Guide CV pour Data Scientist en Illinois

Comment Rédiger un CV de Data Scientist qui Décroche un Emploi en Illinois

Avec 7 390 data scientists employés dans l'Illinois et un salaire médian de 113 490 $ par an, l'État figure parmi les principaux employeurs pour ce métier — pourtant, la frontière entre un CV de data scientist et un CV d'analyste de données est exactement là où la plupart des candidats perdent l'entretien [1].

Points Clés

• Un CV de data scientist n'est pas un CV d'analyste de données. Les recruteurs qui recherchent des data scientists s'attendent à voir de la modélisation statistique, du déploiement de pipelines ML et de la conception expérimentale — pas simplement des requêtes SQL et de la création de tableaux de bord.
• Le contexte spécifique à l'Illinois compte. La médiane salariale de l'État à 113 490 $ se situe environ 19,5 % en dessous de la médiane nationale, mais la concentration d'entreprises fintech, santé et grande consommation à Chicago génère une forte demande d'expertise ML par domaine [1].
• Les 3 éléments prioritaires pour les recruteurs : une expérience de déploiement de modèles en production, un impact métier quantifié en dollars ou en pourcentage d'amélioration, et la maîtrise de Python/R plus au moins un framework de deep learning.
• L'erreur la plus courante : lister chaque outil que vous avez utilisé au lieu de montrer ce que vous avez construit, comment cela a performé et pourquoi c'était important pour l'entreprise.

Que Recherchent les Recruteurs dans un CV de Data Scientist ?

Un analyste de données construit des tableaux de bord. Un ingénieur de données construit des pipelines. Un data scientist construit des modèles qui génèrent des prédictions, et le CV doit refléter cette distinction immédiatement. Les recruteurs chez des employeurs de l'Illinois comme Discover Financial Services, Caterpillar, Abbott Laboratories et les dizaines de startups de Chicago le long du corridor technologique de Magnificent Mile filtrent selon un profil de compétences précis [5][6].

Les fondamentaux statistiques et ML passent en premier. Les responsables du recrutement veulent la preuve que vous comprenez les mathématiques derrière les modèles — pas seulement que vous savez appeler sklearn.fit(). Mentionnez des techniques spécifiques : gradient boosting (XGBoost, LightGBM), régression régularisée (Lasso, Ridge, Elastic Net), inférence bayésienne, analyse de survie ou méthodes d'inférence causale comme la différence de différences et l'appariement par score de propension. La technique doit correspondre au domaine : analyse de survie pour la santé chez Abbott, modélisation du risque de crédit pour Discover, prévision de la demande pour Grubhub [7].

Le déploiement en production distingue les candidats seniors des compétiteurs Kaggle. Les employeurs de l'Illinois attendent de plus en plus que les data scientists mènent les modèles au-delà des notebooks. Des mots-clés comme MLflow, Kubeflow, SageMaker, Docker et CI/CD pour pipelines ML signalent que vous savez livrer, pas seulement prototyper [5]. Si vous avez déployé un modèle servant des prédictions en temps réel via une API REST, dites-le explicitement.

L'expertise domaine est le multiplicateur. Un CV de data scientist ciblant le secteur fintech de Chicago devrait mentionner la modélisation du score FICO, la détection de fraude transactionnelle ou la prédiction de défaut de crédit. Pour les postes santé chez des entreprises comme Tempus AI (dont le siège est à Chicago), mentionnez la modélisation de survie, l'ingénierie de variables à partir de dossiers médicaux électroniques (EHR) ou le traitement de données conforme à HIPAA [6].

Les certifications reconnues comprennent AWS Certified Machine Learning – Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer et TensorFlow Developer Certificate. L'IBM Data Science Professional Certificate signale une compétence fondamentale pour les reconversions. L'Illinois ne dispose d'aucune licence d'État spécifique à la data science, mais les postes dans les industries réglementées (finance, santé) peuvent exiger une familiarité avec la conformité SOX ou la gouvernance des données HIPAA [8].

Les mots-clés recherchés par les recruteurs dans les systèmes ATS comprennent : machine learning, deep learning, NLP, computer vision, tests A/B, ingénierie de variables, déploiement de modèles, Python, R, TensorFlow, PyTorch, SQL, Spark et plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) [12]. Sans ces termes, votre CV n'atteint jamais un humain.

