Darmowy wzór CVAktualizacja: wrzesień 2026

📊 Wzór CV Data Scientist

Wzór CV Data Scientist zbudowany tak, by przejść systemy ATS i przekonać rekrutera technicznego. Pokazuje, jak połączyć modele uczenia maszynowego, narzędzia analityczne i konkretny wpływ biznesowy w jednym, przejrzystym dokumencie. Każdy punkt łączy technikę (model, framework) z mierzalnym rezultatem, co jest kluczowe w rolach data science.

Za darmo • Otwiera się z wypełnionym wzorem • Pobranie PDF po darmowej rejestracji

Ten wzór zawiera 22 z 59 słów kluczowych ATS, których pracodawcy używają dla stanowiska Data Scientist.

Słowa kluczowe pochodzą z tego samego słownika, według którego ocenia sprawdzarka ATS 22skills. Znalezione terminy są oznaczone na zielono.

Przykładowe CV

Przykład fikcyjny. Imię, pracodawcy i liczby są wymyślone; struktura i słowa kluczowe są prawdziwe.

Anna Kowalska

Data Scientist · Machine Learning i analityka predykcyjna

Kraków, Polska

O mnie

Data Scientist z 5-letnim doświadczeniem w budowie modeli uczenia maszynowego i analizie predykcyjnej dla branży e-commerce i fintech. Zaprojektowałam modele w Python (TensorFlow, Scikit-learn) trenowane na zbiorach ponad 20 mln rekordów, wdrożyłam pipeline ETL w Airflow, który skrócił czas przygotowania danych z 3 dni do 4 godzin, oraz prowadziłam testy A/B zwiększające konwersję o 12%. Łączę głębię techniczną z jasną komunikacją wyników dla zarządu.

Doświadczenie

DataVerve sp. z o.o.· Starsza Data ScientistKraków (praca hybrydowa)2022-09 – Obecnie
- Zbudowałam model rekomendacji produktów (Python, TensorFlow, Scikit-learn) trenowany na 20 mln interakcji użytkowników, zwiększając CTR o 18%.
- Zaprojektowałam pipeline ETL w Airflow i Sparku przetwarzający dane z pięciu źródeł, skracając czas przygotowania danych z 3 dni do 4 godzin.
- Przeprowadziłam ponad 30 testów A/B dla strony produktowej, identyfikując zmiany, które podniosły konwersję koszyka o 12%.
- Wdrożyłam modele NLP do klasyfikacji zgłoszeń klientów, automatyzując 65% obsługi pierwszej linii wsparcia.
- Prezentowałam wyniki analiz zarządowi i zespołowi produktowemu w cyklu kwartalnym, przekładając modele statystyczne na rekomendacje biznesowe.
Insight Metrics S.A.· Data ScientistWarszawa2020-01 – 2022-08
- Budowałam modele regresji i klasyfikacji w Scikit-learn i XGBoost do prognozowania churnu, osiągając skuteczność 87% (AUC).
- Analizowałam dane w Pandas i NumPy oraz tworzyłam wizualizacje w Matplotlib dla zespołu marketingu.
- Współpracowałam z inżynierami danych nad migracją hurtowni do Snowflake, obniżając koszty zapytań o 25%.
- Prowadziłam warsztaty z podstaw statystyki i testów A/B dla dziesięciu analityków biznesowych.
Quanta Labs (staż)· Analityczka danych – stażystkaKraków2019-06 – 2019-09
- Czyściłam i analizowałam zbiory danych klientów w Python i SQL, przygotowując raporty dla zespołu sprzedaży.
- Stworzyłam notatniki Jupyter z analizą kohortową, wykorzystywane później przez zespół analityczny.

Wykształcenie

AGH w Krakowie· mgr inż. InformatykaAnaliza danych i sztuczna inteligencja2015-10 – 2020-06
Praca magisterska nt. sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych. Koło naukowe analizy danych i statystyki.

Projekty

churn-predictor· Twórczyni i opiekunka projektu
https://github.com/anna-kowalska-ds/churn-predictor
Open-source'owy model do przewidywania odejść klientów w Scikit-learn i XGBoost, z dokumentacją i przykładowym zbiorem danych. Ponad 300 gwiazdek na GitHubie.

Certyfikaty

AWS Certified Machine Learning – Specialty · Amazon Web Services (2024)
TensorFlow Developer Certificate · Google (2022)

Dlaczego ten wzór przechodzi przez ATS

Podsumowanie od razu podaje branżę, stack techniczny (Python, TensorFlow) i konkretny wynik biznesowy, dzięki czemu filtr ATS i rekruter widzą dopasowanie w kilka sekund.
Umiejętności są podzielone na kategorie (języki, ML, analiza danych, big data), z dokładną pisownią narzędzi, np. „Scikit-learn”, „Airflow” i „A/B Testing”, którą stosują ogłoszenia o pracę.
Punkty doświadczenia łączą technikę z liczbą: „model rekomendacji… zwiększając CTR o 18%”, co pokazuje zarówno umiejętności techniczne, jak i wpływ na biznes.
Certyfikaty (AWS Machine Learning, TensorFlow Developer) potwierdzają praktyczne umiejętności w konkretnych narzędziach wymienianych w ogłoszeniach.
Sekcja projektów pokazuje samodzielną inicjatywę poza pracą etatową – istotne dla ról data science, gdzie rekruterzy szukają dowodów praktycznego zastosowania modeli.

