Deep Learning 1
▼
Строит базовые CNN в PyTorch для классификации изображений с предобученными моделями torchvision (ResNet, VGG). Пишет Dataset и DataLoader для изображений. Применяет torchvision.transforms для аугментации: crop, flip, color jitter. Понимает основы цикла обучения.
Реализует детекцию (YOLO, SSD) и сегментацию (U-Net, Mask R-CNN) в PyTorch. Дообучает предобученные модели с кастомными головами и заморозкой слоёв. Строит пайплайны аугментации с Albumentations. Обрабатывает видео с эффективным батчированием и темпоральными моделями.
Проектирует end-to-end CV-системы в PyTorch: multi-task learning, knowledge distillation, кастомные loss для детекции/сегментации. Оптимизирует инференс с TorchScript, квантизацией и прунингом. Строит пайплайны видео реального времени с эффективным управлением GPU-памятью.
Определяет стратегию PyTorch на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.
gRPC 1
▼
Понимает основы gRPC и Protocol Buffers для коммуникации сервисов компьютерного зрения. Читает proto-определения для схем запрос/ответ обработки изображений. Следует принятым в команде соглашениям по определению контрактов сервисов инференса моделей зрения и стриминга данных изображений.
Самостоятельно проектирует gRPC-сервисы для пайплайнов компьютерного зрения — стриминг данных изображений через bidirectional gRPC, эффективные proto-схемы для bounding box и результатов сегментации, паттерны батчевых запросов инференса. Пишет комплексную документацию proto и интеграционные тесты для контрактов vision-сервисов.
Проектирует архитектуру gRPC API для продакшн-платформ компьютерного зрения — service mesh мульти-модельного инференса с эффективными proto-схемами, пайплайны видео-стриминга с flow control и версионированные контракты vision-сервисов с поддержкой эволюции моделей. Определяет стандарты обработки ошибок для vision-специфичных сбоев и оптимизирует proto-сериализацию для высокопроизводительной обработки изображений.
Определяет стратегию gRPC API для портфелей сервисов компьютерного зрения — формирует governance proto для контрактов сервинга моделей зрения, проектирует кросс-командные политики эволюции схемы для API vision-пайплайнов и координирует стандартизированные паттерны стриминга для сервисов обработки изображений/видео.
Kubernetes и оркестрация 1
▼
Понимает базовые концепции Kubernetes для деплоя inference-сервисов компьютерного зрения. Использует готовые конфигурации для GPU-подов, обслуживающих модели зрения. Выполняет простые операции — проверку логов подов и масштабирование реплик инференса — под руководством.
Самостоятельно настраивает Kubernetes-деплои для GPU-ускоренных нагрузок компьютерного зрения. Пишет Helm-чарты для мульти-модельных inference-сервисов с квотами ресурсов и правилами node affinity. Понимает сетевое взаимодействие подов для межсервисной коммуникации vision-пайплайнов и политики GPU-планирования.
Проектирует инфраструктуру Kubernetes для продакшн-систем компьютерного зрения, требующих GPU-планирования, версионирования моделей и масштабирования инференса в реальном времени. Внедряет оптимизированные по стоимости GPU-пулы нод со spot-инстансами и вытесняемыми нагрузками. Применяет security hardening для сервинга моделей зрения с сетевыми политиками и сканированием образов.
Определяет стратегию инфраструктуры Kubernetes для нагрузок компьютерного зрения на GPU-кластерах. Формирует стандарты IaC для деплоя моделей, управления GPU-ресурсами и автомасштабирования инференса. Проводит архитектурные ревью, оптимизируя соотношение стоимость-производительность для обработки зрения, и координирует FinOps для GPU-вычислений.
MLOps 2
▼
Понимает этапы ML-пайплайнов для компьютерного зрения: загрузка данных, аугментация, обучение и оценка. Запускает существующие pipeline и отслеживает метрики экспериментов с помощью MLflow или Weights & Biases.
Строит сквозные ML-пайплайны для моделей компьютерного зрения: версионирование датасетов, распределённое обучение, подбор гиперпараметров и интеграцию с реестром моделей. Реализует проверки качества данных для image-датасетов.
Проектирует масштабируемые архитектуры ML-пайплайнов для крупных систем компьютерного зрения: оркестрация multi-GPU обучения, workflow дистилляции моделей и production inference pipeline с оптимизацией латентности.
Определяет стратегию ML-пайплайны на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.
