CV Ingénieur R: exemple et modèle
Comment structurer votre CV d'Ingénieur R pour le marché du travail suisse - avec des packages validés, des pipelines reproductibles et des résultats mesurables.
Exemple de CV — modèle de deux pages
Ce modèle est directement modifiable — ou téléversez votre CV actuel, il sera repris automatiquement dans cette mise en page.
Quel diplôme est attendu pour un poste d'Ingénieur R en Suisse ?
Un BSc ou un MSc en statistique, biostatistique, data science, mathématiques ou informatique est le standard - mais l'élément décisif est de démontrer que vous savez exploiter R en production.
Les parcours typiques sont un MSc en biostatistique (UZH, Bâle), un MSc en statistique (ETH Zurich, Université de Neuchâtel) ou un BSc/MSc en data science dans une haute école spécialisée telle que la ZHAW, la FHNW ou la HSLU. Mentionnez le diplôme avec son titre, sa spécialisation, la haute école et l'année; pour un master, indiquez également le sujet du mémoire s'il est pertinent d'un point de vue méthodologique (par exemple les modèles mixtes, l'inférence bayésienne ou l'analyse de survie). Pour les diplômes étrangers, ajoutez une mention de reconnaissance par Swissuniversities si celle-ci existe.
Pour les personnes en reconversion issues de la physique, de l'économétrie, de l'épidémiologie ou de l'actuariat, c'est surtout le portfolio qui compte en Suisse: packages R publics, publications sur CRAN, contributions à des projets tidyverse ou pharmaverse, ainsi qu'un profil GitHub ou GitLab avec du code de package lisible. Des formations complémentaires telles qu'un CAS en Data Engineering, le diplôme d'actuaire SAA ou des certifications Posit sont plus crédibles qu'une simple liste de cours en ligne. Évitez d'énumérer dix MOOC sans lien avec un projet.
Il importe de vous distinguer du Data Scientist: en tant qu'Ingénieur R, vous êtes responsable de la structure des packages, du versionnement, du déploiement et de l'exploitation. Rendez cela visible dans la rubrique Formation et certificats en mentionnant explicitement des éléments comme R CMD check, les lockfiles renv, Posit Connect, les images Docker ou la validation selon GAMP 5. Le service des ressources humaines comprendra ainsi immédiatement que vous ne faites pas que rédiger des analyses, mais que vous livrez du logiciel.
Comment présenter son expérience professionnelle d'Ingénieur R de façon convaincante ?
Décrivez pour chaque poste le contexte, les outils R utilisés et trois à quatre résultats chiffrés en termes de temps d'exécution, d'utilisateurs, de couverture de tests ou de coûts.
Commencez chaque rôle par une phrase de contexte: secteur, taille de l'équipe, volume de données et degré de réglementation. Une phrase comme 'Équipe de plateforme R pour le reporting clinique, 6 personnes, environnement réglementé GxP' en dit plus que trois lignes de description de tâches. Viennent ensuite les réalisations selon le schéma action - outil - impact, par exemple 'introduction d'une pipeline targets avec data.table et Arrow, temps d'exécution réduit de 9 h à 22 min'. Évitez des formulations comme 'responsable des analyses'.
Quantifiez ce qui est réellement mesuré dans les projets R: nombre de packages en production, couverture de tests en pourcentage, réduction du temps d'exécution, nombre d'utilisateurs Shiny, temps de chargement, nombre de rapports automatisés, jours-personnes économisés ou coûts d'infrastructure en CHF (par exemple CHF 41'000 par an). Si vous travaillez dans la pharma, mentionnez le nombre d'études, les standards CDISC et les inspections réussies; dans l'assurance, le volume de polices, le nombre de simulations et la gouvernance des modèles pertinente pour la FINMA.
Le CV suisse est structuré de manière antichronologique, sans lacunes dans les indications mensuelles. Ajoutez une rubrique technique compacte avec une distinction claire entre langages (R, C++ via Rcpp, SQL, Python), frameworks (tidyverse, data.table, Shiny, targets, plumber) et plateformes (Posit Workbench/Connect, Docker, Kubernetes). Les mandats freelance et les contributions open source doivent figurer comme des positions à part entière, avec le type de mandant et le volume en jours-personnes.
Quelle longueur pour le CV et une photo est-elle nécessaire ?
Deux pages constituent la référence; une photo professionnelle reste habituelle en Suisse et est attendue par la plupart des employeurs.
Limitez-vous à deux pages: profil, en un coup d'œil, expérience professionnelle des dix à douze dernières années, technologies, formation, certificats et langues. Résumez les postes plus anciens en une seule ligne. Un portfolio de code n'a pas sa place dans le CV lui-même, mais sous forme de lien vers GitHub, GitLab ou un site pkgdown dans l'en-tête - veillez à ce que les dépôts liés passent effectivement R CMD check, car les intervieweurs techniques y regardent de près.
Une photo de portrait sobre en haut à droite, la nationalité ou le permis de séjour (B, C, G) et le lieu de domicile sont des standards en Suisse. Pour des postes dans la pharma ou dans les banques, un contrôle de sécurité ou un extrait de casier judiciaire est souvent demandé; une indication de la disponibilité et du délai de préavis (généralement trois mois) facilite la planification. N'indiquez vos attentes salariales que si elles sont explicitement demandées - des fourchettes réalistes se situent, selon l'expérience et la région, entre CHF 100'000 et CHF 160'000.
