Матрица компетенций: Архитектура данных и ИИ
Матрица показывает, что нужно знать на каждом грейде, и открыта полностью. Как мы её составили и как считаем грейд — в методологии.
Hard skills
Skill Passport — Архитектура
Домены и data productsОбъясняет назначение компетенции «Домены и data products» и базовые элементы предмета: владение данными, контракты, потребители и data product lifecycle.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Данные имеют владельца, назначение и проверяемые ожидания качества» в ограниченном контексте.
Сбор и интеграция данныхОбъясняет назначение компетенции «Сбор и интеграция данных» и базовые элементы предмета: batch, CDC, streaming, схемы и lineage.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Данные поступают предсказуемо и трассируемо» в ограниченном контексте.
Хранение и моделированиеОбъясняет назначение компетенции «Хранение и моделирование» и базовые элементы предмета: lake, warehouse, lakehouse, модели и партиционирование.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Структура хранения соответствует паттернам доступа и governance» в ограниченном контексте.
Обработка и предоставлениеОбъясняет назначение компетенции «Обработка и предоставление» и базовые элементы предмета: batch/stream processing, semantic layer, APIs и serving.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Потребители получают своевременные и согласованные данные» в ограниченном контексте.
Качество и governance данныхОбъясняет назначение компетенции «Качество и governance данных» и базовые элементы предмета: quality rules, catalog, lineage, privacy и retention.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Ошибки данных обнаруживаются, объясняются и имеют владельца» в ограниченном контексте.
Жизненный цикл MLОбъясняет назначение компетенции «Жизненный цикл ML» и базовые элементы предмета: features, training, evaluation, registry, deployment и drift.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Модели воспроизводимы и контролируются после запуска» в ограниченном контексте.
GenAI, LLM и RAG-архитектураОбъясняет назначение компетенции «GenAI, LLM и RAG-архитектура» и базовые элементы предмета: retrieval, grounding, evaluation, guardrails и model routing.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «AI-ответы оцениваются, ограничиваются и опираются на разрешённые данные» в ограниченном контексте.
Безопасность, стоимость и наблюдаемостьОбъясняет назначение компетенции «Безопасность, стоимость и наблюдаемость» и базовые элементы предмета: доступ, leakage, telemetry, capacity и unit cost.; Различает stakeholder concern, требование, ограничение, допущение, вариант решения и проверяемый критерий.; Знает, какой минимальный evidence подтверждает результат «Платформа безопасна и экономически управляема» в ограниченном контексте.
Soft skills
Skill Passport — Автономность и глубина
Автономность и масштаб задачОписывает задачи, которые выполнял по чёткой постановке от старшего коллеги или тимлида — конкретные тикеты с готовой декомпозицией. Роль в рассказе — исполнитель отдельных задач; не называет случая, где сам отвечал за результат целой фичи или модуля, а не за один тикет внутри неё.
Глубина технических решенийОписывает ситуацию выбора, но воспроизводит готовое решение (предложенное старшим коллегой, документацией или очевидное по шаблону) — либо называет только один рассмотренный вариант без реального сравнения, либо не может объяснить, почему выбран именно он, а не альтернатива.