Profession competency template
Use this template to prepare for interviews or publish a vacancy with the same skill structure. Hard skills, soft skills, and documents in one kit.
Profession template description
ML-инженер (Инженер машинного обучения) — разработка и внедрение моделей машинного обучения в продакшн (банки, финтех, технологические компании)
職業 テンプレート パブリック職業 Riqli - main
Pythonプログラミング. Pythonにおけるデータ構造とアルゴリズムハードスキル。 (自己学習。Q&A。チュートリアル。Python。Pandas。Asyncio。)(Pythonのアルゴリズム、Pythonのデータ構造、Pythonのアルゴリズムとデータ構造、Pythonの再帰、Pythonのソート実装、Pythonの二分探索、Pythonの連結リスト、Pythonのハッシュテーブル、Pythonのビッグオー漸近記法、collections.dequeの両端キュー、heapqのヒープ(優先度付きキュー)、bisectモジュールのソート済みリスト操作)
GitとGitHubのバージョン管理. ハードスキル. (自己学習. Q&A. チュートリアル. ブランチング.)
Основы работы с LLM (Large Language Models). Hard skill. (LLM. Large Language Models. GPT. Claude. Gemini. Архитектура трансформеров. Attention mechanism. Tokenization. Embeddings. Fine-tuning. Prompt engineering basics. Self-study. Q&A. Tutorials. Documentation.)
DevOpsエンジニア ハードスキル。 (DevOpsプラクティス, DevOpsツール, DevOpsパイプライン, コードとしてのインフラストラクチャ Terraform, サーバー構成 Ansible, コンテナ化 Docker, Kubernetes, DevOps監視 Prometheus, CI/CDプロセス, Kubernetes Helmチャート, Terraform state管理, Ansibleロール作成, Jenkins宣言的パイプライン, プロセス自動化, クラウドソリューション, コンテナオーケストレーション, 継続的インテグレーションとデリバリー, インフラスクリプト, 構成管理, DevOpsセキュリティ, 監視とログ管理, パフォーマンスとスケーラビリティ, DevOpsベストプラクティス, DevOps初心者向け, DevOpsとアジャイル方法論, DevOps文化的側面, DevOpsツールとテクノロジー. 自己学習. Q&A. 質問、回答、説明. チュートリアル. ハードスキル。)
コンピューターシステムおよびネットワークの情報セキュリティ ハードスキル。 (ネットワークの情報セキュリティ、コンピューターネットワークの保護、ネットワークセキュリティ、ファイアウォールの設定、侵入検出IDS、VPNによるデータ保護、情報セキュリティの脅威モデル、暗号化された情報保護、ベル・ラパドゥラモデルアクセス管理、アクセス制限メカニズム、アプリケーションレベルでのDDoS攻撃からの保護、SIEMイベントモニタリングシステム、OWASP Top 10ウェブ脆弱性。自己学習。Q&A。質問と回答および説明。チュートリアル。ハードスキル。)
Библиотеки машинного обучения: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost. Hard skill. (Self-study. Q&A. Tutorials. Scikit-learn. XGBoost. LightGBM. CatBoost. Классификация. Регрессия. Кластеризация. Работа с табличными данными.)
Глубокое обучение: PyTorch и TensorFlow. Hard skill. (Self-study. Q&A. Tutorials. PyTorch. TensorFlow. Keras. Нейронные сети. CNN. RNN. LSTM. Трансформеры. Обучение нейросетей.)
Обработка и анализ данных: Pandas, NumPy, SQL, EDA. Hard skill. (Self-study. Q&A. Tutorials. Pandas. NumPy. SQL. EDA. Исследовательский анализ данных. Очистка данных. Предобработка данных. Визуализация.)
Построение пайплайнов данных и ETL/ELT. Hard skill. (Data pipelines. ETL. ELT. Airflow. Prefect. Luigi. Data engineering. Обработка больших данных. Apache Spark.)
Облачные платформы и архитектура Hard skill. (AWS, Azure, GCP, IaaS, PaaS, SaaS, Cloud-native, Безопасность в облаке, Управление доступом IAM, Сетевая инфраструктура в облаке. Self-study. Q&A. Tutorials. Hard skill.)
分析思考と複雑な問題解決。 トレーニング. (批判的思考. 問題解決. 意思決定. 自学. トレーニング. コーチング. 講義. コース. ソフトスキル)
コミュニケーションスキルと効果的なチームワークのスキル向上 コース。 (ソフトスキル、ビジネスコミュニケーション、紛争管理、協力。自主学習。トレーニング。コーチング。講義。コース。ソフトスキル。)
細部への注意と正確な作業における集中力 ソフトスキル。 (正確性。責任感。丁寧さ。安全性。電気工事。独立性。自覚。)
Эффективное распределение задач для достижения целей Training. (Управление временем. Планирование. Личная продуктивность. Self-study. Training. Coaching. Lecture. Courses. Soft skill.)
ストレス耐性と時間厳守 ソフトスキル。 (タイムマネジメント. 時間管理. ソフトスキル. 自習. トレーニング. コーチング. 講義. コース. ソフトスキル.)
タイムマネジメントと1日の業務の整理 ソフトスキル。 (業務効率。時間管理。生産性。独学。トレーニング。コーチング。講義。講座。ソフトスキル。)
創造性と独創的な思考 ソフトスキル。 (創造的思考。水平思考。アイデアの創出。問題解決。自主学習。トレーニング。コーチング。講義。講座。ソフトスキル。)
個人効率のトレーニング。 モチベーション。 規律。 戦略的思考。 燃え尽き症候群。 目標設定。コース。 トレーニング。 ソフトスキル。(自己成長、個人の成長、財務管理、モチベーション)
Принятие решений: стратегии и методы для руководителей Soft skill. (Управленческие решения. Бизнес-мышление. Анализ альтернатив. Self-study. Training. Coaching. Lecture. Courses. Soft skill.)
Эффективное делегирование задач для повышения продуктивности Training. (Task management. Leadership skills. Self-study. Training. Coaching. Lecture. Courses. Soft skill.)
Должностная инструкция. ML-инженер (Инженер машинного обучения). Document. (Job description. Должностная инструкция. Обязанности. ML Engineer duties. Разработка моделей. Внедрение в продакшн. MLOps.)
Карта KPI / система показателей эффективности. ML-инженер. Document. (KPI. Key performance indicators. Показатели эффективности. Метрики качества моделей. Accuracy. Precision. Recall. F1. ROC-AUC. Время инференса. Пропускная способность. MLOps метрики.)
Карта бизнес-процессов сотрудника. ML-инженер. Document. (BPMN. IDEF0. EPC. Сценарии работ. Чек-листы этапов. Бизнес-процессы. Сбор данных. EDA. Разработка модели. Обучение. Оценка. Внедрение. Мониторинг.)
Additional info
言語: ru作成日: Aug 30, 2026, 3:36:24 PM更新済み: Sep 4, 2026, 5:28:34 PMビュー: 3