| Data Engineer |
Работает с данными: сбор данных из разрозненных источников, проверка данных на корректность, очистка и приведение данных к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа. |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Data Engineer |
Работает с данными: сбор данных из разрозненных источников, проверка данных на корректность, очистка и приведение данных к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа. |
Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ |
Осуществляет выбор инструментов разработки на языке Python, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с использованием языка программирования Python; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием языка программирования Python |
| Data Engineer |
Работает с данными: сбор данных из разрозненных источников, проверка данных на корректность, очистка и приведение данных к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа. |
Способен применять языки программирования Java/Scala для решения задач в области ИИ |
Осуществляет выбор инструментов разработки на языках Java/Scala, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с использованием языков программирования Java/Scala; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием языков программирования Java/Scala |
| Data Engineer |
Разрабатывает, поддерживает и развивает ETL-процессы |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Data Engineer |
Применяет различные модели и технологии хранения данных |
Способен применять различные модели и (или) технологии хранения данных |
Осуществляет выбор технологий и механизмов хранения и доступа к данным; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с примением различных технологий хранения данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием технологий хранения данных |
| Data Engineer |
Применяет различные модели и технологии для обработки данных |
Способен применять различные модели и (или) технологии обработки данных |
Осуществляет выбор технологий обработки больших данных, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с примением различных технологий обработки данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием технологий обработки данных |
| Data Engineer |
Применяет технологии организации инфраструктуры баз данных |
Способен применять технологии организации инфраструктуры БД |
Осуществляет выбор направления вспомогательных технологических решений для формирования единого стека работы с большими данными для решения поставленной задачи; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с примением различных технологий организации инфраструктуры БД; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием технологий организации инфраструктуры БД |
| Data Engineer |
Проводит поиск и исследование систем-источников данных, а также выявляет возможности и способы интеграции |
Способен осуществлять предварительный анализ данных и применять методы сбора и разметки данных |
Обосновывает способы и варианты применения методов предварительного анализа данных в задачах ИИ, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет методы анализа данных для проверки разведочных гипотез и подготовки данных к применению современных методов ИИ; Оценивает результативность применения методов предварительного анализа данных в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами; Применяет инструменты сбора и разметки данных для формирования обучающих выборок. |
| Data Engineer |
Взаимодействует с инженерными командами, специалистами по данным и другими заинтересованными сторонами для понимания как данные можно использовать для удовлетворения потребностей бизнеса. |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений |
| Data Engineer |
Понимает потребности пользователей, предлагает решения |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| Data Architect |
Разрабатывает и поддерживает архитектуры для работы с большими данными |
Способен применять технологии организации инфраструктуры БД |
Осуществляет выбор направления вспомогательных технологических решений для формирования единого стека работы с большими данными для решения поставленной задачи; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с примением различных технологий организации инфраструктуры БД; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием технологий организации инфраструктуры БД |
| Data Architect |
Проектирует модели данных, разработанные по различным направлениям деятельности компаний (на концептуальном и логическом уровнях) |
Способен проводить эксперименты на данных, формулировать гипотезы исследования, строить (обучать, дообучать) модели машинного обучения с оценкой их качества и анализом ошибок, обеспечивать воспроизводимость и масштабируемость исследований на данных |
Проводит исследования на данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами искусственного интеллекта |
| Data Architect |
Проектирует, разрабатывает и внедряет требования и общую стратегию организации данных, включая стандарты, принципы, источники данных, хранилище, конвейеры, потоки данных и политики безопасности данных; Проектирует потоки данных между системами и хранилищем, алгоритмов загрузки и обработки данных |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Data Architect |
Применяет инструменты виртуализации и контейнеризации — Docker, Kubernetes |
