Mots-clés pour CV en technologie : 80+ termes optimisés ATS pour logiciels & IT

Les CV en technologie nécessitent des mots-clés techniques spécifiques pour passer le filtrage ATS et impressionner les recruteurs. Cette liste complète couvre les langages de programmation, frameworks, outils et méthodologies recherchés par les employeurs tech en 2026.

guides d’experts pour CV

Langages de programmation

Langages populaires : Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C#, Go, Rust, Swift, Kotlin, Ruby, PHP, SQL, R, Scala, scripts Shell, Bash

Python : Le langage le plus demandé pour le développement web, la data science, l’IA/ML et l’automatisation. Indiquez votre niveau de maîtrise et les frameworks (Django, Flask, FastAPI).

JavaScript/TypeScript : Indispensable pour le développement web moderne. TypeScript ajoute la sécurité des types et est de plus en plus requis pour les applications d’entreprise.

Java : Toujours dominant dans les logiciels d’entreprise, le développement Android et les systèmes backend. Mentionnez les versions spécifiques (Java 11, Java 17) et les frameworks.

Développement web

Frontend : React, Angular, Vue.js, Next.js, HTML5, CSS3, SASS, Tailwind CSS, Bootstrap, design responsive, accessibilité (WCAG), APIs REST, GraphQL

Backend : Node.js, Django, Flask, Spring Boot, .NET Core, Express.js, FastAPI, Ruby on Rails, microservices, architecture serverless

React : Le framework frontend leader. Précisez votre expérience avec les hooks, context API, Redux, React Router et les bibliothèques de tests (Jest, React Testing Library).

Next.js : Framework React pour des applications de production avec rendu côté serveur (SSR), génération de sites statiques (SSG) et routes API.

Architecture microservices : Modèle de conception de systèmes distribués divisant les applications en services faiblement couplés et déployables indépendamment. Mentionnez l’expérience avec service mesh, API gateways et communication inter-services.

Cloud & DevOps

Plateformes cloud : AWS (Amazon Web Services), Azure, Google Cloud Platform (GCP), architecture cloud, multi-cloud, migration cloud, IaaS, PaaS, SaaS

DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Terraform, Ansible, infrastructure as code, monitoring, Prometheus, Grafana

Services AWS : EC2, S3, Lambda, RDS, DynamoDB, CloudFormation, ECS, EKS, CloudWatch, IAM, VPC, Route 53, API Gateway, SNS, SQS

Kubernetes : Plateforme d’orchestration de conteneurs. Mentionnez l’expérience avec pods, déploiements, services, ingress, ConfigMaps, Secrets, Helm charts et gestion de cluster.

Terraform : Outil Infrastructure as Code (IaC) pour construire, modifier et versionner l’infrastructure de manière sûre et efficace sur plusieurs fournisseurs cloud.

Pipelines CI/CD : Workflows automatisés de build, test et déploiement. Incluez des outils comme Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI, Travis CI et les stratégies de déploiement (blue-green, canary).

Données & IA

Ingénierie des données : SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, pipelines de données, ETL, Apache Kafka, Apache Spark, data warehousing, Snowflake, Databricks

IA/ML : Machine learning, deep learning, TensorFlow, PyTorch, traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur, LLMs, déploiement de modèles IA, MLOps

Apache Kafka : Plateforme de streaming d’événements distribués pour créer des pipelines de données en temps réel et des applications de streaming. Mentionnez l’expérience avec producteurs, consommateurs, topics et traitement de flux.

Machine Learning : Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement, feature engineering, entraînement de modèles, tuning d’hyperparamètres, validation croisée, méthodes d’ensemble.

Large Language Models (LLMs) : GPT, BERT, Claude, Llama. Mentionnez l’expérience avec l’ingénierie de prompts, le fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l’intégration API.

MLOps : Gestion du cycle de vie des modèles ML, versioning, monitoring, tests A/B, feature stores, registre de modèles, réentraînement automatisé, déploiement en production.

Mots-clés cybersécurité

Sécurité : Sécurité applicative, tests d’intrusion, évaluation des vulnérabilités, OWASP Top 10, chiffrement, authentification, autorisation, OAuth, JWT, SSL/TLS, SIEM

Certifications : CISSP, CEH (Certified Ethical Hacker), CompTIA Security+, OSCP, AWS Security Specialty

Zero Trust Architecture : Modèle de sécurité exigeant une vérification stricte de l’identité pour chaque personne et appareil accédant aux ressources, quel que soit l’emplacement.