Логирует базовые параметры и метрики экспериментов (accuracy, loss) с помощью MLflow или W&B под руководством наставника; следует командным соглашениям по именованию и тегированию запусков в проектах компьютерного зрения
Самостоятельно выстраивает трекинг экспериментов для CV-пайплайнов: версионирует датасеты через DVC, логирует конфигурации аугментаций и архитектуры моделей в W&B, строит дашборды сравнения метрик детекции/сегментации
Проектирует сквозную архитектуру трекинга экспериментов для CV-команд: интегрирует MLflow с CI/CD для автоматического сбора метрик, выстраивает версионирование артефактов для больших датасетов изображений, менторит инженеров по практикам воспроизводимых экспериментов
Определяет стратегию трекинга экспериментов для CV-команд: стандартизирует отслеживание эволюции датасетов, метрик качества разметки и производительности моделей по целевым платформам; обеспечивает линейность экспериментов для соответствия регуляторным требованиям критичных систем компьютерного зрения
Алгоритмы и структуры данных 1
▼
Понимает базовые алгоритмические концепции для CV: простые операции фильтрации изображений, базовая сортировка для предобработки данных, линейный поиск по датасетам. Следует руководству команды по выбору алгоритмов для задач CV-пайплайна.
Самостоятельно применяет алгоритмическое мышление в CV: выбирает подходящие алгоритмы обработки изображений для предобработки, понимает сложность операций свёртки и pooling, оценивает стратегии оптимизации инференса моделей. Анализирует вычислительные затраты различных пайплайнов аугментации данных.
Применяет алгоритмическую экспертизу в компьютерном зрении: оптимизация алгоритмов обработки изображений (свёртка, морфологические операции), эффективные алгоритмы извлечения фич, non-maximum suppression для постобработки детекции объектов. Проектирует алгоритмы инференса реального времени, балансируя ограничения точности и задержки.
Определяет алгоритмические стандарты для CV-команды: критерии выбора алгоритмов обработки изображений, бенчмарки оптимизации инференса, оценка алгоритмов аугментации данных. Проводит ревью алгоритмических решений в CV-пайплайнах реального времени.
Интеграционное тестирование 1
▼
Понимает основы интеграционного тестирования стадий пайплайна компьютерного зрения. Пишет простые тесты проверки потока данных через предобработку изображений, инференс модели и постобработку. Следует принятым в команде стандартам валидации интеграций с камерами и сенсорами.
Самостоятельно проектирует интеграционные тесты end-to-end пайплайнов компьютерного зрения от захвата изображений до результатов инференса. Применяет контрактное тестирование для границ API сервинга моделей. Интегрирует тесты визуальной регрессии и валидации точности в CI/CD.
Проектирует стратегию интеграционного тестирования многоступенчатых систем компьютерного зрения, включая калибровку камер, предобработку и мульти-модельный инференс. Внедряет автоматизированную валидацию визуального качества по всему пайплайну обработки. Оптимизирует тестовую пирамиду, балансируя тесты точности моделей с проверками аппаратной интеграции. Менторит команду по тестированию границ производительности CV-систем реального времени.
Определяет стратегию интеграционного тестирования продакшн-систем компьютерного зрения на edge-устройствах и облачных обработках. Формирует стандарты качества для точек интеграции vision-пайплайнов, включая бенчмарки точности и SLA по задержкам. Внедряет культуру shift-left тестирования с ранней валидацией спецификаций камер и матриц совместимости моделей.
Классический ML 1
▼
Понимает основные estimators scikit-learn (SVM, Random Forest, KNN) для классификации визуальных признаков. Применяет базовые pipelines со StandardScaler и PCA для предобработки признаков. Следует командным стандартам кросс-валидации на image datasets.
Самостоятельно строит scikit-learn pipelines для извлечения HOG/SIFT-признаков с SVM и ensemble-классификаторами для распознавания изображений. Понимает компромиссы между сложностью модели и скоростью inference. Настраивает гиперпараметры через GridSearchCV.
Обладает глубокой экспертизой комбинирования scikit-learn classical ML с deep learning feature extractors для гибридных CV-систем. Проектирует масштабируемые prediction-сервисы с joblib-сериализацией и оптимизацией sparse-матриц. Менторит команду по валидации несбалансированных визуальных датасетов.
Определяет стратегию команды по интеграции scikit-learn classical ML в CV-pipeline наряду с deep learning. Устанавливает стандарты бенчмаркинга моделей и протоколов оценки для задач detection и classification. Проводит ревью архитектуры ML-pipelines на воспроизводимость.
Компьютерное зрение 1
▼
Понимает основы Основы Computer Vision. Применяет базовые практики в повседневной работе. Следует рекомендациям команды.
Самостоятельно применяет Основы Computer Vision на практике. Понимает trade-offs различных подходов. Решает типовые задачи.
Глубоко владеет Основы Computer Vision. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.
Определяет стратегию Основы Computer Vision на уровне команды/продукта. Формирует стандарты и best practices. Проводит review.
Кэширование 1
▼
Использует Redis на базовом уровне в PyTorch/OpenCV. Выполняет простые задачи по готовым шаблонам. Понимает базовые концепции и следует принятым в команде практикам.
