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データサイエンティスト職務経歴書(レジュメ)/自己PRの書き方

  1. IT(通信/ソフトウェア/SI/コンサルティング)×職務経歴書

公開日:2022/06/10 / 最終更新日: 2022/11/24

データサイエンティストは、企業の経営上の課題や製品/サービスが持つ課題をデータ活用によって解決していく、ということが業務です。
ビジネス課題の検討や解決のための分析に優れた方や、データの取り扱いや分析作業に優れたエンジニア寄りの方など、様々なタイプが存在します。そのため、企業の求人も何を重視するかによって、求められる経験・スキルも異なり、自己PRすべき点も異なります。したがって、転職を検討する際には、企業がどのような人材を求めているかに合わせて、ご自身の経験を具体的に自己PR欄に記載し、職務経歴書を仕上げることが重要です。


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データサイエンティストの職務経歴書の書き方


職務経歴書

20xx年x月x日現在
氏名:○○ ○○

■ 職務概要


現在は 株式会社●●に所属しサービスの最適化・レコメンドロジック作成を担当しております。またサービスの集計基盤・ダッシュボード作成も担当しております。
前職では、分析部⾨に所属し●●業界向けの広告効果測定、マーケティング分析⼿法の開発を担当しておりました。分析部⾨では重回帰分析を⽤いた広告効果の可視化や機械学習を⽤いた購買予測など多様な分析に取り組んでいます。分析部⾨への移動前は SQL や SAS を⽤い⼤量データ集計、AWS を⽤いたダッシュボード更新システムなども経験しております。


■得意とする経験・分野・スキル
・人工知能や機械学習を利用した課題解決の提案
・データ解析、統計学、自然言語処理、画像処理、画像認識
・プログラム開発


■ 職務経歴


勤務先名:○○○○株式会社(勤務期間:19xx年xx月xx日~現在)

◆事業内容:
◆資本金:xxx百万円   ◆売上高:xx百万円   ◆従業員数:xx名   ◆上場区分:東証プライム上場

期間

業務内容

環境・言語 等

組織/役割

19xx年x月
   ~
19xx年x月

[プロジェクト名] 
医療データのデータベース構築(自動車業界の客先支援業務)
[概要]
医療データのデータベース設計とシステム構築、および、機械学習モデルによる予測とデータ解析を実施。
[担当フェーズ]
・ データベース設計
・ 開発
・ データ解析(時系列)

OS:Windows
DB:SQL

(SAP HANA)
言語:Python,R

[プロジェクト要員]
約 3 名
[自分の担当分]
・ データベース設計
・ 開発
・ データ解析(時系列)
[実績]
データベース設計と分析シ ステム構築が完了。

19xx年x月
   ~
20xx年x月

[プロジェクト名]  教師なし空間学習の研究(電機メーカー業界の受託乗務)
[概要]
教師なし機械学習による、画像内の物体の移動と回転の認識技術の開発。認識性能の向上に関する研究。
[担当フェーズ]
・ 開発
・ 分析、評価

OS:Linux
(AWS)
言語:Python,C++

[プロジェクト要員]
約 3 名
[自分の担当分]
・ 開発
・ 分析、評価
[実績]
物体の空間認識に関する学習方法を提案。教師なし学習における認識性能の向上を達成。

20xx年x月
   ~
20xx年x月

Push 運⽤の最適化・レコメンドロジック作成・基盤企画
業務内容:
バンディットアルゴリズムを⽤いた Push 運⽤の最適化。
マイマガジンニュースレコメンドロジックの作成。
レコメンド集計基盤を AWS 上で作成。
社内関係者調整


AWS(Redshift・EC2)
Python(sklearn、pandas、numpy など)

[プロジェクト要員]
協⼒会社様マネジメント規模 10 名


■ 経験・技術・ツール環境

・OS: Windows (4 年)、Linux (3 年)
言語: C++(1 年)、Python(4 年)、R(1 年)、SQL(1 年)
ツール:sklearn、pandas、numpy、Tensorflow 等
解析手法:重回帰分析、ロジスティック回帰、因⼦分析、クラスター分析(k-means)等


■ 保有資格

・TOEIC 775 点(2020 年8 月)
・Kaggle Gold Maste


■ 自己PR

分析環境構築・データハンドリング・分析まで⼀貫して⾏えることが私の強みです。⼊社時からデータハンドリング⼒・分析インフラの知識・統計分析の 3 つのスキルをバランス良く伸ばすことを意識し業務に取り組んでおります。
データハンドリング⾯では SAS・SQL・python・R・VBA と幅広い⾔語を 0 から習得しや複雑な集計にも適切な⾔語を選び対応ができるようになりました。インフラ⾯では主に AWS の EC2 サーバーや Redshift の⽴て⽅・管理⽅法を学び⼤量データの集計が必要となる際に⾃分で環境を構築し集計を⾏っておりました。分析⾯では重回帰分析を⽤いた広告効果の推定や機械学習を⽤いた購買⾏動の推定など幅広い案件に取り組んでおります。



以上


 

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1. 分析環境


ポイント:分析環境の記載は必須です。ツール、ライブラリ、モジュール、フレームワーク等は細かく記載しましょう。

例文:
OS:Windows
DB:SQL (SAP HANA)
言語:Python,R

2. 経験・技術・ツール環境


ポイント:解析手法・ツールはまとめて記載しましょう。

例文:
OS: Windows (4 年)、Linux (3 年)
言語: C++(1 年)、Python(4 年)、R(1 年)、SQL(1 年)
ツール:sklearn、pandas、numpy、Tensorflow 等
解析手法:重回帰分析、ロジスティック回帰、因⼦分析、クラスター分析(k-means)等

3. 保有資格


ポイント:Kaggle、Signate等、業務外でも活動していることがあれば記載しましょう。

4.自己PR


ポイント:企業がどのような人材を求めているかを考え、ご自身の経験を具体的に自己PR欄に記載しましょう。

自己PRは企業に合わせて書き換えることをおすすめしています。JACのコンサルタントは、採用企業と直接コミュニケーションをとっているため、企業がどのような人材を求めているかを熟知しています。ご自身が強みとされるご経験を企業にアピールできる自己PRの作成もサポートいたします。まずはご相談ください。

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