データサイエンティストの職務経歴書
テンプレート・例文

データサイエンティストの職務経歴書 書き方のポイント

• 1担当テーマ（需要予測・レコメンド・異常検知・効果検証など）と、分析設計・実装・運用のどこまでを担ったかを分けて書く
• 2使用言語とライブラリ、データ基盤、扱ったレコード数やSKU数など規模がわかる単位を添える
• 3モデルの精度指標だけでなく、それが在庫・配信・売上などどの業務判断に使われたかを書く

データサイエンティストの職務経歴書を書く手順

1. 1. 勤務先・期間・担当範囲を整理する

   勤務先ごとに、在籍期間、事業内容、配属先と、データサイエンティストとして担当した業務を整理します。特に「担当テーマ（需要予測・レコメンド・異常検知・効果検証など）と、分析設計・実装・運用のどこまでを担ったかを分けて書く」という点を意識し、自分が担当した範囲を明確にしましょう。

2. 2. 業務での工夫と成果を具体化する

   精度指標は指標名（MAPE・AUCなど）と評価データ、集計期間をそろえて確認し、複数施策が同時に走っていた場合は「A/Bテストで確認した範囲」と限定して書きます。売上やコストへの影響は事業側の試算であることが多いため、自分の貢献はモデル・分析部分に絞ると誤解を防げます。数値が社外に出せない場合は、前処理の自動化やデータマート整備で分析着手までの工数が短縮した、依頼対応の手順を標準化したなど、担当範囲の変化で示せます。

3. 3. 職務要約と自己PRにまとめる

   職務要約は、経験した職種・業務、経験年数、強みを3〜4文を目安にまとめます。自己PRでは、データサイエンティストとしての強みを1つ選び、具体的な行動・結果・応募先での活かし方につなげます。下の例文を、自分の経験と応募先の仕事内容に合わせて調整してください。

4. 4. 応募先に合わせて確認・出力する

   求人票と照らし合わせて、求められる業務に関係する経験が伝わる順に整えます。年月・数値・資格名・誤字を確認し、例文の仮の表記が残っていないか見直します。応募先に指定の書式がある場合はその指定に従ってください。

データサイエンティストの職務要約 例文

勤務先の事業と扱うデータの種類（購買ログ・行動ログ・センサーデータなど）、担当テーマ、経験年数を先に置きます。次に使用言語と分析基盤、データ規模を示す単位を入れ、分析だけか本番実装・運用まで含むかを明記します。受託・支援側の場合は、業界と同時に担当したプロジェクト数や関与フェーズを書くと役割が具体化します。

EC事業会社にてデータサイエンティストとして◯年、需要予測モデルの構築とレコメンド改善を担当しています。PythonとSQL（BigQuery）で日次◯万SKU規模のデータを前処理し、モデル設計から本番運用・再学習の監視まで一貫して担当してきました。事業部門との要件整理やA/Bテストの設計も自分で行い、施策判断に使える形で結果を報告することを重視しています。

データサイエンティストの自己PR 例文

例文の「課題の定義を関係者と擦り合わせてから分析設計した」という行動を、自分の一件に置き換えます。依頼内容と実際に設定した分析課題、選んだ手法とその理由、検証方法（A/Bテスト、オフライン評価、バックテストなど）を並べると再現性のある強みになります。モデル構築より基盤整備や可視化が中心なら、そこで意思決定が変わった場面を選びます。

曖昧な事業課題を検証可能な分析課題に置き換えることが強みです。マーケティング部門から「解約を減らしたい」と相談を受けた際、まず解約の定義と介入可能なタイミングを擦り合わせてから離脱予測モデルを設計し、スコア上位層に絞ったCRM配信のA/Bテストを実施して、配信対象を◯%に絞りながら施策効果を維持できることを確認しました。御社でも、依頼された分析をそのまま実行するのではなく、意思決定に結びつく設計から提案していきたいと考えています。

データサイエンティストの職務経歴 記入例（担当業務・実績・スキル）

担当した業務の範囲と、工夫・成果が伝わるように自分の経験に置き換えましょう。