Самостоятельно реализует задачи с Redis в PyTorch/OpenCV. Понимает внутреннее устройство и оптимизирует производительность. Пишет тесты с помощью evaluation metrics.
Проектирует архитектуры кэширования Redis для пайплайнов компьютерного зрения — кэширование feature-векторов изображений для поиска по схожести, кэширование результатов инференса для повторных запросов и управление распределёнными очередями задач для пакетной обработки. Оптимизирует структуры данных Redis для высокопроизводительных данных зрения. Менторит команду по стратегиям кэширования для приложений зрения реального времени.
Определяет стратегию кэширования Redis для платформ компьютерного зрения — формирует стандарты кэширования фич изображений, TTL результатов моделей и управления очередями пакетной обработки. Проводит ревью дизайна кэширования vision-пайплайнов и определяет техническую дорожную карту для инфраструктуры данных зрения реального времени.
Многопоточность и конкурентность 1
▼
Понимает основы асинхронного программирования в Python: asyncio для конкурентного I/O, async-паттерны загрузки данных для пайплайнов обучения, базовые концепции конкурентной обработки изображений. Следует командным конвенциям async-кода в загрузке CV-данных.
Самостоятельно применяет асинхронное программирование в CV-пайплайнах: конкурентная загрузка изображений с async data loaders, неблокирующая обработка inference-сервиса, async-агрегация результатов для пакетной обработки. Понимает компромиссы между sync и async паттернами для GPU-bound CV-нагрузок.
Проектирует async-архитектуры для CV-систем: async-пайплайны загрузки данных для обучения, конкурентная обработка запросов инференса, GPU-aware async-планирование. Менторит команду по async-паттернам для оптимизации пропускной способности CV-пайплайна.
Определяет стандарты асинхронного программирования для CV-команды: гайдлайны async-пайплайнов загрузки данных, ревью архитектуры конкурентного инференса, GPU-aware async-паттерны планирования. Устанавливает best practices для async-паттернов в системах CV-обработки.
Облачные провайдеры 1
▼
Понимает базовые концепции AWS для нагрузок компьютерного зрения — S3 для хранения изображений, EC2 GPU-инстансы для обучения и Rekognition для управляемых сервисов зрения. Использует готовые конфигурации для провижининга GPU-инстансов. Выполняет простые операции — загрузку датасетов в S3 и мониторинг задач обучения — под руководством.
Самостоятельно настраивает сервисы AWS для нагрузок зрения — EC2 GPU-инстансы с CUDA, политики жизненного цикла S3 для датасетов изображений и Lambda для легковесного инференса. Пишет Terraform/CDK для паттернов инфраструктуры GPU-обучения. Понимает VPC-сетевое взаимодействие для безопасности сервинга моделей и управление spot-инстансами для экономичного обучения.
Проектирует инфраструктурные решения AWS для продакшн-систем компьютерного зрения — мульти-GPU кластеры обучения EC2, эндпоинты инференса реального времени SageMaker и пайплайны обработки изображений на S3. Оптимизирует затраты через стратегии spot-инстансов для обучения и right-sized эндпоинты инференса. Внедряет security hardening для нагрузок зрения с VPC-изоляцией, шифрованием артефактов моделей и контролями доступа к чувствительным данным изображений.
Определяет стратегию инфраструктуры AWS для платформ компьютерного зрения, охватывающих GPU-кластеры обучения и деплои инференса. Формирует стандарты IaC для провижининга нагрузок зрения и автоматизации деплоя моделей. Проводит архитектурные ревью, оптимизируя соотношение стоимость-производительность GPU, и продвигает FinOps для вычислительных ресурсов зрения.
ООП и паттерны проектирования 1
▼
Понимает базовые концепции ООП в Python: классы, наследование, абстрактные методы. Применяет простые принципы SOLID при структурировании кода CV-пайплайна. Следует командным паттернам классов обработки изображений и дизайна обёрток инференса моделей в проектах PyTorch/OpenCV.
Самостоятельно применяет ООП/SOLID в коде CV-пайплайнов: правильная абстракция для этапов предобработки изображений, интерфейсные бэкенды инференса моделей, единственная ответственность в модулях аугментации данных. Понимает компромиссы между классовым дизайном пайплайна и функциональными трансформациями в PyTorch/OpenCV.
Применяет ООП/SOLID в архитектуре CV-систем: strategy pattern для сменяемых бэкендов моделей, абстрактные интерфейсы пайплайнов для стадий пре-/постобработки, dependency injection для провайдеров датасетов/аугментации. Проектирует расширяемые CV-фреймворки, позволяющие добавлять новые архитектуры моделей без изменения кода пайплайна.
