IT・Webの職種・AI職務経歴書メーカー

データサイエンティストの職務経歴書を、質問に答えるだけで作成

データサイエンティストの採用担当は、「どんな課題に、どんなモデルを作ってきたか」「精度だけでなく、事業の数字がどう変わったか」「本番で使い続けられる形にできるか」を見ています。レジュメラボのAI職務経歴書メーカーは、データサイエンティストの記入見本とこの3つの視点にそって質問し、答えた内容から職務要約・職務経歴・自己PRの下書きを作ります。

データサイエンティストで今すぐ無料で作ってみる

下書きと総合点まで会員登録なし。Word・PDFの出力は無料会員登録で。

データサイエンティストの採用担当が見ている3つのこと

レジュメラボのデータサイエンティストの書き方ガイドで、編集部がまとめた視点です。ツールの質問とチェックは、この3つにそって作っています。

  1. どんな課題に、どんなモデルを作ってきたか

    採用担当が確かめること業界と業務（不正検知・与信・需要予測・推薦など）、データの規模、使った手法。集計や可視化が中心なのか、予測モデルを作って業務に組み込んできたのか。採用担当はまず、応募先で任せたい仕事との近さを確認します。

    書き方集計や可視化が中心なのか、予測モデルを作って業務に組み込んできたのかが伝わるように書きましょう。

  2. 精度だけでなく、事業の数字がどう変わったか

    採用担当が確かめることAUCや検知率などの精度の指標は、それだけでは事業への効果が伝わりません。誤りのコストをどう考えて評価の基準を決め、被害額・売上・作業時間などがどう変わったかまで語れるかが評価の中心です。

    書き方AUCや検知率などの精度の指標は、それだけでは事業への効果が伝わりませんを書きましょう。

  3. 本番で使い続けられる形にできるか

    採用担当が確かめることモデルは作って終わりではなく、データの変化で精度が落ちていきます。監視・再学習の仕組みや、現場の部門と運用ルールを決めた経験があるかで、入社後に任せられる範囲が判断されます。

    書き方モデルは作って終わりではなく、データの変化で精度が落ちていきます。この点が伝わるように書きましょう。

職務経歴の書き方：NG例とOK例

モデルごとに「課題・内容・成果」を、役割とあわせて書く

NG例

不正検知モデルの開発を担当。LightGBMを用いて特徴量エンジニアリングとハイパーパラメータ調整を行い、AUC0.95を達成しました。

期間・役割・チームの人数がなく、どこまで自分で担当したのかわかりません。

OK例

【プロジェクト】不正利用検知モデルの構築（2022年4月〜2023年9月、主担当）
内容：ルールのみの判定に、取引ごとに不正の可能性を点数で示す機械学習モデルを追加。正常な取引を止めすぎないよう、保留の基準を審査部と決めた
成果：不正取引の検知率（金額ベース）を約62%から約81%、誤保留率を約0.40%から約0.25%に。被害額は約21億円から約15億円に（2022→2024年度、約29%減）

期間と役割があり、どこまで自分で担当したのかがわかります（チームの人数は所属の欄に記載）。

このツールで聞かれること

「データサイエンティスト」を選ぶと、次の順に1問ずつ質問します。各質問でデータサイエンティストの記入見本を見られ、わからないところは「あとで書く」で飛ばせます。

  1. お名前職務経歴書に載せる名前。イニシャルでもかまいません（任意）。
  2. 会社（直近から）会社名・在籍期間・事業内容・従業員数・雇用形態。部署や役職が変わった場合は分けて書けます。
  3. 担当した仕事だれに・何を・どのくらいの量で担当したか。「不正利用検知モデルの構築」「正常な取引を止めすぎないよう」「保留の基準を審査部と決めた」「不正検知モデルの運用と改善」など、データサイエンティストでよくある仕事の例をタップすると入力欄に入ります。
  4. 実績（数字で）その期間の実績を数字で。「精度の向上」「ミス・事故の削減」「後輩の指導・育成」などの例から選べます。数字が思いつかないときの案内つき。
  5. 工夫したこと成果を出すためのやり方（任意）。「評価の基準の導入」「誤保留率の両方の導入」などの例があります。
  6. 会社の追加ほかに在籍した会社があれば、同じ質問をくり返します。
  7. モデルの評価と事業への効果データサイエンティストならではの欄（任意）。精度の指標に、誤りのコストと事業の数字を添える。
  8. AI・自動化の経験データサイエンティストならではの欄（任意）。何に使い、どう確かめ、何が変わったかを書く。
  9. 一番伝えたいこと職務要約に入れる、一番伝えたい実績や経験を1〜2文で。（業界・課題・担当範囲・事業への効果を3〜5行で）
  10. 活かせる経験・スキル応募先で活かせる経験・知識・スキルを3つほど（任意）。
  11. テクニカルスキル使えるソフト・ツールと、どこまで使えるか（任意）。分類ごとに「何を・どこまで・何年」を添える。
  12. 資格資格の取得年月と名前（任意）。
  13. 自己PR（強み1）強み（ひとことで）・具体例・結果（数字で）に分けて。強みは2つまで。エピソードと数字で示す。
  14. 自己PR（強み2）2つ目の強みがあれば（任意）。

話すだけで入力できます（音声入力）。Chrome・Safari など音声入力に対応したブラウザでは、各入力欄のマイクボタンを押して、質問に声で答えられます。スマホで長い文を打つ手間が減ります（対応していないブラウザでは、ボタンは表示されません）。

データサイエンティストの職務経歴書を、質問に答えるだけで無料作成できる「レジュメラボ AI職務経歴書メーカー」を今すぐ使う

記入見本の一部

ツールが下書きのお手本にしている、データサイエンティストの記入見本から抜粋しました。

記入見本（データサイエンティスト）

■職務要約

データ分析の受託会社で3年、クレジットカード会社の株式会社サンプルフィナンシャルで7年半、機械学習モデルの構築と運用に携わってきました。不正利用検知モデルでは審査部と評価の基準を決めて導入まで担当し、被害額を年間約21億円から約15億円に減らしました。

■職務経歴（一部）

株式会社サンプルフィナンシャル（2019年4月〜現在）
事業内容：クレジットカードの発行・決済サービス（会員約650万人）　資本金：100億円　売上高：1,200億円（2026年3月期）　従業員数：1,800名　雇用形態：正社員
期間業務内容
2019年4月
〜
2021年9月

データサイエンス部　リスクモデルグループ

【担当】会員の利用枠の見直し（途上与信）に使う延滞予測モデルの再構築
【成果】精度（AUC）を0.76から0.82に改善。審査部と運用ルールを決め、同じ延滞の捕捉数のまま、審査担当者が確認する件数を月約1.2万件から約8,000件に

会社名・人名・数字は、レジュメラボが作った架空の記入例です。ツールでは、各質問でこの見本の該当部分を開いて見られます。

データサイエンティストで今すぐ無料で作ってみる

書けたらチェック

下書きができたら、レジュメラボ編集部の基準で100点満点のチェックをします。すでに書いた職務経歴書を貼り付けて、チェックだけ使うこともできます。

チェックする5つの項目

  1. 実績を数字で示せているか件数・期間・人数・割合・前後の比較など、比べられる数字があるか。
  2. あいまいな表現がないか「様々な」「積極的に」など、中身の伝わらない言葉に頼っていないか。
  3. 文章の長さはちょうどいいか職務要約・自己PRが、読みやすい字数に収まっているか。
  4. 担当・実績・工夫がそろっているか各期間に【担当】【実績】があり、空欄が残っていないか。
  5. この職種の採用担当が見る点を書けているか下の3つの点が、本文から読み取れるか。

データサイエンティストで見る3つの点

  • どんな課題に、どんなモデルを作ってきたか
  • 精度だけでなく、事業の数字がどう変わったか
  • 本番で使い続けられる形にできるか

提出前に、自分でも確かめたいこと

  • 職務要約に、年数・業界・扱ってきた課題・担当範囲・事業への効果が入っている
  • モデルごとに、期間・役割・チームの人数・課題・成果を書いている
  • 精度の指標は名前と前後の数字を書き、誤り（見逃し・誤検知）の数字も添えている
  • 精度の改善が、事業や業務の数字にどうつながったかを書いている
  • AIの経験は、使った作業・入力しない情報・確かめ方・効果を書いている
  • テクニカルスキルの経験年数が、職務経歴の期間と一致している
  • 顧客情報、検知の基準の詳細、社外秘の数字など、出せない情報を書いていない

総合点とレーダーは会員登録なしで見られます。項目ごとのコメント、まず直すと良いところ、3つの点の評価、提出前の表記チェック（西暦と和暦の混在、在籍期間の重なりなど）は、無料会員登録で見られます。

書いた職務経歴書を貼り付けてチェック

よくある質問

数字が出しにくいデータサイエンティストの実績は、どう書けばいいですか？

売上のような数字がなくても、件数・期間・人数・割合・前後の比較で数えると書けます。データサイエンティストの記入見本では「精度（AUC）を0.76から0.82に改善」（前後の比較）や「人の確認2,000件で一致率97%を確かめ」（件数）のように書いています。ツールの実績の質問には「数字が思いつかないとき」の案内があり、わからない数字は「約」でもかまいません。空欄のまま進めた所は、下書きに「（数字を入れる）」の印が残るので、あとで確かめて入れられます。

データサイエンティストの職務要約には、何を入れればいいですか？

「業界・課題・担当範囲・事業への効果を3〜5行で」が目安です。記入見本では、業界と、モデルの「構築と運用」という担当範囲が最初の一文でわかります。採用担当が見る「どんな課題に、どんなモデルを作ってきたか」「精度だけでなく、事業の数字がどう変わったか」「本番で使い続けられる形にできるか」のうち、いちばん伝えたい実績を1つ入れると、続きを読んでもらいやすくなります。ツールでは「一番伝えたいこと」を聞き、職務要約に入れます。

「モデルの評価と事業への効果」は、どう書けばいいですか？

ポイントは「精度の指標に、誤りのコストと事業の数字を添える」です。記入見本では「【成果】精度（AUC）を0.76から0.82に改善。審査部と運用ルールを決め、同じ延滞の捕捉数のまま、審査担当者が確認する件数を月約1.2万件から約8,000件に」のように書いています。精度の指標の名前と、前後の数字を書いています。ツールでも、この項目を質問の中で聞きます。

データサイエンティストの職務経歴書は、無料で最後まで作れますか？

質問に答えて下書きを作り、総合点を見るところまでは、会員登録なしで無料で使えます。Word・PDFでの出力と、くわしいチェック結果（項目ごとのコメント、まず直すと良いところ、採用担当が見る3つの点の評価など）は、無料会員登録で使えます。かかる時間の目安は15〜20分で、途中でやめても続きから再開できます。自分で書きたい場合は、データサイエンティストのテンプレート（Word・Excel・PDF）も無料でダウンロードできます。

データサイエンティストの職務経歴書をもっと知る

IT・Webのほかの職種で作る

あなたの状況に合わせて作る

ブランクや転職回数、未経験への挑戦など、気になる事情がある人は、状況別のページから作ると、その事情の書き方まで質問にそって整えられます。

84の職種・状況の一覧を見る

監修：レジュメラボ編集部（編集長 佐藤 大貴）最終更新：2026年10月27日