Профиль навыка

Python

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI Классический ML

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

ещё 10 — необязательные

Machine Learning и AI

Классический ML

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		Пишет чистый Python-код для data science: функции обработки данных, скрипты EDA, простые ML-пайплайны. Использует list comprehensions, generators, decorators. Работает с виртуальными окружениями и управлением зависимостями через pip/conda.
LLM Engineer		Знает основы Python: типы данных, функции, классы, модули. Пишет скрипты для работы с LLM API, обработки текстовых данных и базовой автоматизации ML-задач под руководством наставника.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Разрабатывает production-ready Python-код для ML-систем. Применяет ООП для структурирования ML-кода, type hints для документации API. Использует dataclasses, pydantic для data validation. Пишет модульный, тестируемый код с proper error handling.
LLM Engineer		Самостоятельно разрабатывает на Python для LLM-проектов: async/await для API calls, dataclasses для конфигураций, generators для data streaming. Пишет unit tests и использует type hints.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Проектирует Python-архитектуру для масштабируемых ML-систем. Оптимизирует производительность через profiling, multiprocessing, async/await. Создаёт reusable packages и libraries для data science команды. Применяет advanced patterns: metaclasses, context managers, descriptors.
LLM Engineer		Проектирует Python-приложения для LLM: high-performance async servers, memory-efficient data processing, custom PyTorch extensions. Оптимизирует performance через profiling и concurrency.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Определяет Python-стандарты для data science команды: code style, architecture patterns, package management. Формирует shared Python infrastructure: internal packages, CI/CD templates, development tools. Проводит architecture review ML-кода.
LLM Engineer		Определяет Python-стандарты для LLM-команды. Формирует coding guidelines, project structure templates, CI/CD pipeline. Проводит архитектурные review Python-компонентов ML-системы.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Формирует Python engineering стратегию для data science организации. Определяет tools и best practices для масштабирования Python ML-разработки. Оценивает emerging tools (Ruff, uv, Mojo) и планирует adoption strategy.
LLM Engineer		Формирует enterprise Python стратегию для ML/LLM-организации. Определяет подходы к shared libraries, internal PyPI, Python version management. Менторит leads по advanced Python techniques.

Junior 2 требований

Data Scientist

Пишет чистый Python-код для data science: функции обработки данных, скрипты EDA, простые ML-пайплайны. Использует list comprehensions, generators, decorators. Работает с виртуальными окружениями и управлением зависимостями через pip/conda.
LLM Engineer

Знает основы Python: типы данных, функции, классы, модули. Пишет скрипты для работы с LLM API, обработки текстовых данных и базовой автоматизации ML-задач под руководством наставника.

Middle 2 требований

Data Scientist

Разрабатывает production-ready Python-код для ML-систем. Применяет ООП для структурирования ML-кода, type hints для документации API. Использует dataclasses, pydantic для data validation. Пишет модульный, тестируемый код с proper error handling.
LLM Engineer

Самостоятельно разрабатывает на Python для LLM-проектов: async/await для API calls, dataclasses для конфигураций, generators для data streaming. Пишет unit tests и использует type hints.

Senior 2 требований

Data Scientist

Проектирует Python-архитектуру для масштабируемых ML-систем. Оптимизирует производительность через profiling, multiprocessing, async/await. Создаёт reusable packages и libraries для data science команды. Применяет advanced patterns: metaclasses, context managers, descriptors.
LLM Engineer

Проектирует Python-приложения для LLM: high-performance async servers, memory-efficient data processing, custom PyTorch extensions. Оптимизирует performance через profiling и concurrency.

Lead / Staff 2 требований

Data Scientist

Определяет Python-стандарты для data science команды: code style, architecture patterns, package management. Формирует shared Python infrastructure: internal packages, CI/CD templates, development tools. Проводит architecture review ML-кода.
LLM Engineer

Определяет Python-стандарты для LLM-команды. Формирует coding guidelines, project structure templates, CI/CD pipeline. Проводит архитектурные review Python-компонентов ML-системы.

Principal 2 требований

Data Scientist

Формирует Python engineering стратегию для data science организации. Определяет tools и best practices для масштабирования Python ML-разработки. Оценивает emerging tools (Ruff, uv, Mojo) и планирует adoption strategy.
LLM Engineer

Формирует enterprise Python стратегию для ML/LLM-организации. Определяет подходы к shared libraries, internal PyPI, Python version management. Менторит leads по advanced Python techniques.

Загрузка комментариев...