Een cv voor datawetenschappelijke vaardigheden gaat meestal op een van twee manieren mis. Ofwel het is een muur van veertig bibliotheken zonder enig teken dat er ooit iets uit een notebook is gekomen, ofwel het beschrijft een analyse terwijl de lezer een in productie genomen model verwachtte: wat het voorspelt, hoe het wordt beoordeeld en wat er veranderde nadat het live ging.
Plak de prompt in Claude, ChatGPT, Gemini of Copilot, geef aan welke modellen in productie zijn genomen, met hoeveel data je hebt gewerkt en wat je experimenten hebben veranderd. De prompt vraagt om de rest en levert vervolgens een cv op waarin de vaardigheden duidelijk zijn opgesplitst in technische en zachte vaardigheden: Python, pandas, scikit-learn, PyTorch, SQL, Spark, feature engineering, A/B-testen en causale inferentie, MLflow, Airflow, SageMaker en Databricks, naast het afbakenen van problemen, het uitleggen van een model aan een productmanager en weten wanneer een metriek niet zal veranderen. Publicaties en behaalde resultaten in competities krijgen een passende plek.
Betaal één keer, bewaar het bestand en gebruik het voor elke functie waarop je solliciteert. Je hoeft geen account aan te maken en er is geen verlengingsdatum.