CV de científico/a de datos
Modelos en producción e impacto de negocio medido, no una lista de librerías.
Qué buscan los reclutadores en un CV de científico/a de datos
Un responsable de datos o un reclutador técnico busca primero la prueba de que tus modelos sirvieron para algo: un modelo en producción, una decisión tomada gracias a tu análisis, un ahorro en euros, en conversión o en tiempo. Después, el stack que usaste de verdad (Python, SQL, scikit-learn, PyTorch, Spark, dbt, una nube) y tu papel en el ciclo: exploración, modelado, despliegue (MLOps) y seguimiento. La formación en Matemáticas, Estadística o Ingeniería cuenta, pero un proyecto llevado de principio a fin pesa más que una lista de cursos en línea. Un CV que enumera veinte librerías sin resultados parece el de un perfil junior.
Palabras clave ATS para científico/a de datos
Los términos que los sistemas de selección (ATS) y los reclutadores buscan con más frecuencia para esta profesión. Úsalos en tu experiencia, no solo en la sección de competencias, y copia la formulación exacta de la oferta cuando sea distinta de la tuya.
- Python
- SQL
- Machine learning
- scikit-learn
- PyTorch
- Estadística
- Tests A/B
- Modelos en producción
- MLOps
- Spark
- dbt
- AWS / Azure / GCP
- Series temporales
- NLP
- Visualización de datos
Errores habituales en un CV de científico/a de datos
Los que los reclutadores ven una y otra vez. Cada uno se corrige en pocos minutos.
Listar librerías sin decir qué produjeron.
Mejor así: En cada proyecto: el problema de negocio, el modelo y el resultado medido (ahorro, conversión, precisión, tiempo).
Quedarte en el notebook.
Mejor así: Indica si el modelo pasó a producción, quién lo mantiene y cómo se supervisa (monitorización, reentrenamiento).
Proyectos académicos arriba del todo pese a tener experiencia.
Mejor así: Pon primero la experiencia profesional y deja, como mucho, un proyecto propio cercano al puesto.
Métricas técnicas sin traducción al negocio.
Mejor así: «AUC de 0,86» no le dice nada a un director: añade qué cambió, por ejemplo «un 12 % menos de bajas».
Ejemplos de logros para un CV de científico/a de datos
Cada línea sigue el mismo esquema: un verbo de acción, un contexto concreto (herramienta, alcance, decisión) y un resultado medible. Adapta las cifras y las herramientas a tu trayectoria y mantén la estructura.
- Desarrollo de un modelo de previsión de demanda (LightGBM) para 300 tiendas, que redujo las roturas de stock un 18 % y la merma un 9 %.
- Despliegue de un modelo de riesgo de baja como servicio FastAPI con Airflow, usado cada semana por el equipo de CRM para 40.000 clientes.
- Rediseño del pipeline de variables en dbt y BigQuery, con reentrenamientos cuatro veces más rápidos.
- Análisis de 12 tests A/B en el proceso de pago, 3 de ellos desplegados, con un 6 % más de conversión.
- Clasificación automática de 200.000 consultas de clientes (NLP, modelos BETO), que redujo un 35 % el tiempo de triaje del servicio de atención.
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