Ejemplo de currículum

Ejemplo de currículum: Científico de Datos

Un ejemplo completo de currículum de Científico de Datos: resumen, experiencia con resultados, competencias y certificaciones, más lo que los reclutadores comprueban primero y las palabras clave del ATS.

Persona candidata ficticia. Los empleadores se describen, no se nombran.

Tomás Delgado

Científico de Datos | Modelado, analítica y calidad de datos · Valencia, España · 5 años de experiencia

Resumen

Científica de datos con experiencia en modelado predictivo, automatización de pipelines y validación rigurosa de calidad de datos. Ha liderado la puesta en producción de modelos y la documentación de experimentos para equipos de producto y operaciones.

Experiencia

Científica de DatosClínica privada de salud ambulatoria (mediana) · 2021 - 2024
  • Construyó modelos de predicción de ausencias y ajustó umbrales para reducir cancelaciones recurrentes en agendamiento.
  • Estandarizó el preprocesamiento y validaciones de datos, disminuyendo incidencias por valores faltantes y registros duplicados.
  • Desplegó modelos en producción con control de versiones y monitoreo de drift, mejorando la confiabilidad de salidas.
Analista de Datos y ModeladoFabricante industrial de componentes (gran escala) · 2019 - 2021
  • Desarrolló análisis de causa raíz con series temporales, priorizando variables que explicaban variaciones de rendimiento de línea.
  • Automatizó extracción y limpieza de datos para tableros operativos, reduciendo retrabajo de reportes manuales.
  • Entrenó modelos de clasificación para detección de anomalías, elevando consistencia en alertas para mantenimiento.
Científica de Datos AdjuntaAgencia digital de comercio minorista (mediana) · 2017 - 2019
  • Realizó experimentos A/B y análisis causal, ajustando segmentación para mejorar la conversión en campañas.
  • Creó features a partir de eventos de sitio web, aportando señales para modelos de propensión.
  • Documentó métricas y criterios de evaluación, facilitando revisiones con equipos de marketing y producto.

Competencias

Machine Learning · Modelado predictivo · Experimentación A/B · Procesamiento de datos · Ingeniería de features · Validación de datos · Series temporales · Clasificación · Detección de anomalías · Optimización de umbrales · Monitoreo de modelos · Visualización de resultados

Certificaciones

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer · Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Formación

Máster en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada, Universidad de Tecnología (programa acreditado), 2016 - 2017. Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, 2011 - 2015.

Ejemplo de carta: Científico de Datos →

Lo que los reclutadores comprueban primero

Proyectos con impacto

Verifico que los proyectos describan decisiones concretas y efectos medibles en el trabajo. Busco evidencias de que el análisis se conectó con un proceso o resultado.

Calidad y trazabilidad de datos

Reviso si menciona validaciones, manejo de faltantes y control de duplicados. También observo si hay prácticas de documentación y repetibilidad.

De prototipo a producción

Busco que exista despliegue con monitoreo y control de versiones. Aprecio que se expliquen criterios de evaluación y mantenimiento.

Comunicación técnica clara

Evaluo si el lenguaje y la estructura de los logros son fáciles de seguir. Considero si se alinean con necesidades de producto u operaciones.

Palabras clave que detecta el sistema de seguimiento de candidatos

Machine LearningModelos predictivosProcesamiento de datosValidación de datosExperimentación A/BAnálisis causalIngeniería de featuresSeries temporalesDetección de anomalíasMonitoreo de modelosVersionado de modelosOptimización de umbrales

Usa las que sean ciertas en tu caso, con las palabras de la oferta.

Errores que evitar

  1. Solo lista de herramientas

    Cuando el currículum se centra únicamente en tecnologías sin explicar decisiones, pierde credibilidad. Conviene vincular cada herramienta con un resultado del trabajo.

  2. Balas sin cambio ni resultado

    Si las viñetas no indican qué cambió después de la intervención, no se entiende el impacto. Siempre ayuda incluir el antes y el después del proceso.

  3. Carta genérica

    Una carta sin referencias a tareas reales del currículum suele descartarse rápido. Debe responder requisitos típicos y conectar con los proyectos descritos.

Preguntas

¿Cuánto debe medir el currículum de un Científico de Datos?
Para 3 a 8 años de experiencia, lo habitual es mantenerlo en una a dos páginas. Prioriza proyectos y responsabilidades que muestren impacto, calidad de datos y paso a producción.
¿Qué va primero en el currículum?
Normalmente, comienza con el resumen y luego la experiencia. Elige un orden que facilite la lectura del reclutador: logros concretos primero y detalles técnicos después.
No tengo experiencia directa en ciencia de datos. ¿Qué hago?
En una transición de carrera, enfoca la carta de presentación y la experiencia en análisis, automatización, validación y trabajo con datos. Menciona certificaciones relevantes y proyectos personales solo si están conectados con resultados.

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