Exemple de CV AST SKEMA : un profil scientifique sur une page

L’inscription au concours AST de SKEMA se fait en ligne, avec un dossier qui comprend les relevés de notes, un CV, une lettre de motivation, un test d’aptitude au management (TAGE 2, TAGE MAGE, GMAT ou GRE) et un test d’anglais. La phase d’admissibilité repose sur l’examen de ces pièces ; seuls les candidats déclarés admissibles sont ensuite convoqués aux épreuves orales.

Le CV présenté ci-dessous est celui d’un étudiant en licence de mathématiques appliquées, réorienté après deux ans de classe préparatoire scientifique, qui candidate avec un projet en data et finance quantitative. Il montre comment un profil scientifique construit un dossier lisible pour un jury d’école de commerce, sans diluer sa technicité.

Ce que les recruteurs attendent d’un CV admission parallèle skema

• Un parcours scientifique traduit en compétences transférables : probabilités, statistique, algorithmique reliées à un projet professionnel identifiable en finance ou en data.
• Les scores de test (TAGE MAGE, TAGE 2, GMAT ou GRE, plus un test d’anglais) affichés dans la rubrique formation dès qu’ils sont connus.
• Des expériences en lien avec le projet professionnel visé, décrites par leur résultat technique : volume de données traité, indicateur construit, modèle testé.
• Une cohérence de parcours qui explique la réorientation d’un profil scientifique vers une école de management, sans que cela soit présenté comme un repli.

Le CV décortiqué, section par section

Chaque capture ci-dessous est extraite du CV admission parallèle skema 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

Un profil scientifique qui nomme sa cible finance

Un profil de mathématiques appliquées doit immédiatement rassurer un jury de business school sur sa destination professionnelle. L’accroche pose la licence, la voie AST2 et un projet précis en finance quantitative.

Ce qui fonctionne

• « Licence de Mathématiques, parcours Mathématiques Appliquées » précise une spécialité plutôt qu’un intitulé générique de licence scientifique.
• « admission parallèle AST2 de SKEMA Business School » nomme la voie exacte, ce qui évite au jury de confondre avec une candidature en double diplôme ingénieur-manager.
• « data et finance quantitative » traduit un profil scientifique en un métier identifiable par un jury d’école de commerce, plutôt que de rester dans les mathématiques pures.

À adapter à votre parcours : Si vous venez d’un parcours scientifique, terminez toujours votre accroche par le métier de gestion ou de finance visé, pour que le jury comprenne immédiatement la destination de votre candidature.

2. Formation

Un rang, un GMAT et une classe préparatoire assumée

La formation associe un classement en licence à un score de test international, puis explique la classe préparatoire non par un diplôme obtenu mais par le niveau scientifique qu’elle a construit.

Ce qui fonctionne

• « Mention Très Bien (moyenne 15,6/20), 4e/70 de la promotion » donne un classement solide dans une licence scientifique sélective.
• « GMAT Focus 635/805 (Quant 88e centile) » situe le candidat sur un centile international reconnu par les écoles de commerce, au-delà d’un simple score brut.
• La classe préparatoire « MPSI puis MP » est présentée avec sa « réorientation universitaire après 2 ans » assumée comme un choix, sans diplôme à l’appui mais avec la formation scientifique qu’elle a apportée.

À adapter à votre parcours : Si vous êtes issu d’une classe préparatoire sans admission en école, expliquez la réorientation en une ligne factuelle plutôt que de l’omettre, et mettez en avant le score de test le plus élevé que vous ayez obtenu.

3. Expériences

Des données traitées, un modèle documenté

Les deux expériences sont choisies dans des environnements techniques différents — gestion quantitative, recherche universitaire — pour montrer une pratique répétée de l’analyse de données, pas un stage isolé.

Ce qui fonctionne

• « Nettoyage et structuration de 5 ans de données de marché pour un backtest [...] sous Python » décrit une mission technique complète, de la donnée brute au résultat exploitable.
• « Tableau de bord de suivi de 8 indicateurs de risque, repris en réunion hebdomadaire d’équipe » montre que le livrable du stage est réellement utilisé par l’équipe, pas resté sans suite.
• Au laboratoire, « traitement statistique d’une étude [...] portant sur 1 200 répondants, sous R » puis une « partie méthodologique d’un article scientifique » prouvent une rigueur méthodologique transposable à la finance quantitative.

À adapter à votre parcours : Précisez le volume de données traité, le langage ou l’outil utilisé, et si possible qui a repris votre travail ensuite (équipe, chercheurs, comité).

4. Compétences et centres d’intérêt

Un projet quantitatif, une association de data science fondée

Ce bloc réunit le projet professionnel, les outils techniques réellement pratiqués et une initiative associative qui prouve une pratique autonome de la data science, au-delà des cours et des stages encadrés.

Ce qui fonctionne

• « recherche quantitative puis gestion d’actifs systématique » prolonge le projet de l’accroche vers une trajectoire précise après le programme Grande École de SKEMA.
• « Python (pandas, numpy, scikit-learn), R, SQL » sont les outils effectivement utilisés en stage et au laboratoire, cités par leur nom exact.
• « Membre fondateur » d’une association de data science, avec « 5 ateliers [...] pour 60 étudiants » et un classement « dans le premier quart » d’une compétition en ligne, prouve une pratique autonome et une capacité à transmettre.

À adapter à votre parcours : Ne citez que les bibliothèques et langages que vous maîtrisez réellement, et si vous avez fondé ou rejoint une association technique, donnez le nombre de personnes touchées et un résultat de compétition si vous en avez un.

La structure en résumé

1. En-tête : Identité, coordonnées, puis une accroche qui pose la formation en cours, la voie AST visée et le projet professionnel technique.
2. Formation : La licence actuelle en tête, avec mention, rang et matières dominantes, puis les scores de test. La classe préparatoire garde sa place pour expliquer le niveau scientifique du dossier, même sans diplôme obtenu.
3. Expériences : Deux stages ou missions décrits par leur résultat technique : volume de données, indicateurs construits, méthode appliquée — jamais par une liste d’outils sans contexte.
4. Compétences : Projet professionnel en une ligne, compétences techniques (statistique, programmation), outils réellement pratiqués (langages, logiciels), puis les langues avec leur score.
5. Centres d’intérêt : Deux ou trois lignes qui prolongent le projet technique : une compétition ou un engagement qui montre une pratique autonome au-delà des cours.

Compétences et mots-clés ATS

• Statistique appliquée et traitement de données
• Programmation (Python, R)
• Backtesting et modélisation
• Rigueur analytique et rédaction de notes méthodologiques
• Restitution de résultats techniques à un public non spécialiste

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

Les erreurs à éviter

• Présenter une réorientation de classe préparatoire comme un échec plutôt que comme un choix, alors qu’elle explique un socle scientifique solide.
• Lister des outils (Python, R, SQL) sans les relier à un projet ou un résultat concret dans les expériences.
• Oublier le score de test dans le CV alors qu’il conditionne l’admissibilité au même titre que le dossier.
• Dépasser une page : un jury qui lit plusieurs centaines de dossiers par session attend un document synthétique, y compris pour un profil technique.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

• CV Admission Parallèle SKEMA Business School : Exemple Commenté
• Lettre de Motivation et Entretien AST SKEMA : Guide et Exemples
• Admission sur titre (AST) : définition, fonctionnement et écoles concernées