Выберите текущую позицию

Укажите роль и уровень — система покажет путь развития, навыки и gap-анализ.

Путь развития

Junior

0-2 года

Текущий

Ответственность: Exploratory Data Analysis (EDA). Построение baseline моделей. Feature engineering. Визуализация данных. Подготовка отчётов.

Ключевые навыки:

Gradient Boosting Нужно
ML-пайплайны Нужно
Алгоритмы и сложность Нужно
Структуры данных Нужно

Middle

2-5 лет

Следующий

Ответственность: Формализация бизнес-задач в ML-задачи. Построение и валидация моделей. A/B тестирование. Презентация результатов стейкхолдерам.

Ключевые навыки:

Gradient Boosting Нужно
ML-пайплайны Нужно
Алгоритмы и сложность Нужно
Структуры данных Нужно
Переход: ~2-3 года
  • Самостоятельно реализовал 3+ проекта
  • Провёл успешные код-ревью
  • Участвовал в разрешении production инцидентов

Senior

5-8 лет

Ответственность: Исследование новых подходов (NLP, CV, RecSys). Проектирование экспериментов. Публикация результатов. Менторинг. Кросс-функциональная работа.

Ключевые навыки:

Apache Spark Нужно
AWS Нужно
BI-дашборды Нужно
Classical ML (scikit-learn) Нужно
ClickHouse Нужно
Code Review Нужно
Data Quality Нужно
Docker Нужно
Feature Stores Нужно
Gradient Boosting Нужно
LLM приложения Нужно
ML-пайплайны Нужно
MLflow Нужно
Model Serving Нужно
Pandas / Polars Нужно
PostgreSQL Нужно
Python Web Frameworks Нужно
PyTorch Нужно
REST API Design Нужно
SQL-based ETL Нужно
Transformers и NLP Нужно
Unit-тестирование Нужно
Алгоритмы и сложность Нужно
Индексирование БД Нужно
Качество кода и рефакторинг Нужно
Мониторинг моделей Нужно
Оптимизация запросов Нужно
Основы рекомендательных систем Нужно
Принципы ООП и SOLID Нужно
Структуры данных Нужно
Трекинг экспериментов Нужно
Переход: ~2-3 года
  • Самостоятельно реализовал 3+ проекта
  • Провёл успешные код-ревью
  • Участвовал в разрешении production инцидентов

Lead / Staff

7-12 лет

Ответственность: Data Science стратегия. Приоритизация ML-проектов по бизнес-impact. Координация DS и Engineering. Стандарты экспериментирования.

Ключевые навыки:

Apache Spark Нужно
AWS Нужно
BI-дашборды Нужно
Classical ML (scikit-learn) Нужно
ClickHouse Нужно
Code Review Нужно
Data Quality Нужно
Docker Нужно
Feature Stores Нужно
Gradient Boosting Нужно
LLM приложения Нужно
ML-пайплайны Нужно
MLflow Нужно
Model Serving Нужно
Pandas / Polars Нужно
PostgreSQL Нужно
Python Web Frameworks Нужно
PyTorch Нужно
REST API Design Нужно
SQL-based ETL Нужно
Transformers и NLP Нужно
Unit-тестирование Нужно
Алгоритмы и сложность Нужно
Индексирование БД Нужно
Качество кода и рефакторинг Нужно
Мониторинг моделей Нужно
Оптимизация запросов Нужно
Основы рекомендательных систем Нужно
Принципы ООП и SOLID Нужно
Структуры данных Нужно
Трекинг экспериментов Нужно
Переход: ~2-3 года
  • Самостоятельно реализовал 3+ проекта
  • Провёл успешные код-ревью
  • Участвовал в разрешении production инцидентов

Principal

10+ лет

Ответственность: AI research strategy. Публикации на конференциях. Формирование DS-культуры. Стратегия LLM/GenAI adoption.

Ключевые навыки:

Apache Spark Нужно
AWS Нужно
BI-дашборды Нужно
Classical ML (scikit-learn) Нужно
ClickHouse Нужно
Code Review Нужно
Data Quality Нужно
Docker Нужно
Feature Stores Нужно
Gradient Boosting Нужно
LLM приложения Нужно
ML-пайплайны Нужно
MLflow Нужно
Model Serving Нужно
Pandas / Polars Нужно
PostgreSQL Нужно
Python Web Frameworks Нужно
PyTorch Нужно
REST API Design Нужно
SQL-based ETL Нужно
Transformers и NLP Нужно
Unit-тестирование Нужно
Алгоритмы и сложность Нужно
Индексирование БД Нужно
Качество кода и рефакторинг Нужно
Мониторинг моделей Нужно
Оптимизация запросов Нужно
Основы рекомендательных систем Нужно
Принципы ООП и SOLID Нужно
Структуры данных Нужно
Трекинг экспериментов Нужно
Переход: ~2-3 года
  • Самостоятельно реализовал 3+ проекта
  • Провёл успешные код-ревью
  • Участвовал в разрешении production инцидентов

Gap-анализ: навыки для развития

Для перехода на следующий уровень необходимо развить:

Gradient Boosting

Самостоятельно обучает production-ready gradient boosting модели с продвинутым тюнингом. Работает с XGBoost, LightGBM и CatBoost, выбирает оптимальный фреймворк. Настраивает early stopping, regularization, categorical features handling.

ML-пайплайны

Проектирует production ML-пайплайны с использованием Airflow, Prefect или Dagster. Автоматизирует полный ML-цикл: data ingestion, validation, feature engineering, training, evaluation, deployment. Настраивает scheduling и retry-логику.

Алгоритмы и сложность

Анализирует алгоритмическую сложность ML-пайплайнов, оптимизирует bottleneck-операции в feature engineering. Понимает trade-offs между точностью и скоростью алгоритмов, применяет dynamic programming и greedy-подходы для оптимизации вычислений.

Структуры данных

Применяет специализированные структуры данных для ML-задач: sparse matrices, KD-trees, bloom filters. Оптимизирует memory footprint датасетов через выбор правильных dtype и sparse-представлений. Понимает internal-структуры pandas и numpy.

Карьерные переходы

Возможные карьерные траектории для роли Data Scientist

↔️ Горизонтальный 1

Смежные роли для горизонтального перехода

ML Engineer Горизонтальный

╨Я╨╡╤А╨╡╤Е╨╛╨┤ ╨▓ ML Engineering ╤З╨╡╤А╨╡╨╖ production ML

Связь: 100%