez votre CV de manière adaptée à votre niveau d'expérience. En effet, si vous ne faites que débuter dans le métier ou que vous êtes un profil issu d’une reconversion professionnelle, vous ne structurez pas votre CV de la même manière qu’un professionnel plus expérimenté. L’importance des solutions que vous avez apporté à des problématiques bien précises lors de vos projets prennent donc toute leur importance. 

Mettez donc en valeur ces projets complétés lors de votre formation et dans votre temps libre en incluant un lien vers votre portfolio sur GitHub par exemple. Si vous êtes particulièrement actif sur LinkedIn, n’hésitez pas à partager des articles que vous avez publiés du moment qu’ils renforcent votre crédibilité en tant que professionnel.

En évitant ces cinq erreurs courantes, vous augmentez vos chances de réussite dans votre recherche d'emploi en tant que data scientist. Prenez le temps de revoir et de peaufiner votre CV en mettant en avant vos compétences et réalisations de manière claire, synthétique et toujours en lien avec le poste visé. 

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