Data Scientist, czyli specjalista ds. analizy danych to osoba, która łączy umiejętności programistyczne, matematyczne i analityczne, aby wydobywać wartościowe informacje z dużych zbiorów danych i pomagać firmom podejmować trafne decyzje. CV dla tego eksperta powinno łączyć kompetencje techniczne z umiejętnością przekazywania wyników analiz w przystępny sposób. W tym artykule przedstawiamy, jak krok po kroku napisać skuteczne CV Data Scientist.
CV Data Scientist - dowiedz się:
Chcesz CV, które pomoże znaleźć Ci prace?
Z jakich sekcji powinien się składać życiorys dla specjalisty ds. analizy danych?
Data Scientist to most między surowymi danymi a rzeczywistymi decyzjami biznesowymi. Specjalista ten umie kodować, ale też rozumie potrzeby firmy. Dlatego Twoje CV musi pokazać, że potrafisz nie tylko programować i analizować dane, lecz także wyciągać z nich trafne wnioski biznesowe.
Jak powinno wyglądać CV Data Scientist?
- Dane osobowe w CV – na górze umieść swoje imię i nazwisko, numer telefonu oraz e-mail. Ewentualnie możesz podać link do profilu na LinkedIn lub do swojego portfolio.
- Podsumowanie zawodowe w CV – to krótki akapit (3-4 zdania), w którym przedstawisz swoje doświadczenie, specjalizację i cele zawodowe. Dobrze, jeśli wspomnisz o konkretnych narzędziach, z których korzystasz.
- Doświadczenie zawodowe w CV – opisz swoje stanowiska w kolejności od najnowszego do najstarszego. Wypunktuj konkretne obowiązki i osiągnięcia, najlepiej poparte liczbami.
- Umiejętności – wypisz kluczowe kompetencje, zarówno techniczne, jak i miękkie, podzielone na kategorie.
- Wykształcenie w CV – podaj ukończone studia oraz kursy związane z analizą danych lub programowaniem.
- Zainteresowania – możesz wspomnieć o hobby związanym z wykonywaną pracą, np. zainteresowanie AI, prowadzenie bloga o analizie danych.
- Aktualna klauzula do CV – koniecznie umieść zgodę RODO na przetwarzanie danych osobowych na potrzeby prowadzonej rekrutacji.
Jak wygląda przykładowy wzór CV Data Scientist?
DANE OSOBOWE
Marek Kowalewski
Tel: 789 456 123
linkedin.com/in/mkowalewski
PODSUMOWANIE ZAWODOWE
Data scientist z ponad 5-letnim doświadczeniem w analizie danych, budowie modeli predykcyjnych i wdrażaniu rozwiązań machine learning w środowiskach produkcyjnych. Specjalizuję się w analizie zachowań klientów oraz automatyzacji procesów biznesowych. Biegły w Pythonie, SQL, scikit-learn i Tableau. Poszukuję możliwości rozwoju w firmie, która wykorzystuje dane do podejmowania realnych decyzji biznesowych.
DOŚWIADCZENIE
Data Scientist
NetRetail Sp. z o.o.
06.2021 – obecnie
- Opracowałem model predykcyjny churnu klientów, który zwiększył skuteczność działań marketingowych o 23%
- Zbudowałem pipeline ETL w Pythonie i Airflow do przetwarzania danych transakcyjnych (>2 TB)
- Przeprowadziłem analizę kohortową i segmentację klientów, co pomogło zidentyfikować najbardziej wartościowych użytkowników
- Tworzyłem interaktywne dashboardy w Tableau używane przez zespół zarządzający
Junior Data Scientist
DataBridge Analytics
01.2020 – 05.2021
- Brałem udział w projektach z zakresu analizy predykcyjnej i klasyfikacji danych dla klientów z branży finansowej
- Wdrożyłem model scoringowy do oceny ryzyka kredytowego (AUC: 0.86)
- Przetwarzałem dane z użyciem SQL i Spark, przygotowując je do analiz w środowisku chmurowym AWS
- Współtworzyłem dokumentację techniczną i prezentacje wyników dla klientów
UMIEJĘTNOŚCI
- Języki programowania: Python, SQL, R
- Machine Learning: scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch
- Analiza danych: Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn
- Big Data: Spark, Hive, Hadoop
- Bazy danych: PostgreSQL, MySQL, MongoDB
- Wizualizacja: Tableau, Power BI, Plotly
- Praca w chmurze: AWS (S3, SageMaker), Google Cloud
- Inne: Git, Docker, Airflow, Flask
- Umiejętności miękkie: myślenie analityczne, komunikacja, rozwiązywanie problemów
WYKSZTAŁCENIE
2015-2020 Politechnika Wrocławska
Informatyka
Specjalizacja: Sztuczna inteligencja
Magister inżynier
PROJEKTY
System rekomendacji produktów (e-commerce)
- Zbudowałem system rekomendacyjny wykorzystujący filtrację kolaboracyjną i analizę koszykową
- Stack: Python, scikit-learn, Flask, SQLite, Streamlit
Konkurs Kaggle: House Prices – Advanced Regression Techniques
- Zająłem miejsce w Top 8% uczestników
- Stworzyłem pipeline ML do regresji cen mieszkań z wykorzystaniem XGBoost i Feature Engineering
ZAINTERESOWANIA
Uczenie maszynowe w medycynie, blogowanie o danych, podróże rowerowe
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych przez (nazwa firmy) w celu prowadzenia rekrutacji na aplikowane przeze mnie stanowisko.
CV Data Scientist – podsumowanie
CV Data Scientist powinno jasno pokazywać zarówno umiejętności techniczne (Python, SQL, ML, wizualizacja), jak i zdolność do rozwiązywania realnych problemów biznesowych. W treści warto dodać linki do portfolio czy swoich projektów. Przejrzystość, konkrety i przykłady osiągnięć zwiększają szanse na zaproszenie na rozmowę kwalifikacyjną.