Определяет стандарты ООП/SOLID для CV-команды: гайдлайны абстракции пайплайна обработки изображений, интерфейсные контракты бэкендов инференса, архитектура модулей аугментации данных. Проводит ревью решений по дизайну классов в системах обработки CV реального времени.
Реляционные БД 1
▼
Понимает базовый PostgreSQL для CV-работы: хранение метаданных изображений и данных аннотаций, базовые запросы для управления датасетами, понимание паттернов blob storage для ссылок на изображения. Следует командным конвенциям проектирования схем CV-датасетов и паттернов запросов.
Самостоятельно проектирует схемы БД для CV-пайплайнов: оптимизирует запросы для извлечения данных аннотаций, управляет хранением метаданных изображений большого масштаба, внедряет эффективные паттерны версионирования датасетов. Понимает компромиссы между PostgreSQL и объектным хранилищем для управления CV-артефактами.
Проектирует архитектуру PostgreSQL для инфраструктуры данных CV: оптимизирует БД для управления аннотациями большого масштаба и версионирования датасетов, внедряет эффективный поиск метаданных по миллионам изображений, настраивает партиционирование для управления жизненным циклом обучающих данных. Менторит команду по паттернам БД для пайплайнов данных computer vision.
Определяет стратегию данных PostgreSQL для CV-команд: устанавливает стандарты хранения метаданных изображений и аннотаций, проектирует архитектуру БД для управления датасетами в масштабе, обеспечивает внедрение лучших практик PostgreSQL для пайплайнов данных computer vision.
Управление памятью 1
▼
Понимает основы Управление памятью на базовом уровне. Применяет простые концепции в рабочих задачах с использованием Python. Следует рекомендациям senior-разработчиков при решении задач.
Управляет памятью для пайплайнов обработки изображений и видео: аллокация буферов, zero-copy операции и трансферы GPU-памяти. Понимает layout памяти OpenCV Mat и подсчёт ссылок. Работает с крупными аллокациями тензоров для моделей инференса. Профилирует использование памяти в сценариях обработки реального времени.
Проектирует архитектуры памяти для продуктовых CV-систем: управление пулами GPU-памяти, unified memory для обмена данными CPU-GPU и потоковая обработка для видео высокого разрешения. Реализует кастомные аллокаторы для пайплайнов инференса реального времени. Оптимизирует загрузку моделей и sharing весов между потоками инференса. Менторит команду по отладке GPU-памяти (cuda-memcheck, nsight) и профилированию аллокаций.
Определяет стандарты управления памятью для команд CV/ML-инжиниринга. Устанавливает governance GPU-памяти: политики аллокации, размеры пулов памяти и стратегии предотвращения OOM. Проводит архитектурные ревью memory-critical пайплайнов. Создаёт обучающие материалы по оптимизации GPU/CPU памяти для команды.
Файловое и объектное хранилище 1
▼
Использует S3 / Object Storage на базовом уровне в PyTorch/OpenCV. Выполняет простые задачи по готовым шаблонам. Понимает базовые концепции и следует принятым в команде практикам.
Самостоятельно реализует задачи с S3 / Object Storage в PyTorch/OpenCV. Понимает внутреннее устройство и оптимизирует производительность. Пишет тесты с помощью evaluation metrics.
Проектирует S3-хранилище для масштабных датасетов изображений/видео и артефактов моделей. Реализует версионированные пайплайны датасетов с S3 Select для эффективных запросов. Оптимизирует multipart-загрузки для приёма обучающих данных.
Определяет архитектурные решения по S3 / Object Storage на уровне продукта. Формирует стандарты. Проводит design review и определяет технический roadmap.
Чистый код и рефакторинг 1
▼
Понимает базовые принципы качества кода применительно к разработке на Python/OpenCV. Следует командным конвенциям именования и правилам форматирования кода. Пишет простые, читаемые функции для задач обработки изображений. Принимает обратную связь на код-ревью и вносит исправления.
Самостоятельно применяет практики качества кода в разработке компьютерного зрения. Пишет чистый код пайплайнов обучения и инференса с правильной обработкой данных. Понимает компромиссы между скоростью экспериментов с моделями и структурой кода. Ревьюит CV-код на корректность аугментации данных, консистентность предобработки и воспроизводимость.
Проектирует стандарты качества кода для CV-пайплайнов: структура кода обучения моделей, ясность inference-пайплайнов, модульность предобработки данных. Рефакторит исследовательские прототипы в production-ready CV-системы с правильной обработкой ошибок и логированием. Внедряет quality gates для кода model serving.
Определяет стандарты качества кода для команды CV-инженерии: конвенции кода пайплайнов обучения, документация экспериментов с моделями, практики ревью кода инференса. Проводит архитектурные ревью дизайна CV-систем. Устанавливает quality gates для готовности моделей к деплою.