Exemple de CV AST ENSAE Paris : un profil quantitatif pour un jury exigeant

L’ENSAE Paris recrute par admission sur titre des étudiants de niveau M1 justifiant d’un très bon niveau en mathématiques ou en mathématiques appliquées, qu’ils viennent d’une grande école scientifique, d’un double cursus mathématiques-économie ou d’un magistère d’économie et d’économétrie. Le dossier — CV, relevés de notes, lettre de motivation, lettres de recommandation — est complété par un entretien technique qui évalue la solidité des bases mathématiques du candidat.

Le CV présenté ci-dessous montre comment une candidate en Master 1 Mathématiques et Applications, parcours Statistique et Science des Données, construit un dossier d’une page : formation chiffrée avec son classement, un stage en cabinet d’études économiques décrit par ses résultats mesurables, et un projet de modélisation prédictive qui démontre une compétence quantitative directement transférable.

Ce que les recruteurs attendent d’un CV admission parallèle ensae paris

• Un profil quantitatif affiché sans ambiguïté : mathématiques, statistique, probabilités ou économétrie doivent apparaître dès la formation, pas seulement dans les compétences.
• Au moins un projet concret utilisant des outils quantitatifs (statistiques, programmation, modélisation), avec un résultat mesurable — une simple mention « notions de Python » ne suffit pas.
• Une lettre de motivation qui cite des éléments précis du programme ENSAE (économie, data science, finance, actuariat), pas une lettre générique envoyée à plusieurs écoles.
• Des relevés de notes complets sur toutes les années demandées, cohérents avec les mentions affichées sur le CV.

Le CV décortiqué, section par section

Chaque capture ci-dessous est extraite du CV admission parallèle ensae paris présenté plus haut. Sous chacune : ce qui la rend efficace pour ce métier, et ce que vous devez y mettre de vous.

1. En-tête et accroche

Le niveau, le parcours quantitatif et le projet en une phrase

Un jury ENSAE cherche dès l’accroche la preuve d’un niveau quantitatif élevé et du niveau d’études requis (M1). Celle-ci nomme le diplôme exact, l’école visée et un projet cohérent avec le stage du CV.

Ce qui fonctionne

• « Master 1 Mathématiques et Applications, parcours Statistique et Science des Données » nomme un diplôme quantitatif précis, au niveau M1 attendu par l’ENSAE.
• « admission sur titre universitaire en M1 de l’ENSAE Paris » lève toute ambiguïté sur le niveau et le dispositif visés.
• « data science appliquée à l’économie » pose un projet que le stage en cabinet d’études économiques du CV vient ensuite démontrer concrètement.

À adapter à votre parcours : Nommez l’intitulé exact de votre diplôme et son niveau (L3, M1), le dispositif d’admission précis visé, et un projet professionnel cohérent avec vos expériences quantitatives.

2. Formation

Un classement associé aux matières quantitatives dominantes

Un dossier ENSAE ne convainc pas sur les seules mentions : il doit nommer les matières mathématiques et statistiques réellement suivies, ce que fait cette rubrique sur les deux niveaux de formation.

Ce qui fonctionne

• « Mention Bien en L3 (moyenne 15,7/20), 6e/85 » donne une position immédiatement comparable à celle d’un autre candidat de niveau M1.
• « statistique inférentielle, probabilités, apprentissage automatique, économétrie » nomme des matières quantitatives précises plutôt qu’un vague « mathématiques ».
• La licence « algèbre, analyse, probabilités, programmation scientifique » montre que le socle mathématique a été construit dès la L3.

À adapter à votre parcours : Listez les matières quantitatives réellement enseignées dans votre formation (statistique, probabilités, économétrie, programmation) plutôt que l’intitulé générique du diplôme.

3. Expériences

Un stage en cabinet d’études et un bénévolat, deux preuves de rigueur

Conformément à ce qu’attend un jury ENSAE, l’expérience professionnelle est décrite par un livrable quantitatif précis, complétée par un engagement qui prolonge la pratique des mathématiques.

Ce qui fonctionne

• « Construction de modèles de prévision sur séries temporelles pour 5 clients [...] ramené de 6 à 2 jours » associe une méthode quantitative précise à un gain mesurable.
• « Nettoyage et structuration d’une base de données de 40 000 observations » donne une échelle concrète du travail de data analyst réalisé.
• Le bénévolat « accompagnement hebdomadaire de 4 lycéens en mathématiques » montre un engagement pédagogique cohérent avec le profil quantitatif visé.

À adapter à votre parcours : Décrivez vos stages ou projets par la méthode quantitative employée et un résultat mesurable, et donnez la taille des données ou du périmètre traité.

4. Compétences et centres d’intérêt

Un projet de modélisation prédictive, des outils quantitatifs nommés

Ce bloc réunit le projet professionnel complet et les outils statistiques réellement pratiqués, confirmés par un projet noté par un jury d’enseignants.

Ce qui fonctionne

• « data science appliquée à l’économie puis modélisation statistique » prolonge le projet de l’accroche en une trajectoire datée après le cycle ingénieur de l’ENSAE.
• « Python (pandas, scikit-learn), R, SQL » nomme des outils effectivement pratiqués plutôt qu’un vague « outils statistiques ».
• Le projet de modélisation prédictive « présentation devant un jury de 5 enseignants, note obtenue : 17/20 » prouve une expertise évaluée sur un travail quantitatif complet.

À adapter à votre parcours : Ne citez que les langages et outils statistiques que vous avez réellement utilisés dans un projet noté ou un stage, et indiquez la note obtenue si vous en avez une.

La structure en résumé

1. En-tête : Nom, coordonnées, formation actuelle et voie d’admission visée.
2. Formation : Diplôme en cours (M1) et licence d’origine, avec mentions, classement et matières quantitatives dominantes.
3. Expériences et projets : Stages et projets académiques décrits avec les outils utilisés et un résultat chiffré.
4. Compétences techniques : Langages de programmation, outils statistiques, méthodes économétriques réellement pratiqués.
5. Engagements : Bénévolat, tutorat ou activités qui prolongent une pratique rigoureuse au-delà du cursus encadré.

Compétences et mots-clés ATS

• Statistique inférentielle
• Apprentissage automatique
• Économétrie
• Programmation (Python, R)
• Traitement de séries temporelles

Les logiciels de tri (ATS) recherchent les termes exacts de l’offre. Pour un poste en admission parallèle ensae paris, intégrez naturellement :

Les erreurs à éviter

• Un CV trop généraliste, sans mise en avant des compétences quantitatives, qui ne se différencie pas des candidatures plus littéraires.
• Une absence de preuve concrète des compétences en programmation ou en statistiques : une simple mention sans projet à l’appui manque de crédibilité.
• Une lettre de motivation déconnectée du programme ENSAE, sans référence précise à son contenu pédagogique.
• Des relevés de notes incomplets ou mal présentés, qui ralentissent le traitement d’un dossier par ailleurs solide.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

• CV et dossier de candidature pour l'admission parallèle à l'ENSAE Paris
• Lettre de motivation et entretien AST à l'ENSAE Paris : méthode et questions types
• Admission sur titre (AST) : définition, fonctionnement et écoles concernées