Что должен уметь Lead }

Определяет стандарты использования Elasticsearch в NLP-команде. Формирует best practices для индексации текстов, мониторинга производительности и масштабирования поисковых кластеров.

Определяет стандарты работы с данными для NLP-команды. Формирует best practices использования pandas/Polars, определяет data processing patterns и обучает команду оптимизации.

Определяет стратегию sentiment analysis для команды. Формирует стандарты аннотирования, evaluation methodology и архитектурные решения для sentiment-based NLP-продуктов.

Определяет стратегию vector search для NLP-команды. Формирует стандарты embedding pipeline, index management и evaluation metrics для semantic search систем.

Определяет стратегию text classification для команды. Формирует taxonomy management процессы, evaluation standards и архитектурные решения для classification-based NLP-продуктов.

Определяет стандарты мониторинга NLP-моделей для команды. Формирует SLO/SLI для NLP-сервисов, процессы incident response и guidelines по интерпретации drift сигналов.

Определяет стандарты трекинга экспериментов для NLP-команды. Формирует процессы воспроизводимости, guidelines по метрикам и критерии перевода моделей из experiment в production.

Определяет стандарты использования scikit-learn в NLP-команде. Формирует decision framework для выбора между ML и DL подходами, обеспечивает quality baseline моделей.

Определяет стратегию LLM-приложений для NLP-команды. Формирует архитектурные паттерны, стандарты prompt engineering и evaluation framework для LLM-based NLP-систем.

Определяет стандарты ML-pipeline для NLP-команды. Формирует MLOps best practices, определяет процессы model lifecycle management и обеспечивает воспроизводимость всех NLP-экспериментов.

Определяет стандарты использования MLflow в NLP-команде. Формирует naming conventions, tagging strategy, model promotion workflow и dashboard для мониторинга NLP-экспериментов.

Определяет стратегию model serving для NLP-команды. Формирует стандарты deployment, SLA framework, и архитектурные решения для масштабирования NLP inference инфраструктуры.

Определяет NER-стратегию для команды. Формирует guidelines по annotation, model selection, evaluation methodology. Координирует работу аннотаторов и обеспечивает consistency разметки.

Определяет стандарты PyTorch-разработки для NLP-команды. Формирует best practices для training, model architecture guidelines и обеспечивает reproducibility NLP-экспериментов.

Определяет RAG-стратегию для NLP-команды. Формирует evaluation framework, best practices для retrieval и generation, стандарты quality assurance для RAG-based NLP-продуктов.

Определяет transformer-стратегию для NLP-команды. Формирует guidelines по выбору моделей, fine-tuning подходов и optimization techniques. Оценивает новые архитектуры и их применимость.

Определяет стратегию использования LLM API в NLP-команде. Формирует guidelines по выбору между ChatGPT, Claude и open-source моделями для различных NLP-задач. Управляет бюджетом API.

Определяет стандарты prompt engineering для NLP-команды. Формирует prompt library, evaluation framework для промптов и best practices для systematic prompt development.