Что должен уметь Junior }

5 ключевых навыков, всего 80. Ожидания по каждому навыку и что меняется на следующем уровне.

На этой странице — что ожидается от Junior }, навык за навыком. Ключевые навыки оценивают руководитель и коллеги в цикле ревью; остальные учитываются только в самооценке. Основные области: Machine Learning и AI, AI-ассистированная разработка.

5ключевых навыков

75дополнительных навыков

2областей

0%на уровне Продвинутый или Эксперт

Оценить себя как Junior Полная матрица роли

Ключевые навыки для Junior

Сгруппированы по областям. Метка справа — ожидаемая глубина: Осведомлённость, Применение, Продвинутый или Эксперт.

Machine Learning и AI · 3

Векторные базы данных Осведомлённость

Знает основы vector databases: что такое vector index, ANN search, distance metrics. Работает с ChromaDB или Faiss для хранения и поиска embedding в простых RAG-приложениях.

Оценка LLM Осведомлённость

Знает базовые метрики оценки LLM: perplexity, BLEU, ROUGE. Запускает стандартные benchmarks (MMLU, HellaSwag) под руководством наставника и интерпретирует базовые результаты.

LLM Fine-tuning Осведомлённость

Знает основы fine-tuning LLM: full fine-tuning vs LoRA, формат instruction-tuning данных. Запускает базовый fine-tuning небольшой модели через Hugging Face Trainer под руководством наставника.

AI-ассистированная разработка · 2

ChatGPT / Claude Осведомлённость

Знает основные возможности ChatGPT и Claude API: форматы запросов, параметры temperature/top_p. Использует API для простых задач генерации текста и классификации под руководством наставника.

Prompt Engineering для кода Осведомлённость

Знает основы промпт-инженерии для внутреннего использования: system prompts, formatting instructions, output constraints. Создаёт базовые промпты для компонентов LLM-системы под руководством наставника.

Дополнительные навыки

Команда их не оценивает, но они входят в самооценку и план развития.

Алгоритмы и сложность Архитектура Transformer Архитектуры нейросетей Асинхронное программирование Безопасность LLM Деплой LLM Документирование API Индексирование БД Интеграционное тестирование Качество кода и рефакторинг Масштабирование LLM Многопоточное программирование Мониторинг моделей Основы сетей Основы System Design Оценка ML-моделей Паттерны проектирования Практики безопасного кода Принципы ООП и SOLID Распределённое обучение Структурированное логирование Структуры данных Типобезопасность и системы типов Токенизация Трекинг экспериментов Трекинг ML-экспериментов AI Agent Frameworks AI Agents для разработки AWS Code Review Cursor IDE Deep Learning Docker Elasticsearch / OpenSearch Embeddings и векторные БД Git Advanced GitHub Actions / GitLab CI GitHub Copilot GPU-программирование GraphQL Design gRPC и Protocol Buffers Kubernetes и оркестрация Kubernetes Core LLM приложения LLM Alignment ML Deployment ML-пайплайны MLflow Model Context Protocol Model Serving NLP OpenTelemetry OWASP и безопасность приложений Pandas / Polars PostgreSQL Prometheus и Grafana Prompt Engineering для LLM Python Python Web Frameworks PyTorch RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG-архитектура Redis REST API Design RLHF S3 / Object Storage Server-Sent Events и Streaming Task Queues TensorFlow / PyTorch Terraform Transfer Learning Transformers и NLP Unit-тестирование Unit-тестирование vLLM и инференс

Что меняется на Middle

80 навыков получают более высокое ожидание или становятся ключевыми при переходе с Junior на Middle. Сначала самые большие скачки.

Векторные базы данных: Осведомлённость → Применение
Оценка LLM: Осведомлённость → Применение
ChatGPT / Claude: Осведомлённость → Применение
LLM Fine-tuning: Осведомлённость → Применение
Prompt Engineering для кода: Осведомлённость → Применение
Алгоритмы и сложность: Осведомлённость → Применение
Архитектура Transformer: Осведомлённость → Применение
Архитектуры нейросетей: Осведомлённость → Применение
Асинхронное программирование: Осведомлённость → Применение
Безопасность LLM: Осведомлённость → Применение

Страница Middle →

Прогоните это со всей командой

Самооценка плюс оценка руководителя и коллег по одной матрице, зоны роста и готовность к следующему уровню для каждого инженера. Team Pro бесплатно 14 дней; личные инструменты бесплатны всегда.

Попробовать с командой (14 дней бесплатно) Отправить тимлиду

} в открытой матрице компетенций: 80 навыков на 5 уровнях. Матрица бесплатна для специалистов и останется бесплатной.