Что должен уметь Lead }

Формирует стандарты алгоритмической эффективности ML-систем в команде. Принимает решения о trade-off между точностью и скоростью на уровне архитектуры. Оценивает scalability ML-пайплайнов.

Формирует культуру качества кода в ML-команде. Внедряет code review practices для ML. Стандартизирует подходы к тестированию ML-компонентов.

Формирует архитектурные стандарты ООП для ML-кодовой базы. Проводит code review с фокусом на правильные абстракции. Обучает команду проектированию ML-фреймворков.

Определяет стандарты работы со структурами данных в ML-команде. Проектирует data abstractions для переиспользования между проектами. Оценивает memory-efficiency решений.

Определяет стандарты ML API для команды. Проектирует unified API gateway для ML-сервисов. Координирует интеграцию ML API с backend-командами.

Определяет стандарты ML API design. Проектирует unified prediction API для всех моделей. Координирует ML API с frontend/backend командами.

Определяет Docker standards для ML-организации. Проектирует container strategy для ML platform. Координирует с DevOps по ML-specific container requirements.

Определяет Kubernetes strategy для ML-платформы. Проектирует multi-tenant ML infrastructure. Координирует с Platform Engineering по ML requirements.

Определяет testing standards для ML-организации. Внедряет ML-specific testing practices (data tests, model tests). Обучает команду тестированию ML.

Определяет Spark strategy для ML data processing. Оценивает Spark vs alternatives (Dask, Ray) для ML workloads. Проектирует distributed computing architecture для ML.

Определяет data quality strategy для ML-организации. Внедряет data quality culture в ML-команде. Координирует с Data Engineering по data quality.

Определяет стандарты data processing для ML-команды. Создаёт feature engineering framework. Обучает команду эффективной работе с данными.

Определяет ETL strategy для ML-данных. Координирует с Data Engineering по ML data requirements. Проектирует data contracts для ML features.

Определяет model monitoring strategy. Стандартизирует monitoring practices. Проектирует model observability platform.

Определяет experiment tracking standards. Внедряет culture of experimentation. Стандартизирует metrics и evaluation.

Определяет стандарты использования scikit-learn в организации. Оценивает sklearn vs deep learning для разных задач. Создаёт feature engineering framework на основе sklearn.

Определяет feature store strategy для организации. Оценивает Feast vs Tecton vs custom solution. Проектирует feature governance и discovery.

Определяет стратегию использования gradient boosting в ML-организации. Оценивает gradient boosting vs deep learning для табличных данных. Создаёт AutoML pipeline.

Определяет ML pipeline strategy. Стандартизирует pipeline components. Проектирует pipeline templating для ускорения разработки.

Определяет experiment tracking strategy для организации. Оценивает MLflow vs W&B vs ClearML. Проектирует model governance workflow. Стандартизирует ML lifecycle.

Определяет model serving strategy для платформы. Проектирует unified serving layer. Оптимизирует serving costs. Координирует с DevOps по infrastructure.

Определяет deep learning strategy для организации. Проектирует training infrastructure. Стандартизирует training patterns и evaluation. Координирует GPU-ресурсы.

Определяет code review practices для ML-команды. Проводит architecture review для ML-проектов. Обучает команду эффективному review.

Определяет Git practices для ML-организации. Проектирует repository strategy для ML. Стандартизирует branching model и review process.