Домен
Machine Learning и AI
Профиль навыка
Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.
Ролей
2
где встречается этот навык
Грейдов
5
сформированная дорожка роста
Обязательных требований
0
ещё 10 — необязательные
Machine Learning и AI
Deep Learning
22.02.2026
Выберите текущий грейд и сравните ожидания. Карточки ниже покажут, что нужно закрыть для следующего уровня.
Таблица показывает, как меняется глубина владения навыком от Junior до Principal.
| Роль | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
| Data Scientist | Понимает базовые архитектуры нейросетей: MLP, CNN, RNN/LSTM и их применение. Знает компоненты: layers, activations, optimizers, loss functions. Создаёт простые архитектуры в PyTorch/Keras для типовых задач classification и regression. | |
| LLM Engineer | Знает основные архитектуры нейронных сетей: MLP, CNN, RNN, Transformer. Понимает особенности Transformer architecture для языковых моделей: self-attention, positional encoding, feed-forward layers. |
| Роль | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
| Data Scientist | Проектирует и реализует современные архитектуры: Transformers, U-Net, ResNet, EfficientNet. Применяет attention mechanisms, skip connections, residual learning. Выбирает оптимальную архитектуру в зависимости от задачи, данных и production-требований. | |
| LLM Engineer | Самостоятельно анализирует и модифицирует neural network архитектуры для LLM-задач: adapter layers, custom attention patterns, mixture of experts. Реализует архитектурные модификации в PyTorch. |
| Роль | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
| Data Scientist | Проектирует custom архитектуры для специфических бизнес-задач. Применяет neural architecture search (NAS), progressive growing, модульный design. Оптимизирует архитектуры по latency/accuracy trade-off для production deployment. | |
| LLM Engineer | Проектирует custom neural network архитектуры для LLM: efficient attention mechanisms, sparse transformers, multi-modal architectures. Проводит ablation studies для оптимизации архитектурных решений. |
| Роль | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
| Data Scientist | Определяет architectural guidelines для deep learning проектов команды. Формирует model zoo с pre-validated архитектурами. Координирует research направления и evaluation новых архитектурных подходов для production использования. | |
| LLM Engineer | Определяет архитектурные стандарты для LLM-команды. Формирует guidelines по выбору архитектур, проводит review архитектурных решений, координирует R&D по новым архитектурам. |
| Роль | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
| Data Scientist | Формирует стратегию neural architecture development для организации. Определяет research direction, оценивает state-of-the-art. Публикует исследования по новым архитектурам и формирует научное лидерство организации. | |
| LLM Engineer | Формирует стратегию архитектурных исследований для организации. Определяет направления R&D по neural architectures, evaluate state-of-the-art подходы, менторит leads по архитектурному дизайну. |