Sobre esta plantilla
La plantilla ATS Eje Cartesiano usa una maquetación mono (JetBrains Mono) con un eje X/Y esmeralda discreto en el margen izquierdo que materializa la cronología como un gráfico. Las graduaciones son divs CSS, nunca imágenes — el eje sólo es una referencia visual y el texto del CV permanece en flujo lineal que los ATS Workday, Avature y Mercury parsean sin incidente. El registro científico señala inmediatamente el pensamiento cuantitativo.
¿Para qué perfil?
Conviene a data scientists, quants, ingenieros ML, estadísticos, investigadores en ciencia de datos y analytics translators que postulan en BBVA AI Factory, Santander Quants, CaixaBank Tech, Telefónica I+D, Indra, Inditex Tech, Mango Data, Glovo Data, Cabify Data, así como a laboratorios (CSIC, Barcelona Supercomputing Center, IFCA-CSIC) que reclutan vía portales académicos. Adecuado para perfiles 0-15 años con foco en medida e impacto.
Cómo utilizarla
Cree una sección « Stack técnico » densa: Languages (Python, R, Scala, Julia), ML frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn), Cloud (AWS Sagemaker, GCP Vertex, Azure ML), Data tools (dbt, Airflow, Spark, Kafka), Viz (Plotly, Tableau, Looker, Streamlit). Para los bullets, formule el impacto en métricas modelo Y business: « Mejorada el AUC del modelo anti-fraude de 0.78 a 0.91 — reducción de falsos positivos del 34% — ahorro operacional 2,1 M€/año ». Mencione los Kaggle Master/Grandmaster si existen.
Preguntas frecuentes
¿El eje cartesiano decorativo rompe el parsing ATS?
No. El eje y las graduaciones son elementos CSS posicionados en absolute con border-left y pseudo-elementos — ningún texto está adjunto. Workday (utilizado por BBVA, Santander), Avature y los ATS académicos parsean el documento como un flujo lineal de texto. El renderizado visual científico permanece para el ojo humano.
¿Compatible con los ATS de la finanza cuantitativa española?
Sí. Los grandes bancos españoles y sus filiales tech (BBVA AI Factory, Santander Quants, CaixaBank Tech) utilizan Workday, Cornerstone o ADP. Los acrónimos críticos (CFA, CQF, FRM, PRMIA, MIT Sloan Quant, ICADE, IE Business School) se indexan como palabras clave de seniority en los pipelines de reclutamiento quants.
¿Adecuado para data science y machine learning?
Sí, es su público principal. El registro mono señala a los Lead Data y engineering managers que vive en Jupyter y VSCode. Liste los frameworks por categoría, mencione las contribuciones open-source ML (scikit-learn, HuggingFace) y vincule su perfil Kaggle si es Expert/Master/Grandmaster — son marcadores fuertes en el sourcing data science.
