Faites de votre CV data un dataset propre — verbes d'impact, outils précis, résultats mesurables.
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Le marché data connaît une double pression : les juniors arrivent par vagues (bootcamps, masters spécialisés), et les entreprises recherchent des profils capables de livrer en production, pas juste d'explorer des notebooks. Un CV data performant combine socle technique solide (SQL, Python, stats, ML), outils modernes (dbt, Airflow, Snowflake, BigQuery) et preuve d'impact business. Ce guide couvre Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer et Analytics Engineer — avec les mots-clés attendus, verbes d'impact, et stratégies de différenciation.
Mots-clés incontournables d'un CV data. Présents dans la quasi-totalité des offres.
Évitez les verbes faibles typiques des juniors (“analysé”, “fait”). Privilégiez les verbes d'impact business.
| Faible | Fort |
|---|---|
| Analysé | Modélisé |
| Fait | Industrialisé |
| Utilisé | Déployé |
| Travaillé sur | Automatisé |
| Aidé à | Piloté |
| Participé à | Architecturé |
| Créé | Conçu |
| Préparé | Nettoyé et structuré |
| Regardé | Exploré |
| Mesuré | Quantifié |
Structure qui fait ressortir la stack et l'impact business — très attendu sur ce type de CV.
En-tête
Nom, poste visé (ex: Senior Data Scientist), email, GitHub, LinkedIn, lien Kaggle/portfolio data.
Résumé technique (3 lignes)
Années d'XP, stack (SQL, Python, cloud), domaines (e-commerce, finance, santé), impact flagship (ex: modèle mis en prod générant +1M€).
Compétences techniques
Groupées : Langages, Cloud/Warehouse, ML/Stats, BI, Orchestration. Précisez les versions/frameworks.
Expériences
Chaque bullet : verbe d'action + problème métier + méthode + résultat chiffré (% amélioration, gain revenu, gain temps).
Projets personnels / Kaggle
Puissant pour les juniors. Lien GitHub, problème traité, modèles utilisés, score.
Formation
Master (statistiques, data science, ingénieur), écoles (Polytechnique, CentraleSupélec, ENSAE, Télécom, ENSAI…).
Certifications
GCP Data Engineer, AWS Data Analytics, dbt, Databricks — signal fort en 2026.
Erreurs fréquentes qui font passer un CV data sous le radar des ATS et recruteurs.
Trop de “théorique”, peu de “pratique”
Pour chaque modèle cité, indiquez : “déployé en production”, “utilisé par X users”, “gain XX%”. La théorie seule est pénalisante.
Stack trop générique
Au lieu de “Python, SQL, ML”, détaillez : “Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch), SQL (Snowflake, BigQuery), ML (XGBoost, Transformers)”.
Confusion des titres
Data Analyst ≠ Data Scientist ≠ ML Engineer ≠ Data Engineer. Alignez votre titre sur le poste visé.
Pas de GitHub / portfolio
Un profil data sans GitHub est pénalisé. Au minimum : 2-3 projets nettoyés avec README.
Bullets techniques sans impact business
“Modèle Random Forest” ne vend pas. “Modèle Random Forest réduisant churn de 18%” convainc.
Outils BI absents
Mentionnez Tableau, Power BI ou Looker. Même en Data Science, le dataviz est filtré par les ATS.
Fourchettes 2026 France pour Data Analyst / Data Scientist. ML Engineer et Data Engineer typiquement 10-20% au-dessus.
| Niveau | Fourchette |
|---|---|
| Junior (0-2 ans) | 40 – 50 k€ |
| Confirmé (3-5 ans) | 55 – 72 k€ |
| Senior (5-10 ans) | 72 – 95 k€ |
| Staff / Lead (10+ ans) | 95 – 140 k€ |
Entreprises françaises qui recrutent activement en data et ML.
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