Ciencia de datos e IA

Ejemplos de currículums para científicos de datos, ingenieros de machine learning, analistas y arquitectos de datos, que muestran modelos, flujos de datos y los resultados de negocio a los que contribuyeron.

6 puestos

Currículum de ingeniero de machine learningSénior (6+ años)PyTorchscikit-learnLLMsImplementación de modelosMLOps
Currículum de científico de datosNivel intermedio a sénior (4+ años)PythonSQLscikit-learnModelado estadísticoPruebas A/B
Currículum de especialista en investigación de IASénior (6+ años)Aprendizaje profundoModelos transformerAprendizaje por refuerzoProcesamiento del lenguaje naturalPyTorch
Currículum de analista de inteligencia empresarial (BI)Nivel intermedio (3+ años)SQLPower BITableauDAXModelado dimensional
Currículum de arquitecto de datos empresarialesNivel sénior (6+ años)Gobernanza de datosSnowflakeDatabricksLakehouseModelado de datos
Currículum de ingeniero de visión artificial y NLPNivel intermedio a sénior (4+ años)PyTorchOpenCVHugging Face TransformersDetección de objetosYOLO

Consejos para tu currículum

Usa encabezados estándar

Los sistemas de seguimiento buscan nombres de sección habituales, como Resumen, Experiencia, Formación y Habilidades. Los encabezados poco comunes pueden ocultarles tu experiencia.

Muestra resultados, no tareas

Para cada puesto, cuenta qué cambió gracias a tu trabajo y, cuando puedas, incluye una cifra: tiempo ahorrado, ingresos, tasa de errores o tamaño del equipo.

Adáptalo al anuncio de empleo

Usa las mismas palabras del anuncio para las habilidades y herramientas que realmente tienes. Cada página de puesto incluye palabras clave habituales del sector.

Ve al grano

Una página suele bastar para puestos de nivel inicial e intermedio; para trayectorias largas, dos páginas son adecuadas. Quita todo lo que no aporte a tu candidatura.