Как оцениваешь свой грейд — junior, middle, senior?

Оценка грейда — это субъективный процесс, который зависит от опыта, знаний и навыков. Для middle-уровня обычно характерны следующие признаки:

• Уверенное владение основными инструментами и технологиями в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Способность самостоятельно решать задачи средней сложности, включая подготовку данных, выбор моделей, обучение и оценку.
• Понимание архитектуры ML-процессов и умение работать с пайплайнами.
• Опыт работы с фреймворками (например, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Умение интерпретировать результаты и объяснять их бизнесу.

Если вы обладаете этими навыками и чувствуете себя уверенно в решении типовых задач без постоянного контроля, то грейд middle подходит. Если же вы только начинаете и нуждаетесь в постоянной поддержке — скорее junior, а если вы ведёте проекты, обучаете других и принимаете архитектурные решения — senior.