Quel Est le Meilleur Format de CV pour les Data Scientists ?

Le format chronologique inversé fonctionne le mieux pour les data scientists ayant plus de 2 ans d'expérience progressive, ce qui décrit la majorité des 7 390 data scientists employés en Illinois [1]. Les responsables du recrutement chez des entreprises comme Morningstar, Groupon et le siège de McDonald's (toutes basées à Chicago) veulent retracer votre trajectoire de contributeur individuel à responsable de modèles puis chef d'équipe.

Le format combiné convient aux reconversions — particulièrement fréquentes en Illinois, où des docteurs de l'Université de Chicago, Northwestern et UIUC passent de la recherche académique à la data science industrielle. Commencez par une section compétences reliant vos méthodes de recherche (par exemple, simulation de Monte Carlo, modèles hiérarchiques bayésiens) aux applications industrielles, suivie de l'expérience chronologique [13].

Le format fonctionnel est risqué. Les recruteurs en data science se méfient des CV qui masquent les chronologies, car ils ne peuvent pas évaluer si votre expérience TensorFlow date de 2019 ou de 2024 — et le domaine évolue assez vite pour que la distinction soit importante.

Longueur : une page pour 0–4 ans d'expérience. Deux pages pour 5+ ans, mais uniquement si la seconde page contient des descriptions substantielles de projets ou des publications — pas du remplissage. Incluez un lien GitHub ou portfolio dans votre en-tête ; 72 % des offres data science sur Indeed et LinkedIn mentionnent l'examen du portfolio comme partie du processus de recrutement [5][6].

Quelles Compétences Clés un Data Scientist Doit-il Inclure ?

Compétences Techniques

1. Python (NumPy, pandas, scikit-learn) — La lingua franca. Listez des bibliothèques spécifiques, pas juste « Python ». La maîtrise signifie que vous pouvez écrire du code de qualité production avec une gestion d'erreurs appropriée, pas uniquement des prototypes Jupyter notebooks [4].

2. R (tidyverse, caret, Shiny) — Encore dominant en biostatistique et dans les postes proches du milieu académique. Le corridor pharmaceutique et santé de l'Illinois (Abbott, Baxter, AbbVie) préfère souvent R pour l'analyse d'essais cliniques.

3. SQL (jointures complexes, fonctions de fenêtrage, CTEs) — Tout data scientist écrit du SQL quotidiennement. Précisez votre expérience par dialecte : PostgreSQL, BigQuery, Snowflake ou Redshift [4].

4. TensorFlow / PyTorch — Frameworks de deep learning. Précisez lequel et quelles architectures vous avez implémentées : transformers, CNNs, LSTMs ou GANs.

5. Spark (PySpark / Spark MLlib) — Essentiel pour les postes traitant des jeux de données dépassant la mémoire d'une seule machine. Exigence courante chez les employeurs de l'Illinois gérant des données transactionnelles à grande échelle comme Discover et Allstate [5].

6. Plateformes ML Cloud (SageMaker, Vertex AI, Azure ML) — Entraînement de modèles, optimisation d'hyperparamètres et déploiement d'endpoints. Précisez la plateforme et l'échelle (par exemple, « entraîné des modèles sur des jeux de données de plus de 50 M de lignes en utilisant l'entraînement distribué SageMaker »).

7. Conception d'Expériences et Tests A/B — Formulation d'hypothèses, analyse de puissance, tests de significativité et bandits manchots. C'est ce qui distingue les data scientists des ingénieurs ML [7].

8. Ingénierie de Variables et Feature Stores — Construire et gérer des variables à grande échelle avec des outils comme Feast ou Tecton. Mentionnez l'ingénierie de variables spécifique au domaine (par exemple, agrégations glissantes de transactions pour la détection de fraude).

9. MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow) — Versionnement de modèles, suivi d'expériences, orchestration de pipelines et surveillance de la dérive.

10. NLP / Fine-Tuning de LLMs — Tokenisation, embeddings, architectures transformer, pipelines RAG et ingénierie de prompts. Exigence en croissance rapide dans les offres d'emploi de l'Illinois [6].