Mots-clés développement mobile

iOS : Swift, SwiftUI, UIKit, Xcode, Core Data, Combine, déploiement App Store, TestFlight, SDK iOS

Android : Kotlin, Java, Android Studio, Jetpack Compose, Material Design, Room, Retrofit, déploiement Google Play

Cross-Platform : React Native, Flutter, Xamarin, Ionic, design mobile-first, UI mobile responsive

Blockchain & technologies émergentes

Blockchain : Solidity, smart contracts, Ethereum, Web3, DeFi, NFTs, développement blockchain, cryptomonnaie, registre distribué

IoT : Internet des objets, systèmes embarqués, MQTT, intégration de capteurs, edge computing, Arduino, Raspberry Pi

AR/VR : Réalité augmentée, réalité virtuelle, Unity, Unreal Engine, modélisation 3D, spatial computing

Pratiques de développement

Méthodologies : Agile, Scrum, Kanban, développement piloté par les tests (TDD), revue de code, programmation en binôme, intégration continue, gestion de versions (Git)

Scrum : Cadre Agile avec sprints, standups quotidiens, planification de sprint, rétrospectives, backlog produit, backlog de sprint, Scrum Master, Product Owner.

Test-Driven Development (TDD) : Écriture des tests avant le code. Mentionnez l’expérience avec les tests unitaires, d’intégration, end-to-end, couverture de tests, mocking.

Git : Maîtrise du contrôle de version incluant les stratégies de branches (Git Flow, trunk-based), pull requests, revue de code, résolution de conflits de fusion, hooks Git.

Comment utiliser ces mots-clés efficacement

Se contenter de lister des mots-clés ne suffira pas à passer les ATS ni à convaincre les recruteurs. Voici comment les utiliser stratégiquement :

1. Faites correspondre exactement les exigences du poste

Lisez attentivement la description de poste et reprenez la terminologie exacte. S’ils mentionnent “React.js”, utilisez “React.js” et pas seulement “React”. S’ils parlent de “AWS Lambda”, incluez ce service précis.

2. Utilisez les mots-clés en contexte

Ne vous contentez jamais de lister des technologies. Montrez comment vous les avez utilisées. Par exemple, au lieu de “Python, Django, PostgreSQL”, écrivez : “Développement d’une API RESTful scalable avec Python et le framework Django, base de données PostgreSQL, servant plus de 50 000 utilisateurs quotidiens.”

3. Indiquez votre niveau de maîtrise

Précisez votre expertise : “Expert React (5+ ans)”, “Bon niveau Kubernetes”, “Familiarisé avec Rust”. Cela aide les ATS et clarifie pour les recruteurs.

4. Utilisez acronymes ET termes complets

Les ATS recherchent les deux. Écrivez “CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)” ou “NLP (Natural Language Processing)” au moins une fois dans votre CV.

5. Quantifiez votre impact

Associez mots-clés et métriques : “Mise en place de la containerisation Docker réduisant le temps de déploiement de 70%” ou “Optimisation des requêtes SQL améliorant les performances de 40%.”

6. Placez les mots-clés stratégiquement

• Résumé professionnel : Incluez 5 à 7 mots-clés principaux
• Section compétences : Catégorisez par type (Langages, Frameworks, Outils, Cloud)
• Puce d’expérience : Intégrez les mots-clés dans des réalisations concrètes
• Certifications : Listez les certifications pertinentes avec leur nom complet

Exemples de puces de CV utilisant des mots-clés tech

Voici des exemples concrets montrant comment intégrer efficacement des mots-clés techniques :

Exemples ingénieur logiciel

• “Architecte d’une plateforme microservices avec Node.js, Express.js et MongoDB, déployée sur AWS ECS avec des conteneurs Docker, réduisant les coûts d’infrastructure de 35%”
• “Développement d’un frontend React avec TypeScript et gestion d’état Redux, implémentant un design responsive et les standards d’accessibilité WCAG 2.1 pour plus de 100 000 utilisateurs mensuels”
• “Mise en place d’un pipeline CI/CD avec GitHub Actions et Terraform pour l’infrastructure as code, automatisant le déploiement sur 5 environnements et réduisant le temps de release de 4h à 15min”
• “Implémentation d’une API GraphQL remplaçant les endpoints REST legacy, optimisant la récupération des données et réduisant les appels API de 60%”

Exemples ingénieur DevOps

• “Migration d’une application monolithique vers un cluster Kubernetes sur AWS EKS, mise en place de Helm charts pour la gestion de configuration et atteinte de 99,9% de disponibilité”
• “Mise en place d’une infrastructure de monitoring et alerting avec Prometheus, Grafana et ELK stack, réduisant le MTTR (Mean Time To Resolution) de 50%”
• “Automatisation du provisionnement de l’infrastructure cloud sur AWS, Azure et GCP avec Terraform et Ansible, gestion de plus de 200 ressources as code”

