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Data Scientist — Exemples de CV par Profession 2026

Un CV de data scientist doit concilier profondeur technique et impact business. Voici un modèle complet qui montre comment présenter les deux efficacement.

Exemple de CV gratuit — Data Scientist

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

Utilisez cet exemple avec vos propres données — gratuitement en 5 minutes.

Utiliser ce modèle

Conseils d'Experts: Data Scientist

  • Commencez par vos outils principaux : Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch
  • Décrivez l'impact business des modèles, pas seulement les métriques de précision
  • Incluez un lien vers votre profil Kaggle, GitHub ou publications
  • Précisez les types et volumes de données : « entraîné sur 500M+ enregistrements » ajoute de la crédibilité
  • Distinguez les rôles ML engineering (production) des rôles recherche/analyse

Compétences Clés pour Data Scientist

PythonRSQLMachine LearningTensorFlowPyTorchTableauBigQuery

CV Data Science : Focus Technique vs Business

Les CV purement techniques manquent souvent leur cible — les responsables recrutement veulent voir comment vos modèles ont guidé des décisions ou généré des revenus. Structurez chaque projet ainsi : problème → approche → résultat mesurable.

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