5 conseils pour faire un bon CV dans le domaine de la data

À retenir dans cet article

Dans un contexte où la compétition pour les postes dans la data s’intensifie, la création d’un CV efficace devient essentielle. Les conseils incluent l’attention à la conception, la concision et la mise en avant des compétences techniques et relationnelles spécifiques à la data. Mettre en évidence les projets pertinents et adapter le CV aux systèmes de suivi des candidats sont également des stratégies clés pour se démarquer dans le secteur de la data

Trouver un emploi dans la data a longtemps été une tâche relativement simple. Étant donné le manque de profils qualifiés et la forte demande des entreprises, la balance penchait significativement en faveur des talents. Cependant, notamment sous l’impulsion de la crise du Covid et les difficultés économiques du secteur de la tech en ayant découlé, le rapport de force a tendance à s’inverser. Aujourd’hui, force est de constater que la concurrence pour les postes les plus stratégiques est devenue nettement plus rude. Alors pour vous démarquer, il est très important de savoir comment faire un bon CV !

Les recruteurs ne passeront en effet pas plus de quelques secondes à scanner ceux qu’ils recevront avant de les classer dans la pile des “Oui” ou “Non”. Pour que votre candidature atterrisse dans la première, voici cinq conseils spécifiques pour optimiser votre CV dans le contexte de la data !

1. Ne pas négliger la forme

On a beau dire qu’il ne faut pas juger un livre à sa couverture, le format et la conception de votre CV auront un impact très fort sur les recruteurs. Tout comme dans le monde de la data où la visualisation des données est cruciale, la conception de votre CV joue un rôle majeur. En tant que professionnel de la data, il est attendu que vous soyez à l’aise avec les outils de graphisme, notamment si vous mentionnez des compétences en visualisation de données.

Un CV soigné aura plus de chance de retenir l’attention des recruteurs et donnera à votre candidature un aspect plus professionnel. La bonne nouvelle, c’est que vous n’avez plus besoin de passer des heures à créer un CV accrocheur ! De nombreuses plateformes proposent des templates de CV (gratuits ou payants). Il ne vous restera plus ensuite qu’à ajouter vos informations et télécharger votre curriculum au format PDF.

2. Comment faire un bon CV : allez à l’essentiel

Vous l’aurez compris : le facteur temps est crucial pour maximiser l’impact de votre CV. Ne gaspillez pas celui de votre potentiel employeur avec un CV à rallonge : il doit tenir sur une page. Il faut donc être à la fois le plus complet et le plus concis possible.

Stephen Yu, président de la société Willow Data Strategy explique ainsi sur Quora qu’avant de rencontrer un candidat, il passe moins de 30 secondes à consulter son CV. Allez donc droit au but et priorisez au maximum les informations que vous allez partager avec le recruteur. Cela vous forcera à condenser votre expérience et à ne valoriser que vos projets les plus pertinents pour la position pour laquelle vous postulez.

3. Mettez en valeur vos compétences

Soyez aussi précis que possible sur les compétences, les outils et les technologies que vous maîtrisez et avez déjà utilisés dans d’autres projets. Précisez par exemple les langages informatiques avec lesquels vous êtes le plus à l’aise, les frameworks que vous utilisez quotidiennement, etc. Concentrez-vous également sur la typologie de projets sur lesquels vous avez travaillé, quelle a été votre contribution personnelle, etc.

N’ayez pas peur d’être un peu redondant et d’entrer dans les détails en ce qui concerne vos compétences techniques. En effet, les recruteurs utilisent souvent de simples recherches par mots-clés pour analyser les CV qu’ils reçoivent. Etant donné que ce type d’informations est généralement celles qu’ils vont prioriser dans leurs recherches, il est crucial qu’elles soient bien mises en évidence dans votre CV.

N’oubliez pas non plus vos soft skills

La data n’est pas qu’un métier technologique. Les recruteurs dans ce secteur sont également intéressés par vos soft skills. Et notamment, votre capacité à travailler en équipe, ainsi qu’à communiquer efficacement vos résultats.

Une bonne façon de mettre en avant ces compétences est d’insister sur les projets collaboratifs que vous avez mené. Cela prouvera que vous savez travailler et communiquer avec vos collègues et partenaires.

De la même manière, mettez en avant vos réalisations dans un contexte plus commercial. C’est un bon moyen de démontrer vos capacités analytiques et de résolution de problèmes (notamment dans un contexte stratégique). Mais aussi l’aisance que vous pouvez avoir avec des clients ou partenaires stratégiques, en dehors de votre entreprise.

4. Insistez sur vos projets et publications dans la data science

Ces trois premières bonnes pratiques pour savoir comment faire un bon CV sont une bonne base. Mais elles ne donneront aucun résultat si vous ne suivez pas ce quatrième conseil : mettez en évidence vos réalisations ! La principale chose qui intéresse les entreprises qui recrutent des profils dans la data, quel que soit le poste à pourvoir, sont les projets auxquels vous avez contribué.

Les recruteurs veulent voir ce que vous pouvez réellement faire avec vos compétences et vos diplômes. Dédiez donc une bonne partie de votre CV à la présentation des projets sur lesquels vous avez travaillé et des articles que vous avez produit en lien avec votre spécialité (par exemple, si vous tenez un blog professionnel).

N’oubliez pas d’inclure un lien vers votre portfolio de projets. Tout bon candidat aura sa propre page GitHub, dans laquelle il aura répertorié ses principales réalisations. N’oubliez pas néanmoins d’insister sur les projets pertinents pour le poste en question. Tenez compte du secteur d’activité, des enjeux stratégiques de l’entreprise et présentez des projets qui correspondent autant que possible à ces derniers.

5. Bonus : Optimisez votre CV pour les systèmes de suivi des candidats

Les grandes entreprises comme Google et Apple reçoivent des milliers de candidatures pour chaque offre d’emploi. La plupart utilisent donc des logiciels de suivi des candidatures (ou ATS en anglais) pour scanner et analyser les CV. Le plus souvent, les recruteurs ne parcourent même pas les CV, mais se contentent de lire l’analyse finale de l’ATS pour faire leur choix.

Il est donc important que votre CV contienne les bons mots clés pour le job auquel vous postulez. Dans l’univers de la data, il peut s’agir par exemple de Big Data, Spark, Dataviz, etc.

 

La recherche d’emploi peut rapidement devenir un exercice anxiogène pour ceux qui n’en maîtrisent pas les codes. Mais avec un CV bien ficelé, qui met correctement en lumière vos accomplissements et répond aux attentes des recruteurs, vous serez plus en mesure de vous faire remarquer et de décrocher un entretien pour briguer le job de vos rêves !

 

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