Профиль навыка

Transfer Learning

Этот навык определяет ожидания по ролям и уровням.

Machine Learning и AI Deep Learning

Ролей

где встречается этот навык

Грейдов

сформированная дорожка роста

Обязательных требований

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.

Чего ждут на каждом уровне

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

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Понимает концепцию transfer learning: pre-trained модели, feature extraction, fine-tuning. Применяет transfer learning через Hugging Face и torchvision для image и text задач. Знает когда transfer learning эффективнее training from scratch.
LLM Engineer		Знает основы transfer learning: pre-training, fine-tuning, feature extraction. Понимает как pre-trained LLM используются для downstream задач и применяет базовый transfer learning подход.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Применяет transfer learning с предобученными моделями (ResNet, BERT) для доменно-специфичных задач. Дообучает модели на пользовательских датасетах с подходящим расписанием learning rate. Оценивает компромиссы между полным дообучением и извлечением признаков.
LLM Engineer		Применяет техники transfer learning для адаптации LLM: LoRA, QLoRA и prompt tuning. Дообучает фундаментальные модели на доменно-специфичных корпусах. Оценивает катастрофическое забывание и оптимизирует эффективность обучения.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Проектирует transfer learning pipelines для масштабируемого fine-tuning. Применяет multi-task transfer learning, domain adaptation, few-shot learning. Создаёт domain-specific pre-trained модели для организации. Оптимизирует compute cost transfer learning.
LLM Engineer		Проектирует advanced transfer learning стратегии: continual pre-training, multi-task transfer, cross-lingual transfer. Оптимизирует trade-off между forgetting и adaptation для domain-specific моделей.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Определяет стратегию transfer learning для data science команды. Формирует internal model hub с pre-validated pre-trained моделями. Координирует shared pre-training efforts и knowledge transfer между проектами.
LLM Engineer		Определяет transfer learning стандарты для LLM-команды. Формирует guidelines по выбору base модели, transfer стратегии, evaluation. Координирует transfer learning experiments и model selection.

Роль	Обязательность	Описание
Data Scientist		Формирует стратегию pre-trained models и transfer learning на уровне организации. Определяет investments в pre-training infrastructure. Оценивает foundation models и их применимость для задач организации.
LLM Engineer		Формирует enterprise transfer learning стратегию. Определяет подходы к foundation model selection, org-wide transfer practices, knowledge sharing между командами и продуктами.

Junior 2 требований

Data Scientist

Понимает концепцию transfer learning: pre-trained модели, feature extraction, fine-tuning. Применяет transfer learning через Hugging Face и torchvision для image и text задач. Знает когда transfer learning эффективнее training from scratch.
LLM Engineer

Знает основы transfer learning: pre-training, fine-tuning, feature extraction. Понимает как pre-trained LLM используются для downstream задач и применяет базовый transfer learning подход.

Middle 2 требований

Data Scientist

Применяет transfer learning с предобученными моделями (ResNet, BERT) для доменно-специфичных задач. Дообучает модели на пользовательских датасетах с подходящим расписанием learning rate. Оценивает компромиссы между полным дообучением и извлечением признаков.
LLM Engineer

Применяет техники transfer learning для адаптации LLM: LoRA, QLoRA и prompt tuning. Дообучает фундаментальные модели на доменно-специфичных корпусах. Оценивает катастрофическое забывание и оптимизирует эффективность обучения.

Senior 2 требований

Data Scientist

Проектирует transfer learning pipelines для масштабируемого fine-tuning. Применяет multi-task transfer learning, domain adaptation, few-shot learning. Создаёт domain-specific pre-trained модели для организации. Оптимизирует compute cost transfer learning.
LLM Engineer

Проектирует advanced transfer learning стратегии: continual pre-training, multi-task transfer, cross-lingual transfer. Оптимизирует trade-off между forgetting и adaptation для domain-specific моделей.

Lead / Staff 2 требований

Data Scientist

Определяет стратегию transfer learning для data science команды. Формирует internal model hub с pre-validated pre-trained моделями. Координирует shared pre-training efforts и knowledge transfer между проектами.
LLM Engineer

Определяет transfer learning стандарты для LLM-команды. Формирует guidelines по выбору base модели, transfer стратегии, evaluation. Координирует transfer learning experiments и model selection.

Principal 2 требований

Data Scientist

Формирует стратегию pre-trained models и transfer learning на уровне организации. Определяет investments в pre-training infrastructure. Оценивает foundation models и их применимость для задач организации.
LLM Engineer

Формирует enterprise transfer learning стратегию. Определяет подходы к foundation model selection, org-wide transfer practices, knowledge sharing между командами и продуктами.

Загрузка комментариев...