Матрица компетенций: NLP Engineer
Hard skills
Skill Passport — DS/ML
Python и текстовые данныеДля заданного домена выбирает, какие преобразования сохраняют смысл текста, а какие вносят смещение; фиксирует проверки качества корпуса.
Embeddings и классическое NLPПроектирует baseline-набор и ablation-план для проверки вклада embeddings, retrieval и модели при заданных latency/стоимости.
Transformers и LLMДля заданного кейса выбирает RAG, fine-tuning или rule-based fallback по качеству, стоимости, обновляемости знаний и контролю ответа.
Оценка качества и safetyПроектирует рубрику и human-in-the-loop оценку для заданного риска, задаёт пороги блокировки/эскалации и анализирует деградацию по сегментам.
RAG и поискДля фиксированного корпуса выбирает retrieval/reranking/контекстное окно по recall, latency и стоимости; проектирует оценку groundedness и стратегию обновления индекса.
Production и наблюдаемостьПроектирует мониторинг latency, стоимости, качества и safety; задаёт процедуру rollback версии модели/prompt по наблюдаемым сигналам.
Интеграция с продуктомДля заданного процесса определяет, где ответ модели допустим как рекомендация, а где нужен человек/детерминированное правило; обосновывает границу конкретным риском.
Soft skills
Skill Passport — Автономность и глубина
Автономность и масштаб задачОписывает случай самостоятельного ведения задачи масштаба, выходящего за рамки одной фичи — например, сам декомпозировал крупную задачу на подзадачи (для себя или для команды), отвечал за результат на уровне модуля/сервиса/продукта, а не отдельного тикета. Явно называет, какие решения принимал сам, а не получал в готовом виде сверху.
Глубина технических решенийЯвно называет trade-off выбранного решения — не только почему выбрал, но и что теряется по сравнению с отклонёнными вариантами, и в каком случае выбрал бы иначе. Может честно указать на ограничение собственного решения, а не подавать его как безальтернативно правильное.