Exemples ingénieur data

• “Conception et implémentation de pipelines de données avec Apache Kafka et Apache Spark, traitement de plus de 10To de données quotidiennes avec des workflows ETL sur AWS“
• “Création d’un data warehouse sur Snowflake intégrant plus de 15 sources de données, permettant l’analyse en temps réel et réduisant le temps de requête de 80%”
• “Développement de scripts Python pour la validation et le contrôle qualité des données, automatisation des tests avec pytest atteignant 95% de précision des données”

Exemples ingénieur machine learning

• “Entraînement d’un modèle deep learning avec PyTorch pour une application de vision par ordinateur, atteignant 94% de précision sur la classification d’images avec plus de 50 000 images annotées”
• “Déploiement de modèles ML en production selon les pratiques MLOps avec MLflow pour le versioning et AWS SageMaker pour l’inférence, plus d’1M de prédictions quotidiennes”
• “Fine-tuning de large language models (LLMs) pour des tâches NLP spécifiques au domaine, implémentation d’une architecture RAG avec base de données vectorielle pour un meilleur contexte”

Exemples ingénieur cybersécurité

• “Réalisation de tests d’intrusion et d’évaluations de vulnérabilités selon les recommandations OWASP Top 10, identification et correction de plus de 50 failles de sécurité”
• “Mise en place d’une architecture zero trust avec authentification multi-facteur, OAuth 2.0 et gestion des tokens JWT, renforcement de la sécurité applicative”
• “Déploiement d’une solution SIEM pour la gestion centralisée des logs et la détection des menaces, automatisation des workflows de réponse aux incidents”

FAQ sur les mots-clés pour CV en technologie

Combien de mots-clés dois-je inclure dans mon CV tech ?

Incluez 20 à 40 mots-clés pertinents de façon naturelle dans votre CV. Concentrez-vous sur les technologies et compétences mentionnées dans l’offre. N’en faites pas trop : les ATS détectent le bourrage de mots-clés et les recruteurs le remarqueront aussi. Chaque mot-clé doit apparaître dans un contexte démontrant une expérience réelle.

Dois-je inclure des technologies obsolètes sur mon CV ?

N’incluez d’anciennes technologies que si elles sont encore pertinentes pour le poste ou démontrent des compétences transférables. Par exemple, la maintenance de systèmes legacy peut valoriser COBOL ou d’anciennes versions de Java. Cependant, privilégiez les technologies modernes : mentionner des frameworks dépassés comme Angular.js (vs Angular moderne) ou jQuery comme compétences principales peut vous faire paraître dépassé. Consacrez 80% de vos mots-clés aux technologies actuelles et recherchées.

Quelle différence entre mots-clés hard skills et soft skills pour un CV tech ?

Les hard skills sont les compétences techniques : langages de programmation (Python, Java), frameworks (React, Django), outils (Docker, Kubernetes), méthodologies (Agile, TDD). Les soft skills sont les compétences interpersonnelles : leadership, communication, résolution de problèmes, collaboration. Les CV tech doivent comporter 70 à 80% de mots-clés hard skills car les ATS recherchent surtout les exigences techniques. Intégrez les soft skills dans vos expériences : “Encadrement d’une équipe de 8 ingénieurs” ou “Collaboration avec les chefs de produit pour définir les besoins techniques”.

Comment optimiser mon CV pour ATS sans mentir sur mes compétences ?

Soyez honnête sur votre niveau de maîtrise. Si vous n’avez utilisé une technologie que dans des tutoriels ou projets personnels, indiquez “Familiarisé avec” plutôt que “Expert”. Utilisez des formulations comme “Exposition à”, “Bonnes bases en”, ou “En cours d’apprentissage” pour les technologies connues mais non utilisées en pro. L’optimisation ATS consiste à présenter stratégiquement vos vraies compétences, pas à les inventer. Les entretiens techniques incluent souvent des tests qui révéleront toute exagération.

Dois-je créer une section “Compétences” ou intégrer les mots-clés partout ?

Faites les deux ! Créez une section “Compétences techniques” organisée par catégorie (Langages, Frameworks, Cloud, Outils) pour faciliter le scan ATS et la lecture humaine. Puis intégrez ces mots-clés dans vos expériences pour prouver leur usage concret. Cette double approche permet aux ATS de trouver vos mots-clés et aux recruteurs de voir vos réalisations. La section compétences répond à “Que savez-vous faire ?”, les expériences à “Comment l’avez-vous utilisé ?”

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