Compétences Transversales (avec Contexte Data Science)

• Communication avec les Parties Prenantes — Traduire les résultats des modèles en recommandations métier pour des dirigeants non techniques. Exemple : présenter les résultats d'un modèle d'attrition à un VP Marketing avec des segments de fidélisation exploitables.
• Pensée Expérimentale — Concevoir des tests rigoureux avant de construire des modèles. Savoir quand une simple régression logistique surpasse un réseau de neurones pour le problème métier.
• Collaboration Transversale — Travailler avec les ingénieurs de données sur les exigences de pipelines, les chefs de produit sur la priorisation fonctionnelle et les équipes juridiques sur les contraintes de confidentialité des données [3].
• Curiosité Intellectuelle — Explorer proactivement de nouvelles techniques (par exemple, lire des articles sur arXiv, tester de nouvelles architectures) sans attendre de directives.
• Cadrage de Projets — Estimer les délais, identifier les lacunes de données en amont et communiquer les arbitrages entre complexité du modèle et rapidité de déploiement.

Comment un Data Scientist Doit-il Rédiger ses Puces d'Expérience ?

Chaque puce doit suivre la formule XYZ : Accompli [X] mesuré par [Y] en faisant [Z]. Des puces génériques comme « Construit des modèles de machine learning » ne disent rien au recruteur. Voici 15 exemples par niveau calibrés pour les employeurs et industries de l'Illinois [11].

Débutant (0–2 Ans)

• Augmenté le taux de clics des campagnes e-mail de 18 % en construisant un modèle de segmentation client par clustering K-means sur plus de 2 millions de variables comportementales en Python (scikit-learn), déployé via une API Flask interne.
• Réduit le taux de faux positifs en détection de fraude transactionnelle de 22 % en concevant 35 variables de séries temporelles à partir de journaux de transactions bruts et en entraînant un classifieur LightGBM, économisant environ 1,2 M$ annuels en coûts de revue manuelle.
• Accéléré l'analyse exploratoire des données de 3 jours à 4 heures en créant des modèles de profilage réutilisables avec pandas et des contrôles qualité automatisés pour un entrepôt Snowflake de 50 tables.
• Amélioré la précision des prévisions de demande (MAPE réduit de 14 % à 9 %) pour plus de 500 SKUs en implémentant un modèle de séries temporelles Prophet avec des régresseurs de jours fériés et promotionnels pour une entreprise de grande consommation basée à Chicago.
• Conçu et analysé 12 tests A/B par trimestre pour l'équipe produit, appliquant des tests de significativité bayésiens pour déterminer les niveaux de prix optimaux — générant 7 % d'augmentation moyenne du chiffre d'affaires par expérience [7].

Intermédiaire (3–7 Ans)

• Construit et déployé un moteur de recommandation en temps réel servant 3 millions d'utilisateurs actifs quotidiens, augmentant la durée moyenne de session de 24 % grâce à une architecture réseau de neurones à deux tours en TensorFlow, hébergée sur des endpoints AWS SageMaker.
• Piloté le développement d'un modèle de scoring crédit ayant réduit les taux de défaut de 15 % sur un portefeuille de 2 Md$, utilisant des arbres à gradient boosting avec explicabilité SHAP pour satisfaire les exigences réglementaires de l'OCC dans une fintech de Chicago [5].
• Réduit l'attrition client de 11 % (4,3 M$ de revenus annuels conservés) en construisant un modèle d'analyse de survie identifiant les comptes à risque 60 jours avant résiliation, intégré dans Salesforce via un pipeline automatisé Airflow.
• Conçu un feature store (Feast sur GCP) servant plus de 200 variables à 8 modèles en production, réduisant la duplication d'ingénierie de variables de 60 % et raccourcissant le développement de nouveaux modèles de 6 à 3 semaines.
• Accompagné 3 data scientists juniors à travers le cycle de vie complet de développement de modèles, de la formulation du problème au suivi en production, établissant des standards de revue de code et des protocoles de suivi d'expériences avec MLflow [6].

