Матрица компетенций: DS/ML
Hard skills
Общее
Извлечение данныхСамостоятельно извлекает данные из разных систем, строит ETL, проверяет качество
Моделирование и алгоритмыВыбирает методы, проводит эксперименты, использует MLflow, настраивает метрики
Разработка сервисовПроектирует простые ML‑сервисы, автоматизирует пайплайны, мониторит метрики
Анализ результатовАнализирует оффлайн и онлайн метрики, планирует приемочные критерии
Инструменты и DevOpsPyTorch/TensorFlow, MLflow, Docker, Airflow, DVC
Skill Passport — DS/ML
Python, SQL и работа с даннымиСамостоятельно собирает датасет из нескольких источников через `JOIN`/merge, проверяет типы, пропуски и дубли; оформляет воспроизводимый notebook/скрипт.
Статистика и экспериментыВыбирает статистический тест для заданных типов данных и формулирует H0/H1, метрику и критерий значимости. Выявляет peeking, SRM или смешение сегментов в сценарии A/B-теста.
Классическое ML и feature engineeringСамостоятельно строит pipeline подготовки и модели, избегает leakage, сравнивает несколько baseline/моделей и обосновывает набор признаков предметной логикой.
Валидация и анализ ошибокВыбирает stratified split или time-based split под датасет, анализирует ошибки по сегментам и проверяет устойчивость метрики.
Production ML и MLOpsУпаковывает воспроизводимый pipeline обучения/инференса с конфигурацией, логированием метрик и версией модели.
Продуктовые метрики и принятие решенияСвязывает изменение precision/recall/MAE с конкретным пользовательским риском и выбирает порог модели для заданного кейса.
Визуализация и коммуникация результатаСамостоятельно выбирает график для сравнения сегментов или ошибок модели, не искажая масштаб; оформляет вывод с данными и ограничением.
Soft skills
Общее
Бизнес и коммуникацииОценивает ценность модели, взаимодействует с продуктом и аналитиками
ЛидерствоДелится знаниями, менторит стажеров
Skill Passport — Автономность и глубина
Автономность и масштаб задачОписывает случай, когда самостоятельно довёл фичу или модуль от постановки задачи до результата в проде без пошагового контроля — включая случаи, когда сам принимал технические решения по ходу работы, а не только выполнял готовый план. Называет конкретную зону ответственности (что именно делал и за что отвечал), а не общую фразу «участвовал в проекте».
Глубина технических решенийНазывает минимум два реально рассмотренных варианта и объясняет, почему выбрал один из них — аргумент привязан к конкретным деталям своей задачи (объём данных, срок, ограничение инфраструктуры), а не общая теория без применения к ситуации.