Le parfait CV pour décrocher un job dans la data en gestion d’actifs…

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Le parfait CV pour décrocher un job dans la data en gestion d’actifs…

Vous voulez combiner votre expérience dans la data avec l’univers de la gestion d’actifs ? Encore faut-il savoir quels sont les profils recherchés. A cet égard, la société de gestion Smart Lenders Asset Management, revenue s’installer à Paris en janvier 2018 dans le sillage du Brexit, a officialisé le recrutement d’un chargé de recherche en intelligence artificielle comme ingénieur data scientist.

Le principal intéressé ayant rendu public son CV, c’est l’occasion d’analyser ce dernier en détail afin de voir ce qui a pu faire la différence avec les autres candidats, et savoir ainsi de votre côté quoi mettre en avant pour maximiser ainsi vos chances de décrocher un job dans la data à l’heure où les recrutements s'accélèrent dans la gestion d’actifs en France.

Un Master… voire un Doctorat

Une spécialisation dans la data pendant vos études est bien évidemment un plus. Bastien Lextrait, 24 ans, est ainsi diplômé de l’Ecole centrale Lille avec une spécialisation en décision et analyse de données. C’est dans le cadre d’un doctorat qu’il a été recruté comme chargé de recherche en intelligence artificielle chez Smart Lenders Asset Management.

Des stages variés

Après ses études, Bastien Lextrait a enchaîné les stages : assistant développeur chez OpenIO, assistant project manager chez RATP Dev – Paris et chercheur en machine learning à l’Université Libre de Bruxelles où il a notamment travaillé sur des algorithmes destinés à détecter les fraudes sur les cartes de crédit. Comme lui, n’oubliez pas de détailler vos réalisations pendant vos stages, et notamment tout ce qui touche de près à la data.

Une première expérience dans la data

Bastien Lextrait a ensuite été recruté comme junior advisor Insights & Data chez Cap Gemini à Lille où il a travaillé sur des applications d'analyses de données. Preuve qu’au-delà de votre cursus académique et de vos stages, une première expérience significative pourra faire toute la différence pour vous faire recruter.

Des langages informatiques

N’oubliez pas de préciser pour chaque poste que vous avez occupé les langages informatiques et autres outils de datavisualisation que vous maîtrisez pour les avoir utilisés. Notre ingénieur data scientist mentionne ainsi QlikView, Tableau, Python Jupyter Notebooks, SQL, R, Git et Data studio.

Enfin, synthétiser le tout

Un bon CV est un CV qui se résume clairement. Bastien Lextrait n’a ainsi pas hésité à synthétiser bien en évidence dans la colonne de droite de son CV ses compétences en data (Data Science, Data Analyse, Statistiques) ainsi que ses connaissances IT (C#, Java, Microsoft Office, Git, SQL, R, Python, QlikView, Tableau), de même que son niveau en langues et ses centres d’intérêts.

Vous avez un scoop, une anecdote, un conseil ou un commentaire que vous aimeriez partager ? Contact : tiochem@efinancialcareers.com

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