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CV de data scientist : passer les filtres ATS

Le marché data scientist français est inondé de profils en reconversion via bootcamp, ce qui pousse les recruteurs à filtrer dur sur la profondeur réelle : mathématiques, mise en production, et surtout impact métier mesuré - pas seulement un notebook Kaggle.

Les conseils qui changent le tri

1Un modèle qui tourne en production vaut plus qu'un modèle précis
« Modèle de scoring déployé en production, utilisé par 15 chargés de clientèle, +12 % de taux de conversion » vaut infiniment plus qu'un simple score AUC. Le déploiement réel est ce qui distingue un data scientist d'un étudiant en ML.
2Nommez les techniques ET la maturité MLOps
XGBoost, régression logistique, réseaux de neurones : précisez la technique utilisée pour CHAQUE projet, pas une liste générique. Ajoutez le monitoring de drift, le retraining, le versioning de modèles (MLflow, DVC) si vous en avez fait.
3Différenciez recherche/exploration et mise en production
« Exploration de 3 approches, retenue d'un gradient boosting pour son rapport performance/interprétabilité » montre une vraie démarche scientifique, pas un choix par défaut.
4Les maths comptent, dites-le explicitement
Statistiques, tests d'hypothèse, algèbre linéaire, optimisation : les recruteurs seniors vérifient ces fondamentaux en entretien technique - les mentionner filtre positivement dès le CV.
5Un projet personnel réel vaut mieux que 5 certifications
Un projet avec données publiques, code sur GitHub et résultat chiffré, décrit comme une vraie expérience (contexte, méthode, résultat), pèse plus lourd qu'une liste de badges Coursera pour un profil junior.

Les mots-clés que les ATS attendent

À intégrer uniquement s'ils reflètent votre expérience réelle - le bourrage de mots-clés est détecté par les recruteurs comme par les outils modernes.

Machine LearningPython (scikit-learn, pandas)Deep LearningMLOpsStatistiquesSQLMise en production de modèlesA/B testingFeature engineeringNLPMLflowData visualisation

Les erreurs qui éliminent

  • Un CV qui liste des algorithmes sans jamais dire à quel problème métier ils ont répondu.
  • Confondre exploration en notebook et modèle réellement déployé en production.
  • Empiler les certifications en ligne sans un seul projet appliqué à montrer.

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