📊 Junior, Middle, Senior, Lead в ML/DS — чем отличаются уровни?

Разбираемся, какие навыки и задачи на каждом этапе 👇

Junior ML/DS Специалист
Начинающий специалист, который умеет работать с данными, писать код и реализовывать базовые модели, но ещё нуждается в менторстве.
Навыки и задачи:
🔵Основы ML/DS (линейная регрессия, классификация, кластеризация).
🔵Python, SQL, Pandas, NumPy, scikit-learn.
🔵Математическая статистика, A/B-тестирование.
🔵Чистка и подготовка данных (data preprocessing).
🔵Разработка простых моделей (TensorFlow, PyTorch, XGBoost).
🔵Участие в небольших задачах внутри команды.
✔️Основная цель – набраться опыта и углубиться в ML/DS.

Middle ML/DS Специалист
Специалист с опытом 1-3 года, который может самостоятельно решать ML-задачи.
Навыки и задачи:
🔵Глубокие знания ML-алгоритмов, работа с табличными и неструктурированными данными.
🔵Оптимизация моделей, подбор метрик.
🔵Feature engineering, построение пайплайнов, работа с MLOps.
🔵Взаимодействие с бизнесом, анализ требований.
🔵Поддержка существующих ML-решений, работа с продакшеном.
✔️Основная цель – разрабатывать ML-модели и понимать бизнес-контекст.

Senior ML/DS Специалист
Опытный специалист (4+ лет), ведущий сложные ML-проекты.
Навыки и задачи:
🔵Разработка сложных AI-решений.
🔵Опыт работы с Big Data (Spark, Dask, Apache Kafka).
🔵Архитектура и продакшен ML-пайплайнов.
🔵Интерпретируемость моделей (SHAP, LIME).
🔵Наставничество, код-ревью, обучение Junior/Middle.
✔️Основная цель – строить ML-системы и развивать команду.

Lead ML/DS (Team Lead, Principal, Architect)
Руководитель ML-команды, отвечающий за стратегию и архитектуру решений.
Навыки и задачи:
🔵Управление командой, распределение задач.
🔵Оптимизация ML-процессов, выбор технологий.
🔵Взаимодействие с бизнесом и топ-менеджментом.
🔵Code review, менторинг, развитие специалистов.
🔵Участие в конференциях, публикации, R&D.
✔️Основная цель – управлять созданием ML-решений.

Chief Data Officer (CDO)
C-level-руководитель, отвечающий за стратегию работы с данными.
Основные задачи:
🔵Развитие data-стратегии компании.
🔵Управление ML, аналитикой, Big Data, MLOps.
🔵Построение дата-инфраструктуры.
🔵Оптимизация бизнес-процессов на основе данных.
🔵Работа с рисками и этикой AI.
✔️Основная цель – делать бизнес прибыльнее с помощью данных.