Senior (8+ Ans)

• Dirigé une équipe data science de 12 personnes dans les bureaux de Chicago et Champaign, livrant 28 M$ d'économies annuelles grâce à des modèles de maintenance prédictive, de prévision de la demande et de tarification dynamique pour un industriel Fortune 500.
• Défini et implémenté la stratégie de plateforme ML de l'entreprise, migrant 15 modèles en production de déploiements Jupyter ad hoc vers un pipeline standardisé Kubeflow sur GKE — réduisant le temps de réentraînement de 70 % et éliminant 3 incidents de production par trimestre.
• Mis en place le premier centre d'excellence de tests A/B de l'organisation, créant des modèles standardisés de conception d'expériences, des calculateurs de puissance et des métriques de sauvegarde ayant multiplié par 5 la cadence d'expérimentation (de 5 à 25 tests par trimestre sur 4 équipes produit) [7].
• Collaboré avec le Directeur des Risques pour construire un système de détection de fraude traitant plus de 50 millions de transactions quotidiennes, atteignant 96,3 % de précision à 89 % de rappel — une amélioration de 31 % par rapport à la solution fournisseur remplacée, économisant 18 M$ annuels.
• Obtenu 3,5 M$ de budget R&D en présentant une feuille de route IA pluriannuelle à la direction, priorisant des initiatives d'analyse de contrats par NLP et d'inspection qualité par vision par ordinateur avec un ROI projeté de 4,2x sur 18 mois.

Exemples de Résumé Professionnel

Data Scientist Débutant

Data scientist titulaire d'un M.S. en Statistiques de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign avec 1,5 an d'expérience dans la construction de modèles de classification et de régression en Python (scikit-learn, XGBoost) et leur déploiement via des APIs Flask sur AWS. A réalisé 3 projets ML de bout en bout lors d'un stage chez Discover Financial, dont un modèle de détection d'anomalies transactionnelles ayant identifié 800 000 $ d'activités suspectes au cours d'un pilote de 6 mois. Maîtrise de SQL (Snowflake, PostgreSQL), de la conception de tests A/B et de la communication de résultats de modèles à des parties prenantes non techniques [3].

Data Scientist Intermédiaire

Data scientist avec 5 ans d'expérience dans la construction et le déploiement de systèmes ML en production dans la fintech et le e-commerce, spécialisé dans les systèmes de recommandation, le NLP et l'inférence causale. Dans une entreprise SaaS basée à Chicago, a construit un pipeline de prédiction de l'attrition (XGBoost + SHAP) ayant conservé 4,3 M$ de revenus annuels et un moteur de recommandation produit en temps réel servant plus de 3 millions d'utilisateurs quotidiens sur SageMaker. Certifié AWS Certified Machine Learning – Specialty avec de solides compétences MLOps (MLflow, Airflow, Docker) et un bilan éprouvé de traduction de résultats de modèles complexes en cas métier pour la direction [4].

Data Scientist Senior

Data scientist senior et leader technique avec plus de 10 ans d'expérience dans la direction de la stratégie ML pour des entreprises Fortune 500 dans les secteurs manufacturier et financier de l'Illinois. A dirigé une équipe data science de 12 personnes ayant livré 28 M$ d'économies annuelles grâce à des modèles de maintenance prédictive et de tarification dynamique. A architecturé des plateformes ML d'entreprise (Kubeflow, Vertex AI) supportant plus de 15 modèles en production et établi des centres d'excellence de tests A/B ayant multiplié par 5 la cadence d'expérimentation. Chercheur publié (NeurIPS, KDD) avec une expertise approfondie en inférence causale, optimisation bayésienne et ingénierie de variables à grande échelle [6].

Quelle Formation et Quelles Certifications pour les Data Scientists ?

Exigences de diplôme : la plupart des postes de data scientist en Illinois exigent un master dans un domaine quantitatif — statistiques, informatique, mathématiques, physique ou discipline connexe. Les doctorants sont avantagés pour les postes orientés recherche dans des organisations comme Argonne National Laboratory, le Toyota Technological Institute de Chicago ou Tempus AI [8]. Un diplôme de licence peut suffire lorsqu'il est accompagné de projets portfolio solides et de plus de 3 ans d'expérience pertinente.

Filière académique spécifique à l'Illinois : le M.S. en Statistics and Computer Science de l'UIUC, le M.S. en Analytics de Northwestern et le M.S. en Computational Analysis and Public Policy de l'Université de Chicago sont reconnus par les employeurs de l'Illinois et apparaissent fréquemment dans les offres comme diplômes préférés [6].

