Científico/a de Datos CV de ejemplo
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Qué hace un buen CV de Científico/a de Datos CV
- Enlace a GitHub, perfil de Kaggle o artículos publicados — demostrar trabajo real en ML es esencial
- Especificar dominios de ML: NLP, visión por computadora, series temporales, sistemas de recomendación, detección de anomalías
- Enumerar herramientas: Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost), R, Spark, MLflow, Airflow
- Resaltar despliegue de modelos: REST APIs, Docker, Kubernetes, MLOps, CI/CD para pipelines de ML
- Cuantificar resultados: mejoras en la precisión del modelo, valor de negocio generado, latencia de inferencia alcanzada
Habilidades clave que buscan los empleadores
Aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado/no supervisado, NLP, visión por computadora, series temporales, métodos ensemble, aprendizaje profundo
Ingeniería de ML
scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, ingeniería de características, selección de modelos
MLOps y despliegue
MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes, REST API, monitorización de modelos, CI/CD para ML, pruebas A/B
Datos y nube
SQL, PySpark, BigQuery, Redshift, AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI, pipelines de datos
Cómo adaptar tu CV
Paso 1 Cargar documentos
Paso 2 Opciones y Generar
Paso 3 Convertir, Editar, Aplicar