Профиль навыка

NER (Распознавание сущностей)

Sequence labeling, SpaCy, кастомные сущности, BIO-разметка, токенизация

Machine Learning и AI NLP

Ролей

1

где встречается этот навык

Грейдов

5

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

5

ещё 0 — необязательные

Домен

Machine Learning и AI

Группа

NLP

Последнее обновление

17.03.2026

Как использовать

Выберите текущий грейд и сравните ожидания. Карточки ниже покажут, что нужно закрыть для следующего уровня.

Чего ждут на каждом уровне

Таблица показывает, как меняется глубина владения навыком от Junior до Principal.

Роль Обязательность Описание
NLP Engineer Обязателен Знает основы Named Entity Recognition: типы сущностей (PER, ORG, LOC), BIO-разметка, базовые подходы. Применяет pre-trained spaCy NER модели и оценивает качество через F1-score.
Роль Обязательность Описание
NLP Engineer Обязателен Самостоятельно обучает и fine-tune NER-модели для domain-specific задач. Размечает данные, настраивает BIO/BILOU схемы, обучает модели на spaCy и Hugging Face transformers.
Роль Обязательность Описание
NLP Engineer Обязателен Проектирует production NER-системы: multi-model ensemble, active learning для разметки, nested NER, cross-lingual transfer. Оптимизирует для высокой точности на domain-specific данных.
Роль Обязательность Описание
NLP Engineer Обязателен Определяет NER-стратегию для команды. Формирует guidelines по annotation, model selection, evaluation methodology. Координирует работу аннотаторов и обеспечивает consistency разметки.
Роль Обязательность Описание
NLP Engineer Обязателен Формирует enterprise NER-стратегию для организации. Определяет unified entity taxonomy, cross-domain NER подходы и стандарты quality assurance для всех NER-систем компании.

Сообщество

👁 Следить ✏️ Предложить изменение Войдите, чтобы предлагать изменения
📋 Предложения
Пока нет предложений для NER (Распознавание сущностей)
Загрузка комментариев...