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Científico de Datos — Ejemplos de CV por Profesión 2026

Un CV de científico de datos debe combinar profundidad técnica e impacto empresarial. Aquí encontrarás un modelo completo que muestra cómo presentar ambos de forma efectiva.

Ejemplo de CV gratuito — Científico de Datos

J
Jonas Braun
Senior Data Scientist | Machine Learning · NLP · Python

Kontakt

j.braun@datascience.de
+49 89 55667788
München

Fähigkeiten

Python (scikit-learn, PyTorch)SQL / SparkMLflow / AirflowNLP / TransformersRTableau / Looker

Sprachen

DeutschMuttersprache
EnglischVerhandlungssicher

Zertifikate & Auszeichnungen

Google Professional Data Engineer
Google Cloud
Jan 2023
Deep Learning Specialization
Coursera / deeplearning.ai
Mai 2021

Profil

Data Scientist mit 6 Jahren Erfahrung im Aufbau und Deployment von Machine-Learning-Modellen in Produktion. Spezialisiert auf NLP, Recommendation Engines und A/B-Testing-Frameworks. Starker akademischer Hintergrund in angewandter Statistik.

Berufserfahrung

Senior Data Scientist
Allianz SE · München
Mai 2020 – Heute
  • ▸Aufbau eines Churn-Prediction-Modells mit 87% Recall — jährliche Retention-Steigerung um ~4 Mio. €
  • ▸NLP-Pipeline für automatische Schadensklassifizierung (30% Kosteneinsparung im Backoffice)
  • ▸Einführung eines MLOps-Frameworks (MLflow + Kubernetes) für das gesamte Data-Science-Team
Data Scientist
ProSiebenSat.1 Media SE · Unterföhring
Feb 2018 – Apr 2020
  • ▸Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine für 8 Mio. Nutzer gebaut
  • ▸A/B-Testing-Framework implementiert, das die statistische Auswertung von Experimenten um 70% beschleunigt

Bildung

M.Sc. Statistik
Ludwig-Maximilians-Universität München · Statistical Learning
Okt 2015 – Dez 2017

Usa este ejemplo con tus propios datos — gratis en 5 minutos.

Usar esta plantilla

Consejos de Expertos: Científico de Datos

  • Empieza con tus herramientas principales: Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch
  • Describe el impacto empresarial de los modelos, no solo las métricas de precisión
  • Incluye un enlace a tu perfil de Kaggle, GitHub o publicaciones
  • Especifica tipos y escalas de datos: «entrenado con más de 500M de registros» añade credibilidad
  • Distingue entre roles de ML engineering (producción) y roles de investigación/análisis

Habilidades Clave para Científico de Datos

PythonRSQLMachine LearningTensorFlowPyTorchTableauBigQuery

CV de Data Science: Enfoque Técnico vs Empresarial

Los CV puramente técnicos a menudo no dan en el blanco — los responsables de contratación quieren ver cómo tus modelos impulsaron decisiones o generaron ingresos. Enmarca cada proyecto como: problema → enfoque → resultado medible.

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