Certifications à inclure :

• AWS Certified Machine Learning – Specialty (Amazon Web Services) — La certification ML la plus demandée dans les offres de l'Illinois [5].
• Google Professional Machine Learning Engineer (Google Cloud) — Valide les compétences de pipelines ML de bout en bout sur GCP.
• TensorFlow Developer Certificate (Google) — Prouve la capacité pratique d'implémentation en deep learning.
• IBM Data Science Professional Certificate (IBM via Coursera) — Idéale pour les reconversions cherchant à établir une crédibilité fondamentale.
• Databricks Certified Machine Learning Professional (Databricks) — De plus en plus pertinente à mesure que les flux ML basés sur Spark se développent.

Format sur votre CV : listez le nom de la certification, l'organisme émetteur et l'année d'obtention. Placez les certifications dans une section dédiée sous la formation, ou dans votre en-tête si le poste l'exige spécifiquement.

Quelles Sont les Erreurs les Plus Courantes dans un CV de Data Scientist ?

1. Lister des outils sans contexte. Écrire « Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Spark, Hadoop, Tableau, Excel » en bloc de texte ne dit rien sur votre profondeur. Précisez le niveau et l'application : « Python (scikit-learn, pandas, NumPy) — 4 ans de construction de modèles de classification en production » [13].

2. Confondre data science et analyse de données. Si vos puces décrivent la création de tableaux de bord Tableau et l'écriture de requêtes SQL pour générer des rapports, vous avez rédigé un CV d'analyste de données. Les puces d'un data scientist doivent faire référence à la modélisation, l'expérimentation ou la prédiction — les activités qui définissent le métier [7].

3. Omettre les métriques de performance du modèle. « Construit un modèle de prédiction de l'attrition » est incomplet. Les recruteurs ont besoin de voir l'AUC-ROC, la précision/rappel, le RMSE, le MAPE ou toute métrique ayant défini le succès. Sans indicateur de performance, impossible d'évaluer votre travail.

4. Absence de traduction en impact métier. Une amélioration de 12 % du score F1 ne signifie rien pour un responsable du recrutement non technique. Reliez toujours la performance du modèle à des résultats métier : revenus conservés, coûts économisés, temps réduit ou décisions automatisées. Les employeurs de l'Illinois en finance et grande consommation sont particulièrement orientés indicateurs [5].

5. Ignorer le MLOps et le déploiement. Ne lister que des compétences de modélisation signale que vous transmettez des notebooks aux ingénieurs puis passez à autre chose. Même les candidats débutants devraient mentionner la conteneurisation (Docker), le suivi d'expériences (MLflow) ou le déploiement d'APIs (FastAPI, Flask) [6].

6. Format CV académique pour des postes en entreprise. L'Illinois possède un important flux de transition académie-industrie depuis l'UIUC, UChicago et Northwestern. Si vous effectuez cette transition, condensez vos publications aux 2–3 articles les plus pertinents et remplacez l'expérience d'assistant d'enseignement par des puces basées sur des projets démontrant des compétences ML appliquées.

7. Signaux de décalage salarial. La médiane de 113 490 $ des data scientists de l'Illinois couvre une fourchette large de 65 420 $ au 10e percentile à 172 220 $ au 90e [1]. Si votre CV semble débutant alors que vous visez une rémunération senior, ce décalage vous coûtera des entretiens. Calibrez la complexité et la portée de vos puces au niveau que vous ciblez.

Mots-Clés ATS pour les CV de Data Scientist

Les systèmes de suivi des candidatures analysent les CV pour trouver des correspondances exactes de mots-clés avant qu'un humain ne voie votre candidature [12]. Intégrez ces mots-clés naturellement dans votre CV — ne les entassez pas dans un bloc de texte masqué.

