Saat ini kebutuhan akan data scientist tinggi. Banyak peluang untuk bisa menempati posisi tersebut. Meski demikain, para pelamar yang ingin melamar ke posisi ini tentu perlu memerhatikan beberapa poin penting saat menyusun daftar riwayat hidup atau CV. Sebab, CV menjadi medium pertama yang dapat memunculkan kesan positif di perusahaan.

“Menurut pengalaman saya memeriksa ratusan CV untuk posisi data scientist, saya masih cukup sering melihat kesalahan-kesalahan sepele,” tutur CEO Pacmann AI, Adityo Sanjaya dalam keterangan resmi, Sabtu (23/4).

Pria yang akrab disapa Adit itu menyebut sebisa mungkin kandidat harus membuat CV yang impresif, karena satu posisi data scientist bisa diincar ratusan pelamar.

“Salah satu kesalahan elementer itu seperti proyek. Mestinya kandidat cantumkan tautan ke Github project sebagai bukti dia memang pernah mengerjakan proyek itu. Namun nyatanya, saya masih sering menemukan CV yang proyek-nya enggak bisa dilihat,” tuturnya.

Oleh sebab itu, pria yang menekuni data science dan machine learning sejak 2015 ini membagikan beberapa trik untuk menyusun CV bagi kamu yang berencana melamar posisi data scientist. Berikut ini poin-poin pentingnya.

1. Cantumkan pengalaman sebagai data scientist

Perusahaan tentu lebih tertarik pada kandidat yang memiliki pengalaman sebagai data scientist. Namun sebagian perusahaan juga mempertimbangkan beberapa istilah lain, seperti research scientist, machine learning engineer, dan lain sebagainya.

Untuk itu, jika data science termasuk salah satu job description kamu di posisi sebelumnya, lebih baik hal itu dituliskan. Kendati, titel posisi saat itu secara resmi buka data scientist.

Trik ini juga berguna untuk menghindari istilah tidak umum yang dapat menimbulkan kerancuan, sehingga perusahaan boleh jadi tidak sadar job description kamu di posisi sebelumnya berkaitan dengan data science.

2. Cantumkan Project

Sebagai alternatif, bila kamu belum memiliki pengalaman kerja sebagai data scientist, kamu dapat mencantumkan proyek apa yang pernah digarap. Jelaskan proyek itu secara padat dan ringkas, mulai dari tujuan hingga peran termasuk kontribusi dalam proyek itu.

Perlu diingat, cantumkan dua atau tiga proyek terbaik saja. Sementara jika belum pernah mengerjakan proyek apa pun, kamu dapat mengikuti kompetisi atau proyek di Kaggle. Dan, jangan lupa sertakan tautan ke GitHub maupun Kaggle dari proyek yang dikerjakan.

Jika memiliki pengalaman magang, kamu juga dapat menambahkan itu ke CV. Jangan lupa juga jelaskan secara padat dan ringkas mengenai peran yang kamu jalankan.

3. Tuliskan pencapaian dari segi bisnis

Berikutnya, kamu dapat mempertimbangkan menulis pencapaian proyek yang dikerjakan dari segi bisnis.

Sebagai contoh, alih-alih mendeskripsikan “model saya memiliki tingkat akurasi 5 persen lebih tinggi daripada model lainnya”, kamu dapat menjelaskan “model saya membantu meningkatkan pendapatan perusahaan hingga 5 persen’.

4. Tuliskan jenis Machine Learning yang kamu kuasai

Meski hal ini dapat tercermin langsung dari deskripsi proyek yang dikerjakan, tidak ada salahnya untuk menuliskan jenis machine learning yang dikuasai.

Misalnya, kamu dapat menuliskan apakah kamu lebih berfokus pada machine learning klasik atau deep learning. Penting untuk meyakinkan perusahaan kamu memiliki cakupan pemahaman yang luas.

5. Jelaskan tools yang kamu kuasai

Ada banyak tools yang dapat menunjang pekerjaan data scientist, misalnya library untuk data wrangling, library untuk data visualization, dan sebagainya. Tools ini sebenarnya dapat menjadi sumber informasi bagi perusahaan untuk mengetahui sejumlah hal.

Salah satunya adalah menentukan tools terbilang masih baru. Lalu, keragaman tools yang dipakai untuk kandidat dan kesesuaian tools yang dipakai perusahaan.

Selamat mencoba!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *