データサイエンティストの職務経歴書テンプレート｜記入見本・書き方ガイド付き（Word・Excel・PDF）

データサイエンティストの職務経歴書テンプレートについて

データサイエンティストの経験を、採用担当に伝わる形でまとめるための職務経歴書テンプレートです。新しい経歴から順に書く逆編年体で、A4・2枚の構成。空欄のテンプレートと、記入済みの見本がセットになっています。

データサイエンティストの記入見本の人物

記入見本は、次のような経歴の人を想定しています（職務要約より）。

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。

採用担当がデータサイエンティストの職務経歴書で見ている3つのこと

1. どんな課題に、どんなモデルを作ってきたか：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、自社で任せたい仕事との近さを確認します。
2. 精度だけでなく、事業の数字がどう変わったか：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。
3. 本番で使い続けられる形にできるか：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。

データサイエンティストの職務経歴書・項目別の書き方のポイント

• 職務要約：業界・課題・担当範囲・事業への効果を3〜5行で
• 職務経歴：モデルごとに「課題・内容・成果」を、役割とあわせて書く
• モデルの評価と事業への効果：精度の指標に、誤りのコストと事業の数字を添える
• AI・自動化の経験：何に使い、どう確かめ、何が変わったかを書く
• テクニカルスキル・資格：分類ごとに「何を・どこまで・何年」を添える
• 自己PR：強みは2つまで。エピソードと数字で示す

セットの内容と使い方

• Word：空欄テンプレート／記入見本
• Excel：空欄テンプレート／記入見本
• PDF：空欄テンプレート／記入見本

1. 無料の会員登録をして、使いやすい形式のファイルをダウンロードします。
2. 記入見本をかたわらに置き、自分の経験に置き換えながら空欄テンプレートを埋めます。
3. 書き方の記事で、項目ごとのOK例・NG例を確認して仕上げます。

Word に打ち込むのが手間なら、質問に答えるだけで同じ書式のデータサイエンティストの職務経歴書を作れます。

ツールで聞かれる質問や記入見本は、データサイエンティストの職務経歴書をAIで作成するページで先に確かめられます。

データサイエンティストの職務経歴書の書き方を、記事でくわしく

記入例の全体、項目ごとのOK例・NG例、経歴や応募先に合わせた書き分け方まで、記事でくわしく解説しています。