Słowa kluczowe ATS dla stanowiska Data Scientist w tym wzorze

Pogrupowane tak jak w sprawdzarce. Zielone występują we wzorze powyżej; szare są w słowniku, ale nie zostały tu użyte.

Programming & Tools

4/12

Python
R
SQL
Jupyter
Git
Anaconda
VS Code
MATLAB
SAS
SPSS
Scala
Julia

Machine Learning

6/12

TensorFlow
PyTorch
Scikit-learn
XGBoost
Deep Learning
NLP
Keras
LightGBM
Neural Networks
Computer Vision
Reinforcement Learning
Feature Engineering

Data Analysis

5/11

Pandas
NumPy
Matplotlib
Statistical Analysis
A/B Testing
Seaborn
Plotly
Hypothesis Testing
Regression Analysis
Time Series
Data Visualization

Big Data & Cloud

5/11

Spark
AWS SageMaker
Snowflake
Airflow
ETL
Hadoop
Hive
Google BigQuery
Azure ML
Databricks
Data Pipeline

Soft Skills

2/7

Data Storytelling
Business Intelligence
Cross-functional Collaboration
Stakeholder Communication
Problem Solving
Critical Thinking
Research

Certifications

0/6

AWS Machine Learning
Google Data Analytics
IBM Data Science
Microsoft Azure Data Scientist
Tableau Certified
SAS Certified

Jak dopasować ten wzór do własnego doświadczenia

1Zamień techniki i narzędzia na te wymienione w konkretnym ogłoszeniu (np. PyTorch zamiast TensorFlow, jeśli tego szuka pracodawca), zachowując grupowanie umiejętności.
2Dla każdego projektu podaj rozmiar zbioru danych, użyty model i metrykę skuteczności (accuracy, AUC, RMSE) – to język, którego szuka ATS w rolach data science.
3Jeśli nie masz jeszcze doświadczenia zawodowego, zastąp jeden z etatów projektem z Kaggle lub pracą dyplomową opisaną w tej samej strukturze: technika + wynik.
4Dopasuj nagłówek do dokładnego tytułu z ogłoszenia, np. „Machine Learning Engineer” zamiast ogólnego „Data Scientist”, jeśli pracodawca używa tej nazwy.
5Usuń narzędzia, których nie używałaś w praktyce – lepiej mieć 18 trafnych słów kluczowych niż 40 przypadkowych.

Pytania o CV na stanowisko Data Scientist

Ile stron powinno mieć CV data scientist?

Jedna strona do około pięciu lat doświadczenia, maksymalnie dwie dla stanowisk seniorskich z wieloma projektami. Sekcja umiejętności technicznych i najnowsze stanowisko powinny zawsze zmieścić się na pierwszej stronie.

Czy dodawać zdjęcie do CV?

Dla CV przechodzącego przez ATS lepiej pominąć zdjęcie – systemy ATS go nie odczytują, a puste miejsce lepiej wykorzystać na dodatkową metrykę modelu lub projekt.

Czy klauzula RODO jest potrzebna?

Tak, w Polsce warto dodać klauzulę zgody na przetwarzanie danych osobowych na potrzeby rekrutacji zgodnie z RODO, jako zwykły tekst na końcu CV. ATS jej nie skanuje, ale wielu pracodawców wciąż jej oczekuje.

Czy warto podawać link do profilu na Kaggle lub GitHubie?

Tak, jako dodatek w sekcji kontaktowej, ale ATS nie otworzy linku i go nie oceni. Najważniejsze osiągnięcia z Kaggle czy GitHuba (np. miejsce w rankingu, liczba gwiazdek) opisz wprost w sekcji projektów, żeby słowa kluczowe trafiły do treści CV.

Czy powinienem wymieniać każdy poznany framework ML?

Nie. Wymień frameworki, w których faktycznie budowałaś i wdrażałaś modele, pogrupowane wg kategorii. Skupiona lista dopasowana do ogłoszenia działa lepiej niż długa lista narzędzi poznanych na kursie.

Więcej wzorów CV

💻Inżynier oprogramowania 🎯Product Manager 🎨Programista Frontend ⚙️Programista Backend 🔄Programista Full Stack 🚀Inżynier DevOps 📈Analityk danych ✏️Projektant UX 📋Kierownik projektu 🏥Pielęgniarka/Pielęgniarz 📣Menedżer Marketingu 💼Kierownik Sprzedaży 🧾Księgowy/a 🎓Nauczyciel/ka 📊Analityk Finansowy/a 👥Menedżer HR ⚙️Menedżer Operacyjny/a ⚙️Inżynier

Zrób z tego wzoru swoje CV (Data Scientist)

Otwórz wzór w darmowym kreatorze, podmień dane i pobierz PDF zgodny z ATS. Bez karty.