Corrigir currículo de Cientista de Dados
Um currículo de cientista de dados costuma ser reprovado na triagem por três erros: acurácia e AUC sem a decisão de negócio que o modelo sustentou; notebooks e Kaggle sem nenhum modelo em produção; e pilha de bibliotecas sem SQL nem desenho de experimento. A correção de cada um está abaixo, com o que um currículo de cientista de dados aprovado faz no lugar. Antes de corrigir, a análise gratuita mostra quais deles o seu tem.
Os 3 erros que mais reprovam um currículo de cientista de dados
Do que mais pesa ao que menos pesa, cada um com a correção que um currículo de cientista de dados aprovado faz.
Acurácia e AUC sem a decisão de negócio que o modelo sustentou
Termine cada modelo na consequência para a empresa, como churn reduzido ou crédito recuperado, e cite o algoritmo e a biblioteca usados, como XGBoost e scikit-learn, ao lado do número.
Notebooks e Kaggle sem nenhum modelo em produção
Diga quantos modelos foram para produção, versionados em MLflow e monitorados contra degradação. Competição e projeto pessoal entram depois, como complemento do que rodou de verdade.
Pilha de bibliotecas sem SQL nem desenho de experimento
Mostre a extração em SQL e os testes A/B que você desenhou, com o tamanho da base e a decisão tomada no fim. Vagas de ciência de dados cobram os dois, não só Python.
O erro que vale para qualquer área
Formatação que o parser lê. Uma coluna, títulos de seção padrão, datas por extenso e PDF em texto. Sem tabela, ícone ou caixa de texto que vira lixo na extração.
Depois de corrigir
Confira se o seu currículo tem os termos que as vagas de cientista de dados repetem. Os que faltarem e você tiver de verdade entram no resumo, nas experiências ou nas competências.
- Python
- XGBoost
- scikit-learn
- MLflow
- MLOps
- Teste A/B
- Kaggle
- Previsão de churn
- Risco de crédito
- SQL
Onde entra cada termo: palavras-chave para currículo de cientista de dados, com o trecho de cada uma
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Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o currículo de cientista de dados
Ainda com dúvida?
Falar com o suporteComo saber quais erros o meu currículo de cientista de dados tem?
Envie o currículo para a análise gratuita: ela devolve uma nota de 0 a 100 em cinco categorias e lista o que corrigir em cada uma. Com a descrição da vaga, aponta também as palavras-chave que faltam.
Corrigir o currículo é a mesma coisa que refazer?
Não. Na maioria dos currículos de cientista de dados a experiência certa já está lá; o que falta é escrevê-la como a vaga escreve e medir o resultado. Refazer do zero só compensa quando o formato não é lido pelo ATS.
Qual erro corrigir primeiro?
Acurácia e AUC sem a decisão de negócio que o modelo sustentou. É o que mais pesa nesta área, porque é a primeira coisa que a triagem procura. Termine cada modelo na consequência para a empresa, como churn reduzido ou crédito recuperado, e cite o algoritmo e a biblioteca usados, como XGBoost e scikit-learn, ao lado do número.
Seu currículo, no nível desses exemplos
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