Palavras-chave para currículo de Cientista de Dados

As palavras-chave e onde cada uma entra

Cada termo, no trecho de um currículo de cientista de dados aprovado em que ele aparece. Uma palavra-chave conta mais dentro de uma frase com resultado do que numa lista solta.

• PythonResumo profissional

  Construiu o modelo de previsão de churn em Python com XGBoost que reduziu o cancelamento de contratos em 22% e recuperou R$3,1 milhões em crédito com um modelo de risco em scikit-learn.

• XGBoostResumo profissional

  Construiu o modelo de previsão de churn em Python com XGBoost que reduziu o cancelamento de contratos em 22% e recuperou R$3,1 milhões em crédito com um modelo de risco em scikit-learn.

• scikit-learnResumo profissional

  Construiu o modelo de previsão de churn em Python com XGBoost que reduziu o cancelamento de contratos em 22% e recuperou R$3,1 milhões em crédito com um modelo de risco em scikit-learn.

• MLflowResumo profissional

  Trabalha com MLOps, versionamento em MLflow e testes A/B para validar impacto em produção.

• MLOpsResumo profissional

  Trabalha com MLOps, versionamento em MLflow e testes A/B para validar impacto em produção.

• Teste A/BCompetências

  Modelagem: Python, XGBoost, scikit-learn, Regressão logística, MLOps, Teste A/B

• KaggleExperiência

  Participou de 3 competições no Kaggle, com uma delas entre as 5% melhores soluções de previsão tabular

• Previsão de churnResumo profissional

  Construiu o modelo de previsão de churn em Python com XGBoost que reduziu o cancelamento de contratos em 22% e recuperou R$3,1 milhões em crédito com um modelo de risco em scikit-learn.

• Risco de créditoExperiência

  Construiu o modelo de risco de crédito em scikit-learn que recuperou R$3,1 milhões em inadimplência evitada

• SQLCompetências

  Dados e ferramentas: SQL, MLflow, Kaggle, Previsão de churn, Risco de crédito

Onde colocar as palavras-chave

1. No título e no resumo

   É o primeiro trecho que a triagem compara com a vaga. O cargo e as duas ou três palavras mais repetidas na descrição entram aqui.

2. Dentro das experiências

   Ao lado do resultado que provam. “Python” numa linha com número vale mais do que o mesmo termo sozinho.

3. Nas competências

   Agrupadas por tema, com o nome exato da vaga, sem abreviação nem sinônimo criativo.

Erros de vocabulário comuns em currículos de cientista de dados

1. 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.

2. 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.

3. 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.

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