CV Data Scientist : les compétences indispensables en 2025

<h2>Le marché data en 2025 : ce qui a changé</h2> <p>Les offres "Data Scientist" de 2025 ne ressemblent plus à celles de 2020. L'essor des LLMs, le RAG, et la nécessité de passer à la production (MLOps) ont transformé les attentes. Votre CV doit refléter cette évolution.</p> <h2>Les compétences incontournables</h2> <h3>Python & l'écosystème ML</h3> <ul> <li>Python avancé (pandas, numpy, scikit-learn)</li> <li>Deep learning : PyTorch ou TensorFlow (PyTorch est devenu le standard industrie)</li> <li>Hugging Face Transformers pour les LLMs</li> <li>LangChain / LlamaIndex pour les applications RAG</li> </ul> <h3>SQL & bases de données</h3> <p>Le SQL reste fondamental. Ajoutez des bases analytiques (BigQuery, Snowflake, DuckDB) et de la manipulation de données distribuées (Spark si pertinent).</p> <h3>MLOps & mise en production</h3> <p>C'est ici que beaucoup de profils se distinguent. Si vous savez déployer un modèle, le monitorer et l'itérer rapidement, dites-le clairement :</p> <ul> <li>MLflow ou Weights & Biases pour le tracking d'expériences</li> <li>Docker + Kubernetes pour le déploiement</li> <li>FastAPI pour exposer des modèles via API</li> <li>Airflow ou Prefect pour l'orchestration</li> </ul> <h2>Comment présenter vos projets ML</h2> <p>Chaque projet doit préciser :</p> <ul> <li>Le problème métier (pas juste la technique)</li> <li>Le dataset (taille, nature)</li> <li>L'approche et la stack</li> <li>Les métriques de performance (accuracy, F1, RMSE...)</li> <li>L'impact business si disponible</li> </ul> <p>Exemple : "Modèle de détection de fraude (XGBoost + SHAP) sur 2M transactions/mois — réduction du taux de faux positifs de 34%, économie de 200k€/an en coûts d'investigation."</p> <h2>Certifications qui valent le coup</h2> <ul> <li>Google Professional ML Engineer</li> <li>AWS Certified ML Specialty</li> <li>Deep Learning Specialization (Coursera/Andrew Ng)</li> <li>Fast.ai Practical Deep Learning</li> </ul>