Compétences Techniques

Machine learning, deep learning, traitement du langage naturel (NLP), computer vision, modélisation statistique, analytique prédictive, tests A/B, ingénierie de variables, prévision de séries temporelles, inférence causale

Certifications

AWS Certified Machine Learning – Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer, TensorFlow Developer Certificate, Databricks Certified Machine Learning Professional, IBM Data Science Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, SAS Certified AI & Machine Learning Professional

Outils et Logiciels

Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, Spark (PySpark), MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Snowflake, Databricks

Termes du Secteur

Déploiement de modèles, MLOps, conception d'expériences, surveillance de modèles, pipeline de données, feature store, explicabilité des modèles (SHAP/LIME)

Verbes d'Action

Conçu, déployé, optimisé, modélisé, prédit, classifié, segmenté, automatisé, architecturé, validé

Conclusions Clés

Votre CV de data scientist doit démontrer trois choses : vous savez construire des modèles, les déployer et mesurer leur impact métier. Pour l'Illinois en particulier, adaptez votre expertise domaine aux secteurs les plus forts de l'État — fintech (Discover, Morningstar), santé (Abbott, Tempus AI) et industrie (Caterpillar, John Deere) [1]. Quantifiez tout : métriques de performance des modèles, résultats métier en dollars ou pourcentages, et l'échelle des données traitées. Utilisez la formule XYZ pour chaque puce. Incluez un lien GitHub ou portfolio. Et faites correspondre vos mots-clés ATS à la formulation exacte de la description de poste [12].

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Questions Fréquentes

Quelle longueur pour un CV de data scientist ?

Une page pour les candidats ayant moins de 4 ans d'expérience ; deux pages pour les data scientists seniors avec 5+ ans. La seconde page doit contenir des descriptions substantielles de projets ou des publications, pas du remplissage. Les recruteurs en entreprises technologiques de l'Illinois consacrent en moyenne 6–7 secondes à l'examen initial du CV : placez donc votre travail le plus percutant en tête [11].

Faut-il mentionner les compétitions Kaggle sur son CV ?

Oui, mais uniquement en cas de classement dans le top 10 % ou si la compétition est directement pertinente pour le poste visé. Un top 50 dans une compétition de détection de fraude sponsorisée par Discover pèse davantage qu'un classement intermédiaire dans un défi de classification d'images sans rapport. Listez le nom de la compétition, le classement et la technique qui a porté votre résultat [5].

Faut-il un master pour décrocher un poste de data scientist en Illinois ?

La plupart des offres de data scientist en Illinois mentionnent le master comme préféré, pas obligatoire [8]. Un diplôme de licence combiné à plus de 3 ans d'expérience appliquée en ML et un portfolio solide peut constituer un substitut. Toutefois, la médiane salariale de 113 490 $ en Illinois favorise les candidats titulaires de diplômes avancés, et les postes orientés recherche chez Argonne ou les entreprises affiliées à UChicago exigent généralement un doctorat [1].

Faut-il lister tous les langages de programmation que l'on connaît ?

Non. Listez les langages dans lesquels vous pouvez écrire du code de qualité production et discuter des arbitrages en entretien. Affirmer la maîtrise de Python, R, Julia, Scala, Java, C++ et JavaScript signale l'étendue sans la profondeur. La plupart des postes data science en Illinois exigent une solide maîtrise de Python et SQL ; ajoutez R ou Scala uniquement si la description de poste les mentionne [4].

Comment montrer l'impact métier si le travail était interne ?

Utilisez des métriques relatives plutôt que des chiffres absolus. « Réduit la latence d'inférence du modèle de 40 % » ou « amélioré la précision de prédiction de 12 points de pourcentage » communique l'impact sans révéler de données confidentielles. Vous pouvez aussi décrire l'échelle (« traité plus de 50 M de transactions quotidiennes ») sans divulguer de chiffre d'affaires [13].

Quelle est la fourchette salariale des data scientists en Illinois ?

Les data scientists en Illinois gagnent entre 65 420 $ (10e percentile) et 172 220 $ (90e percentile), avec une médiane de 113 490 $ par an [1]. L'écart reflète la différence entre les postes débutants et les postes seniors chez les grands employeurs de Chicago. Les postes exigeant une expertise en deep learning ou MLOps tendent à se situer dans le quartile supérieur.

Faut-il inclure un lien portfolio ou GitHub sur son CV ?

Sans aucun doute. Placez-le dans l'en-tête de votre CV aux côtés de votre URL LinkedIn. Assurez-vous que vos dépôts épinglés présentent du code propre et bien documenté — pas des Jupyter notebooks abandonnés. Les recruteurs en entreprises technologiques de l'Illinois consultent fréquemment l'activité GitHub comme indicateur des standards de code et de la régularité [6].