Pondérez les langues selon la région: à Bâle et à Zurich, l'anglais domine comme langue de travail; à Genève, Lausanne et Neuchâtel, le français est souvent une condition; dans les offices fédéraux et les cantons, l'allemand et le français comptent. Indiquez les niveaux selon le CECR (C1, B2) plutôt que 'bon'. Envoyez le CV en PDF avec un nom de fichier explicite et adaptez le profil ainsi que la rubrique technologies à l'annonce visée, par exemple sur le développement Shiny, pharmaverse ou l'exploitation de plateformes.
Le CV en texte intégral
À relire et à reprendre.
Nadine Brechbühl
Ingénieur R / Senior Statistical Software Engineer, MSc Biostatistique UZH
Ingénieur R avec 8 ans d'expérience dans la mise en place d'infrastructures R productives pour la pharma, l'assurance et la statistique publique. Je développe des packages R validés, des pipelines targets reproductibles et des applications Shiny exploitées par les services métier sans support informatique. Focus sur Posit Connect/Workbench, la gouvernance des packages avec renv et rspm, ainsi que la documentation du code d'analyse conforme aux exigences GxP et FINMA.
Ce qui me distingue
Des packages R plutôt que des collections de scripts: J'emballe le code d'analyse sous forme de packages R testés avec testthat, roxygen2 et pkgdown - couverture de tests systématiquement supérieure à 85 pour cent, R CMD check sans notes en CI.
La reproductibilité comme standard: Les lockfiles renv, les snapshots Posit Package Manager et les pipelines targets ont permis de reproduire à l'identique 100 pour cent des analyses réglementaires, même après des mises à jour mineures de R.
Validation en environnement réglementé: Expérience de la validation GxP de R (Installation Qualification, classification des risques selon GAMP 5) et des exigences de gouvernance des modèles des circulaires FINMA.
Un pont entre statistique et ingénierie: MSc en biostatistique complété par des connaissances en Rcpp, Arrow et Kubernetes: j'optimise le code des modèles par un facteur 20 et je l'amène moi-même jusqu'au déploiement.
Réalisations clés
Temps de reporting réduit de 9 heures à 22 minutes. Migration d'un script monolithique de 12'000 lignes vers une pipeline targets avec data.table et Arrow-Parquet; les coûts de calcul ont diminué de CHF 41'000 par an.
Mise en place d'un environnement de soumission validé. Introduction d'un framework de validation R pour 3 équipes d'étude (pharmaverse, admiral); temps de validation des jeux de données ADaM réduit de 15 à 4 jours ouvrables, audit réussi sans constatation.
Plateforme Shiny avec 900 utilisateurs actifs. Application Shiny modularisée avec golem, bslib et backend asynchrone; temps de chargement réduit de 14 à 1,8 secondes, tickets de support en baisse de 63 pour cent.
Expérience professionnelle
Ingénieur R Senior — Helvetia Biometrics AG, Bâle, 03/2021 - aujourd'hui
Équipe de plateforme R pour le reporting clinique dans un environnement réglementé GxP, 6 personnes, collaboration avec la biostatistique et l'assurance qualité.
- Développement de 9 packages R internes (extensions admiral, générateurs TLG) et livraison via Posit Package Manager à 120 statisticiens
- Réduction du temps d'exécution de la pipeline nocturne de 9 h à 22 min, baisse des coûts cloud de CHF 41'000 par an
- Mise en place d'un processus de validation R selon GAMP 5; 2 inspections des autorités sans constatation sur le code d'analyse
- Établissement d'une pipeline GitLab CI avec R CMD check sur 3 versions de R, couverture de tests augmentée de 41 à 88 pour cent
Développeur R / Data Engineer — Aare Assekuranz Analytics, Berne, 08/2018 - 02/2021
Actuariat non-vie, tarification et provisionnement avec R; interface avec l'entrepôt de données Oracle et le reporting FINMA.
- Mise en production d'un modèle de tarification (GLM/GAM avec mgcv) sous forme de package R, évaluation de 1,2 million de polices par nuit
- Construction d'un tableau de bord Shiny pour les provisions sinistres pour 180 utilisateurs, réduction du travail manuel Excel de 22 heures par semaine
- Implémentation Rcpp du bootstrap chain-ladder: 1'000 simulations passées de 48 min à 2,5 min
- Introduction de renv et d'images Docker pour 14 projets d'analyse, réduction de l'intégration des nouveaux actuaires de 3 semaines à 4 jours
Programmeur statisticien R — Limmat Data Institute, Zurich, 09/2016 - 07/2018
Recherche mandatée pour des cantons et des offices fédéraux, statistique officielle et analyses d'enquêtes.
- Paramétrage et automatisation de 24 rapports R Markdown, cycle de publication réduit de 6 à 2 semaines
- Implémentation de routines de pondération et d'extrapolation (package survey) pour 5 enquêtes de plus de 8'000 cas chacune
- Conception d'une formation R interne pour 35 collaborateurs, dispensée 6 fois
- Mise en place de contrôles de qualité des données avec pointblank, 340 incohérences détectées avant publication
Formation
MSc, Biostatistique — Université de Zurich · 2016
BSc, Statistique et mathématiques — Université de Berne · 2014
CAS, Data Engineering — ZHAW School of Engineering · 2020
Posit Certified Trainer - Tidyverse (2022) · Posit Connect Administration (2021) · GAMP 5 / Computerised System Validation, SGS (2022) · Certified Kubernetes Application Developer, CKAD (2023)