Ejemplo de CV de Científico de datos
Ante un CV de científico de datos, el reclutador quiere ver que tus modelos cambiaron una decisión de negocio, no una lista de algoritmos. Este ejemplo muestra cómo unir Python, SQL y machine learning con resultados medibles: ingresos retenidos, bajas reducidas u horas de trabajo manual eliminadas.
Científica de datos
lucia.fernandez@email.com · +34 612 48 73 90 · linkedin.com/in/luciafernandez
Científica de datos con 5 años de experiencia desarrollando modelos de machine learning que orientan decisiones de pricing, fidelización y marketing. Creó un modelo de churn que retiene 1,9 M€ de ingresos anuales y un framework de experimentación usado por 8 equipos de producto.
abr. 2022 – Actualidad
- Desarrollo de un modelo de predicción de bajas (gradient boosting) que redujo las cancelaciones un 14 %, reteniendo 1,9 M€ de ingresos al año
- Diseño de un framework de tests A/B en Python y SQL usado por 8 equipos de producto en más de 60 experimentos por trimestre
- Despliegue de modelos con MLflow y Airflow, reduciendo el paso de prototipo a producción de 6 semanas a 10 días
sept. 2019 – mar. 2022
- Desarrollo de un modelo de scoring de fraude en siniestros que detectó un 22 % más de fraudes sin aumentar los falsos positivos
- Automatización del reporting semanal con Python y Power BI, ahorrando 15 horas semanales a los analistas
- Limpieza e integración de más de 40 M de pólizas de 5 sistemas heredados en un único data warehouse
Barcelona · sept. 2018 – jul. 2019
Ejemplos de perfil para un CV de Científico de datos
Científica de datos con un Máster en Ciencia de Datos y prácticas de 6 meses desarrollando modelos de clasificación en Python y scikit-learn. Dominio de SQL, diseño de experimentos y comunicación de resultados a perfiles no técnicos mediante cuadros de mando claros.
Científico de datos con 4 años de experiencia llevando a producción modelos de machine learning para pricing y fidelización en e-commerce. Desarrolló un modelo de predicción de bajas que las redujo un 14 % y un framework de tests A/B usado en más de 60 experimentos por trimestre.
Lead data scientist con más de 9 años convirtiendo datos de comportamiento a gran escala en sistemas de ML en producción. Dirige un equipo de 6, lanzó un motor de recomendación que elevó el ticket medio un 18 % (8 M€ al año) y definió el estándar de monitorización de modelos.
Mejores habilidades para un CV de Científico de datos
Habilidades técnicas
Habilidades blandas
Preguntas frecuentes: CV de Científico de datos
¿Qué pongo en un CV de científico de datos sin experiencia?
Empieza con dos o tres proyectos completos con datos reales: la pregunta, el método y el resultado, como la precisión del modelo o un hallazgo que cambiaría una decisión. Añade asignaturas de estadística y machine learning, posiciones en Kaggle, prácticas o trabajos de investigación, y enlaza notebooks limpios y documentados en GitHub.
¿Debo listar todos los algoritmos de machine learning que conozco?
No. Una lista larga de algoritmos transmite amplitud sin profundidad. Menciona los métodos dentro de tu experiencia, donde resolvieron un problema real, y limita las competencias a herramientas que puedas defender en una entrevista técnica. Al reclutador le importa más el resultado de negocio que haber usado XGBoost o una red neuronal.
¿Cómo demuestro impacto si mis modelos no llegaron a producción?
Cuantifica la decisión que apoyó tu análisis: presupuesto reasignado, funcionalidades priorizadas, costes evitados u horas de trabajo manual eliminadas. También puedes citar métricas offline, como la mejora de AUC frente al modelo de referencia, siempre que expliques por qué importaba. Un análisis que orientó la estrategia es impacto real.