CV Şablonu

Veri Bilimci CV Şablonu: ATS Uyumlu Örnekler

Veri Bilimci pozisyonlarında yalnızca notebook dolusu deneme değil, iş sonucuna bağlanan model çalışmaları öne çıkar. ATS sistemleri ve işe alımcılar; Python, pandas, scikit-learn, SQL gibi teknik anahtar kelimelerin yanında, modelinizin neyi iyileştirdiğini de görmek ister. Bu şablon, projelerinizi ve deneyiminizi somut etki, ekip çalışması ve üretime alma odağında düzenlemeniz için hazırlanmıştır.

Written & reviewed by the CVWon Editorial Team · Updated Temmuz 2026

Hemen CV'nizi Oluşturun

Şablon mu, örnek mi: Bu sayfa, kendi Veri Bilimci özgeçmişinizi oluşturmanız için gereken yapıyı, olmazsa olmaz bölümleri ve becerileri sunar. Önce tamamlanmış, açıklamalı bir örnek görmek ister misiniz? Veri Bilimci özgeçmiş örneğini görün →

Güçlü bir Veri Bilimci CV'si, geliştirdiğiniz modelin hangi iş problemini çözdüğünü ve hangi metriği iyileştirdiğini açıkça gösterir.

ATS Optimizasyonu

ATS Anahtar Kelimeleri

Aday takip sistemlerini (ATS) geçmek için bu anahtar kelimeleri CV'nize ekleyin.

Python SQL pandas scikit-learn TensorFlow PyTorch XGBoost A/B testing feature engineering machine learning statistical modeling data visualization Spark Jupyter deployment CI/CD

Güçlü bir Veri Bilimci CV'si, geliştirdiğiniz modelin hangi iş problemini çözdüğünü ve hangi metriği iyileştirdiğini açıkça gösterir. Örneğin churn oranını düşüren bir model, teslim ettiğiniz rapordan çok daha ikna edicidir. En iyi adaylar; istatistik, makine öğrenmesi, feature engineering, experiment design ve deployment deneyimini aynı hikayede toplar.

Yapı

Veri Bilimci CV'sinde hangi bölümler yer almalı?

Özet / Profil

ATS ve işe alımcılar ilk bakışta uzmanlık alanınızı ve kıdeminizi anlamalıdır.

Örnek

Python, SQL ve scikit-learn kullanan; churn modeli, talep tahmini ve experimentation deneyimi olan Veri Bilimci.

Teknik Yetenekler

Sistemler tam eşleşen anahtar kelimeleri tarar; doğru terimleri yazmak görünürlüğü artırır.

Örnek

Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Spark, SQL, A/B testing, feature engineering, deployment.

İş Deneyimi

İşe alımcılar teknik beceriyi iş etkisiyle birlikte görmeyi bekler.

Örnek

Müşteri terk modelini geliştirerek aylık terk oranını %8 azalttı; segment bazlı aksiyon planı ile gelir kaybını düşürdü.

Projeler

Gerçek ürün etkisi olmayan adaylar için proje bölümü yetkinliği kanıtlar.

Örnek

Çağrı merkezi kayıtlarını sınıflandıran NLP modeliyle yönlendirme süresini %35 kısalttı.

Eğitim ve Sertifikalar

Lisans/yüksek lisans ve sertifikalar, özellikle Boğaziçi, ODTÜ, İTÜ gibi kurumlar söz konusuysa, temelinizi güçlendirir.

Örnek

ODTÜ Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Veri Bilimi; Google Cloud Professional ML Engineer.

Bunlardan Kaçının

Veri Bilimci CV'lerinde sık yapılan hatalar nelerdir?

Kaggle veya okul projesini üretim sistemi gibi yazmak; bu, güven kaybına ve mülakatta çabuk eleme riskine yol açar.

Sadece araç listelemek; hangi problemi çözdüğünüz anlaşılmadığı için CV'niz sıradan görünür.

Etki metriği vermemek; gelir, maliyet, hız veya hata oranı iyileşmesi görünmeyince katkınız belirsiz kalır.

Data Scientist rolünü Data Analyst gibi yazmak; dashboard ağırlığı, modelleme derinliğinizi gölgeler.

KVKK, veri erişimi ve gizlilik uygulamalarından bahsetmemek; özellikle müşteri verisiyle çalışılan işlerde uyum sorunu algısı doğurur.

SSS

Sıkça Sorulan Sorular

Genellikle 1-2 sayfa idealdir. Yeni mezunsanız 1 sayfa, deneyiminiz arttıysa 2 sayfa tercih edin; odak, en güçlü 3-4 proje ve ölçülebilir etki olmalıdır.

Şart değildir; ancak istatistik, bilgisayar mühendisliği, matematik veya ilgili alanlarda lisans/yüksek lisans güçlü avantaj sağlar. Boğaziçi, ODTÜ ve İTÜ gibi üniversiteler Türkiye'de işverenler tarafından sıkça olumlu algılanır.

Genelde hayır; maaş beklentisi başvuru aşamasında konuşulur. Yine de görüşmede brüt/net TL/ay bazında net ifade kullanın; SGK, gelir vergisi ve yan hakları mutlaka sorup netleştirin.

Evet, uygunluk kısmında kısa ve net şekilde belirtebilirsiniz. Özellikle İstanbul ve Ankara dışındaki adaylar için uzaktan/hibrit tercihi işe alım sürecini hızlandırabilir.

Evet. Kişisel verilerle çalışan ekiplerde KVKK farkındalığı, veri minimizasyonu, erişim kontrolü ve maskeleme gibi uygulamaları bilmek sizi öne çıkarır.

Maaş

Deneyim Seviyesine Göre Maaş

Kıdem seviyesine göre tipik maaş aralıkları (EUR, brüt).

Seviye	İş Deneyimi	Maaş aralığı
Giriş Seviyesi	0–2 yıl	€35K – €55K
Orta Seviye	3–5 yıl	€55K – €85K
Üst Seviye	6–10 yıl	€85K – €130K
Lider / Yönetici	10+ yıl	€120K – €170K