Что должен уметь Middle }

Самостоятельно настраивает Elasticsearch для NLP-задач: custom analyzers для мультиязычных текстов, mapping для NER-аннотаций, агрегации для text analytics. Оптимизирует relevance через BM25 tuning.

Самостоятельно обрабатывает большие текстовые датасеты через pandas/Polars. Оптимизирует memory usage для корпусов, применяет vectorized string operations, интегрирует с NLP-библиотеками.

Самостоятельно обучает sentiment-модели: fine-tuning BERT для domain-specific sentiment, aspect-based sentiment analysis, multi-class classification. Работает с мультиязычными данными.

Самостоятельно проектирует vector search для NLP: выбор embedding модели, index configuration, metadata filtering. Оптимизирует recall и latency для production semantic search.

Самостоятельно разрабатывает text classification системы: fine-tuning BERT/RoBERTa, zero-shot classification через LLM, multi-label classification. Работает с imbalanced датасетами.

Самостоятельно настраивает мониторинг NLP-моделей: data drift detection для текстовых данных, performance tracking, error analysis. Строит dashboard для отслеживания качества NLP-сервисов.

Самостоятельно организует эксперименты NLP-моделей: версионирование датасетов, сравнение конфигураций, отслеживание артефактов. Настраивает dashboard для мониторинга прогресса обучения.

Самостоятельно разрабатывает NLP-модели на scikit-learn: feature engineering для текстов, ensemble methods, hyperparameter tuning через GridSearchCV. Сравнивает с deep learning подходами.

Самостоятельно разрабатывает LLM-приложения для NLP-задач: chain-of-thought для сложного NER, LLM-as-judge для оценки качества текстов, structured output для извлечения данных из документов.

Самостоятельно проектирует ML-pipeline для NLP-задач: data versioning, feature engineering для текстов, hyperparameter tuning, model selection. Автоматизирует через Airflow или Prefect.

Самостоятельно управляет MLflow для NLP-проектов: организация экспериментов, model registry, artifact store. Настраивает автоматическое логирование из training scripts и comparison views.

Самостоятельно проектирует serving NLP-моделей: TorchServe, Triton Inference Server. Настраивает batching, model versioning, A/B testing. Оптимизирует latency через model optimization.

Самостоятельно обучает и fine-tune NER-модели для domain-specific задач. Размечает данные, настраивает BIO/BILOU схемы, обучает модели на spaCy и Hugging Face transformers.

Самостоятельно разрабатывает NLP-модели на PyTorch: fine-tuning transformers, custom loss functions для NLP задач, data loaders для текстовых корпусов. Использует mixed precision training.

Самостоятельно проектирует RAG-системы для NLP: hybrid search, reranking, query expansion. Настраивает chunking стратегии для различных типов документов, оценивает quality через RAGAS.

Самостоятельно fine-tunes transformer модели для NLP: BERT, RoBERTa, T5 для domain-specific задач. Настраивает tokenizers, training arguments, evaluation metrics через Hugging Face Trainer.

Самостоятельно интегрирует ChatGPT и Claude API в NLP-pipeline. Настраивает system prompts для NER, sentiment analysis, text classification. Сравнивает LLM с fine-tuned моделями по качеству и стоимости.

Самостоятельно проектирует сложные промпты для NLP-задач: structured output для data extraction, multi-step reasoning для анализа документов, self-consistency для повышения reliability.