В 2026 году ATS на hh.ru и Talantix отсеивают 70% резюме Data Scientist ещё до просмотра рекрутером — из-за отсутствия измеримых метрик ML-моделей и конкретных стеков. Чтобы пройти фильтр, резюме должно содержать не только перечень библиотек, но и результаты внедрения моделей в продакшн с указанием бизнес-эффекта в рублях или процентах.
Загрузите своё резюме и вставьте вакансию — бесплатный диагноз за 20 секунд.
🎯 Проверить резюме бесплатноСовременные ATS (Talantix, Хантфлоу, Potok) анализируют не только ключевые слова, но и контекст: наличие метрик, глаголов действия и конкретных инструментов. Для роли Data Scientist/ML-инженер фильтры в первую очередь проверяют наличие слов «Python», «SQL», «ML», «A/B-тест», «продакшн». Если в резюме нет хотя бы трёх из них в опыте работы, система понижает рейтинг. Также важно указывать российские облачные платформы (Yandex Cloud, VK Cloud) и библиотеки (CatBoost, LightGBM) — они часто встречаются в требованиях вакансий.
Рекрутеры и ATS ожидают увидеть блок «О себе» с указанием специализации (например, «ML-инженер с опытом NLP и рекомендательных систем»), затем «Навыки» с ранжированием по уровню владения. Далее — опыт работы в формате: задача → инструменты → результат в цифрах. В 2026 году добавьте раздел «Проекты» с ссылками на GitHub и Kaggle, а также «Образование» с указанием курсов от Яндекса или МФТИ. Не забудьте про ключевые слова для фильтра: «машинное обучение», «глубокое обучение», «Python», «SQL», «Big Data».
Вместо общих фраз пишите: «Разработал модель прогнозирования оттока клиентов на основе CatBoost, точность 0.87, снизил отток на 12% (экономия 8 млн ₽ в год)». Для ML-инженера важно показать опыт внедрения моделей в продакшн: «Задеплоил модель рекомендаций в Yandex Cloud, время инференса 50 мс, увеличил CTR на 5%». Указывайте A/B-тесты: «Провёл A/B-тест новой модели ранжирования, прирост конверсии 3,2%». Такие формулировки проходят фильтры и привлекают внимание.
Обязательно включите в текст резюме точные названия: Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, Kubernetes, Airflow, ClickHouse, Yandex DataLens, A/B-тестирование. Для российских компаний добавьте «1С:Аналитика», «Контур.Компетенции» (если есть). Не переусердствуйте: ключевые слова должны органично вписываться в описание опыта, иначе ATS может пометить резюме как спам.
Добавьте эти термины, если они соответствуют вашему опыту — именно по ним алгоритм сопоставляет резюме с вакансией.
Нет, укажите только те, которые использовали в реальных проектах, и обязательно с результатом. ATS и рекрутеры ценят глубину, а не ширину: лучше 5 инструментов с примерами, чем 20 без контекста.
Оформите раздел «Проекты» с ссылками на GitHub и Kaggle, укажите метрики (accuracy, F1) и бизнес-задачу, которую решали. Например: «Предсказание оттока на данных телекома, F1=0.82». Это засчитывается как релевантный опыт.
В первую очередь Python, SQL, ML, A/B-тест, продакшн. Добавьте российские инструменты: Yandex Cloud, ClickHouse, CatBoost. Проверьте, чтобы эти слова встречались в описании опыта, а не только в списке навыков.
Готовы проверить своё резюме под реальную вакансию?
⚡ Проверить бесплатноIT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные
IT, Разработка и Данные