Данные и аналитика
Исследователь машинного обучения
Двигает качество моделей за пределы известных подходов: ставит исследовательские вопросы и доказывает результат экспериментами.
Открыть интерактивный профильуровни, самопроверка, сравнение
Где работают
- Исследовательские лаборатории
- Крупные IT-компании
- Университеты
- AI-стартапы
Типичные задачи
- Воспроизвести результат из статьиПовторить эксперимент и сравнить с опубликованным.Стандартная · с уровня Junior
- Сформулировать гипотезу и план экспериментовОпределить вопрос, метрики и набор экспериментов.Комплексная · с уровня Middle
- Провести серию экспериментов и проанализироватьЗапустить эксперименты, отделить эффект от шума и сделать вывод.Комплексная · с уровня Middle
- Подготовить данные для обученияСобрать и проверить данные под задачу исследования.Комплексная · с уровня Middle
- Опубликовать или представить результатПодготовить статью или доклад.Комплексная · с уровня Senior
- Оценить применимость метода в продуктеСравнить эффект и стоимость внедрения с текущим решением.Комплексная · с уровня Senior
- Разработать новый метод и доказать улучшениеПредложить метод и показать прирост на бенчмарках.Системная · с уровня Senior
- Определить исследовательскую повестку направленияВыбрать направления с наибольшим потенциалом.Системная · с уровня Lead
- Собрать и развивать команду аналитикиНанимать людей, давать обратную связь, растить их до следующей ступени и расставаться с теми, кто не справляется.Комплексная · с уровня Team Lead
- Внедрить AI в работу командыВыбрать, какие задачи команда отдаёт AI, задать правила проверки результата и измерить эффект.Комплексная · с уровня Team Lead
Ключевые навыки
- Ресерч-вижн (работа с целью, гипотезой и образом результата)
- Стратегический подход к эксперименту
- Организация экспериментов
- Анализ результатов
- ML экспертиза
- Работа с LLM и генеративными моделями
- Обработка естественного языка
- Требования к данным для обучения
- EDA, очистка и контроль качества датасетов
- Валидация и оптимизация
- Применение математического анализа
- Применение методов математической статистики
Предметные области
- Исследования в машинном обучении
- NLP и LLM
- Компьютерное зрение
- Рекомендательные системы
Ступени роста
- JuniorЗадача, расчёт
- MiddleИсследование, модель или пайплайн
- SeniorОбласть продукта и смежники
- LeadНесколько направлений
- Team LeadКоманда (5–8)
- Head of DataНесколько команд
- CDOДанные компании
С кем работают
- Инженеры машинного обучения
- Руководители исследований
- Продуктовые команды
- Научное сообщество