Матрица компетенций: DS/ML
Hard skills
Общее
Извлечение данныхВыбирает данные по шаблону, использует SQL и готовые скрипты
Моделирование и алгоритмыРеализует алгоритмы по инструкции, использует sklearn, участвует в A/B тестах
Разработка сервисовПишет код и тесты под контролем наставника, готовит скрипты
Анализ результатовИнтерпретирует базовые метрики (accuracy, AUC)
Инструменты и DevOpsPython, Jupyter, sklearn, Git
Skill Passport — DS/ML
Python, SQL и работа с даннымиЗагружает табличные данные в pandas, фильтрует/группирует их и пишет `SELECT` с `WHERE`/`GROUP BY` по готовой схеме.
Статистика и экспериментыРазличает среднее, медиану, дисперсию, корреляцию и причинность; объясняет p-value и доверительный интервал на готовом примере.
Классическое ML и feature engineeringОбучает baseline классификации/регрессии по готовому датасету, разделяет train/test и рассчитывает базовую метрику.
Валидация и анализ ошибокРазличает train/validation/test и знает риск переобучения. Строит confusion matrix для классификации.
Production ML и MLOpsСохраняет модель и загружает её для инференса по готовому примеру; фиксирует версию датасета/кода в задаче.
Продуктовые метрики и принятие решенияОтличает offline-метрику модели от продуктовой метрики и может назвать пример каждой.
Визуализация и коммуникация результатаСтроит корректный график распределения/динамики по готовому заданию и подписывает оси/единицы.
Soft skills
Общее
Бизнес и коммуникацииПонимает высокоуровневую цель задачи
ЛидерствоПолучает наставничество
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.