Профиль навыка

NLP

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI NLP

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

ещё 10 — необязательные

Machine Learning и AI

NLP

22.02.2026

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
Data Scientist		Понимает основы NLP: токенизация, стемминг, лемматизация, bag-of-words, TF-IDF. Применяет базовые NLP-методы для text classification и sentiment analysis. Использует spaCy и NLTK для обработки текстов на русском и английском языках.
LLM Engineer		Знает основы NLP: tokenization, stemming, NER, sentiment analysis. Понимает как классические NLP-задачи решаются с помощью LLM и применяет базовые техники text preprocessing.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Применяет современные NLP-методы: word embeddings (Word2Vec, FastText), sequence models (LSTM), pre-trained transformers (BERT, RuBERT). Решает задачи: NER, topic modeling, text summarization, semantic similarity. Fine-tunes BERT для domain-specific задач.
LLM Engineer		Самостоятельно решает NLP-задачи с использованием LLM: text classification, NER, summarization, translation. Сравнивает LLM-подходы с классическими методами, выбирает оптимальный для задачи.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Проектирует production NLP-системы с LLM-integration. Разрабатывает RAG-pipelines, semantic search, document understanding системы. Оптимизирует NLP-модели для production: distillation, quantization, efficient inference. Работает с multilingual NLP.
LLM Engineer		Проектирует комплексные NLP-системы на базе LLM: multi-task learning, zero-shot transfer, domain adaptation. Оптимизирует качество через prompt engineering, fine-tuning и ensemble подходы.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Определяет NLP-стратегию для data science команды. Формирует reusable NLP-компоненты и shared text processing infrastructure. Координирует выбор между custom NLP моделей и LLM-based подходов для различных задач.
LLM Engineer		Определяет NLP-стратегию для LLM-команды. Формирует guidelines по выбору подходов (LLM vs classical NLP), evaluation methodology, domain adaptation стратегии для различных NLP-задач.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Формирует NLP и LLM стратегию на уровне организации. Определяет investments в NLP-infrastructure, оценивает build vs buy для NLP-решений. Формирует научно-техническое лидерство в области обработки естественного языка.
LLM Engineer		Формирует enterprise NLP стратегию на базе LLM. Определяет подходы к unified NLP platform, multi-language support, quality governance для NLP-задач на масштабе организации.

Junior 2 требований

Data Scientist

Понимает основы NLP: токенизация, стемминг, лемматизация, bag-of-words, TF-IDF. Применяет базовые NLP-методы для text classification и sentiment analysis. Использует spaCy и NLTK для обработки текстов на русском и английском языках.
LLM Engineer

Знает основы NLP: tokenization, stemming, NER, sentiment analysis. Понимает как классические NLP-задачи решаются с помощью LLM и применяет базовые техники text preprocessing.

Middle 2 требований

Data Scientist

Применяет современные NLP-методы: word embeddings (Word2Vec, FastText), sequence models (LSTM), pre-trained transformers (BERT, RuBERT). Решает задачи: NER, topic modeling, text summarization, semantic similarity. Fine-tunes BERT для domain-specific задач.
LLM Engineer

Самостоятельно решает NLP-задачи с использованием LLM: text classification, NER, summarization, translation. Сравнивает LLM-подходы с классическими методами, выбирает оптимальный для задачи.

Senior 2 требований

Data Scientist

Проектирует production NLP-системы с LLM-integration. Разрабатывает RAG-pipelines, semantic search, document understanding системы. Оптимизирует NLP-модели для production: distillation, quantization, efficient inference. Работает с multilingual NLP.
LLM Engineer

Проектирует комплексные NLP-системы на базе LLM: multi-task learning, zero-shot transfer, domain adaptation. Оптимизирует качество через prompt engineering, fine-tuning и ensemble подходы.

Lead / Staff 2 требований

Data Scientist

Определяет NLP-стратегию для data science команды. Формирует reusable NLP-компоненты и shared text processing infrastructure. Координирует выбор между custom NLP моделей и LLM-based подходов для различных задач.
LLM Engineer

Определяет NLP-стратегию для LLM-команды. Формирует guidelines по выбору подходов (LLM vs classical NLP), evaluation methodology, domain adaptation стратегии для различных NLP-задач.

Principal 2 требований

Data Scientist

Формирует NLP и LLM стратегию на уровне организации. Определяет investments в NLP-infrastructure, оценивает build vs buy для NLP-решений. Формирует научно-техническое лидерство в области обработки естественного языка.
LLM Engineer

Формирует enterprise NLP стратегию на базе LLM. Определяет подходы к unified NLP platform, multi-language support, quality governance для NLP-задач на масштабе организации.

Загрузка комментариев...