Способен применять и (или) проектировать различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
Осуществляет выбор инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Разрабатывает и отлаживает различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Тестирует, испытывает и оценивает качество инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
| Data Architect |
Разрабатывает механизмы хранения и доступа к данным |
Способен применять различные модели и (или) технологии хранения данных |
Осуществляет выбор технологий и механизмов хранения и доступа к данным; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с примением различных технологий хранения данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием технологий хранения данных |
| Data Architect |
Создает единую базу знаний компании посредством наполнения бизнес-глоссария, создает единый каталог данных компании, выполняет построение data-lineage |
Способен осуществлять управление знаниями, в том числе с применением алгоритмов интеллектуального поиска решений и формирования стратегий |
Осуществляет выбор и адаптацию методов и моделей ИИ для решения типовых задач управления знаниями; Обеспечивает условия для применения методов и моделей ИИ для решения типовых задач управления знаниями, включая подготовку данных и разработку пайплайнов; Оценивает качество решения задач управления знаниями, в т.ч. на основе тестирования, бенчмарков и сопоставления с аналогами |
| Data Architect |
Взаимодействует с инженерами данных, специалистами по данным и другими заинтересованными сторонами для реализации стратегии данных; Руководит командами по работе с данными для разработки безопасного, масштабируемого, высокопроизводительного и надежного программного обеспечения и услуг для обработки больших данных и аналитики |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений; Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| AI Architect |
Управляют переходом от анализа бизнес-проблем и сбора бизнес-требований к определению технических требований к системе и проектированию систем ИИ в компании |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Определяет и формализует проблему предметной области, решение которой требует применения искусственного интеллекта; Определяет парадигму и класс решений ИИ, высокоуровневые требования к математическому и программному обеспечению для решения поставленной задачи; Оценивает технические требования и разрабатывает техническое задание на системы искусственного интеллекта в конкретной предметной области |
| AI Architect |
Определяют архитектуру ИИ в проекте, подходы к проектированию, выбор подходящего стека технологий ИИ для RnD и промышленной разработки |
Способен проектировать и поддерживать архитектуру систем искусственного интеллекта |
Определяет архитектуру ИИ, подходы к проектированию, выбор подходящего стека технологий ИИ для RnD и промышленной разработки; Разрабатывает архитектуру системы ИИ для различных предметных областей |
| AI Architect |
Cоздают, развертывают и вводят в эксплуатацию сквозной конвейер вывода ML моделей в продуктив через все стадии жизненного цикла систем машинного обучения |
Способен проектировать и поддерживать архитектуру систем искусственного интеллекта |
Cоздают, развертывают и вводят в эксплуатацию сквозной конвейер вывода ML моделей в продуктив через все стадии жизненного цикла систем машинного обучения |
| AI Architect |
Обеспечивают масштабирование систем ИИ, управляют изменениями систем ИИ в ходе их эксплуатации и развития, обеспечивают вывод систем из эксплуатации |
Способен проектировать и поддерживать архитектуру систем искусственного интеллекта |
Обеспечивает масштабирование, управляет изменениями систем ИИ в ходе их эксплуатации и развития, обеспечивают вывод систем из эксплуатации |
| AI Architect |
Проводит непрерывный поиск, аудит и совершенствование методов, технологий и инструментов ИИ |
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| AI Architect |
|
Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ. |
Обосновывает способы и варианты применения методов и моделей в задачах искусственного интеллекта, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет аппарат теории вероятностей, матстатистики и теории информации для формулирования и анализа задач искусственного интеллекта; Применяет современный математический аппарат теории вероятностей для исследования методов и моделей машинного обучения; Применяет аппарат байесовского моделирования и теорию информации для построения и анализа устойчивости и интерпретируемости современных моделей искусственного интеллекта; Применяет численные методы, включая методы оптимизации, для разработки и исследования обучающих алгоритмов; Применяет статистические методы анализа и машинного обучения для решения задач анализа данных и проведения экспериментов на данных; Применяет современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ; Оценивает результативность применения методов и моделей в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами |
| AI Architect |
|
Способен применять и (или) разрабатывать архитектуры глубоких нейронных сетей / генеративных глубоких сетей / алгоритмы, методы и технологии компьютерного зрения /технологии обработки естесственного языка |
Проводит исследования новых методов глубокого обучения, предлагает собственные имплементации архитектур глубоких нейронных сетей; Разрабатывает новые методы генеративного глубокого обучения, создает новые или модифицирует известные архитектуры генеративных глубоких сетей; Разрабатывает новые алгоритмы и библиотеки компьютерного зрения, новые архитектуры глубоких нейронных сетей и методы их обучения для задач анализа изображений и видео; Разрабатывает новые алгоритмы и библиотеки обработки естественного языка, новые архитектуры глубоких нейронных сетей и методы их обучения для задач анализа текста |
| AI Architect |
Являются связующим звеном между аналитиками данных, инженерами данных, разработчиками, инженерами (DevOps, DataOps, MLOps) и руководителями бизнес-подразделений для управления и масштабирования инициатив в области ИИ |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений; Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| AI Architect |
Управляют рисками (техническими и организационными) в проектах по использованию ИИ |
Способен управлять процессом жизненного цикла ИИ-продукта |
Управляет рисками проекта в области искусственного интеллекта |
| ML Researcher |
|
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения трендов современного искусственного интеллекта |
| ML Researcher |
|
Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ. |
Обосновывает способы и варианты применения методов и моделей в задачах искусственного интеллекта, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет аппарат теории вероятностей, матстатистики и теории информации для формулирования и анализа задач искусственного интеллекта; Применяет современный математический аппарат теории вероятностей для исследования методов и моделей машинного обучения; Применяет аппарат байесовского моделирования и теорию информации для построения и анализа устойчивости и интерпретируемости современных моделей искусственного интеллекта; Применяет численные методы, включая методы оптимизации, для разработки и исследования обучающих алгоритмов; Применяет статистические методы анализа и машинного обучения для решения задач анализа данных и проведения экспериментов на данных; Применяет современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ; Оценивает результативность применения методов и моделей в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами |
| ML Researcher |
Проводит исследования и создаёт прототипы решений на основе методов глубокого обучения и классического ML |
Способен применять и (или) разрабатывать архитектуры глубоких нейронных сетей / генеративных глубоких сетей / алгоритмы, методы и технологии компьютерного зрения /технологии обработки естесственного языка |
Проводит исследования новых методов глубокого обучения, предлагает собственные имплементации архитектур глубоких нейронных сетей; Разрабатывает новые методы генеративного глубокого обучения, создает новые или модифицирует известные архитектуры генеративных глубоких сетей; Разрабатывает новые алгоритмы и библиотеки компьютерного зрения, новые архитектуры глубоких нейронных сетей и методы их обучения для задач анализа изображений и видео; Разрабатывает новые алгоритмы и библиотеки обработки естественного языка, новые архитектуры глубоких нейронных сетей и методы их обучения для задач анализа текста |
| ML Researcher |
Проводит исследования и создаёт прототипы решений на основе методов глубокого обучения и классического ML |
Способен применять классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных |
Обосновывает способы и варианты применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Эффективно применяет классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных для обеспечения достижимости функциональных характеристик систем ИИ; Оценивает результативность применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами" |
| ML Researcher |
|
Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ |
Осуществляет выбор инструментов разработки на языке Python, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с использованием языка программирования Python; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием языка программирования Python |
| ML Researcher |
Профессионально проводит и координирует все фазы исследовательского проекта |
Способен управлять процессом жизненного цикла ИИ-продукта |
Подбирает методологию управления проектами с ИИ под ограничения задачи и ресурсное обеспечение и организует процесс разработки системы ИИ по выбранной методологии; Осуществляет запуск и ведение проекта в области ИИ, в том числе планирование и контроль задач, оценку ресурсов"; Управляет требованиями к системам искусственного интеллекта, в том числе определяет метрики качества и правила их применения и оценки; Управляет рисками проекта в области искусственного интеллекта; Cоздает, развертывает и вводит в эксплуатацию сквозной конвейер вывода ML моделей в продуктив через все стадии жизненного цикла систем машинного обучения |
| ML Researcher |
Создает промышленные образцы применения новых моделей или технологий, проводит эксперименты |
Создает промышленные образцы применения новых моделей или технологий, проводит эксперименты |
Проводит исследования на данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами искусственного интеллекта |
| ML Researcher |
Взаимодействует с прикладными продуктовыми командами и исследователями из других подразделений |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений |
| ML Researcher |
Интерпретирует и представляет результаты, в том числе не техническим контрагентам. |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| ML Researcher |
Активно публикует результаты своих исследований |
Способен организовывать и осуществлять научные исследования, представлять, оформлять и защищать результаты интеллектуальной деятельности (ОС ИТМО) |
Анализирует, интерпретирует, оценивает, представляет и защищает результаты выполненного исследования с обоснованными выводами и рекомендациями; Оформляет документацию для защиты объектов интеллектуальной собственности и коммерциализации прав на объекты интеллектуальной собственности |
| ML Engineer |
|
Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ. |
Обосновывает способы и варианты применения методов и моделей в задачах искусственного интеллекта, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет аппарат теории вероятностей, матстатистики и теории информации для формулирования и анализа задач искусственного интеллекта; Применяет современный математический аппарат теории вероятностей для исследования методов и моделей машинного обучения; Применяет аппарат байесовского моделирования и теорию информации для построения и анализа устойчивости и интерпретируемости современных моделей искусственного интеллекта; Применяет численные методы, включая методы оптимизации, для разработки и исследования обучающих алгоритмов; Применяет статистические методы анализа и машинного обучения для решения задач анализа данных и проведения экспериментов на данных; Применяет современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ; Оценивает результативность применения методов и моделей в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами |
| ML Engineer |
Оборачивает ML модели в сервисы и развертывает их в продуктивной среде, выстраивает процесс промышленной разработки ML-систем и обеспечивает их эксплуатацию |
|
|
| ML Engineer |
Применяет инструменты и практики MLOps для оптимизации и автоматизации процессов развертывания моделей, их дообучения, обслуживания и мониторинга |
|
|
| ML Engineer |
Проектирует, разрабатывает и улучшает алгоритмы/модели машинного обучения для продуктов компании с учетом требований к производительности и работе в продуктиве (оптимизация инференса, компрессия моделей) |
Способен применять классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных |
Обосновывает способы и варианты применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Эффективно применяет классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных для обеспечения достижимости функциональных характеристик систем ИИ; Оценивает результативность применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами" |
| ML Engineer |
Имплементирует известные алгоритмы, архитектуры и модели машинного обучения на реальных (сырых) данных компании/продукта, с оценкой качества от этапа MVP до продуктивной системы |
Способен применять и (или) проектировать различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
Осуществляет выбор инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Разрабатывает и отлаживает различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Тестирует, испытывает и оценивает качество инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
| ML Engineer |
Применяет Python для написания моделей |
Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ |
Осуществляет выбор инструментов разработки на языке Python, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с использованием языка программирования Python; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием языка программирования Python |
| ML Engineer |
Применяет методы распределенной обработки данных и машинного обучения на больших данных в продуктивных средах с целью извлечения бизнес-пользы |
Способен применять и (или) проектировать различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
Осуществляет выбор инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Разрабатывает и отлаживает различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Тестирует, испытывает и оценивает качество инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
| ML Engineer |
Осуществляет мониторинг и сопровождение ML-моделей |
Способен применять и (или) проектировать различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
Осуществляет выбор инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Разрабатывает и отлаживает различные инструменты и инженерные практики промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде; Тестирует, испытывает и оценивает качество инструментов и инженерных практик промышленной разработки систем ИИ, развертывания и сопровождения моделей машинного обучения в продуктивной среде |
| AI PM |
Проводит форсайт по развитию ИИ в различных отраслях |
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| AI PM |
Проводит форсайт по развитию ИИ в различных отраслях |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Определяет и формализует проблему предметной области, решение которой требует применения искусственного интеллекта |
| AI PM |
Осуществляет ведение (запуск и управление) проектов в области ИИ, в том числе подбор команды, планирование и контроль задач, оценка ресурсов |
Способен управлять процессом жизненного цикла ИИ-продукта |
Осуществляет запуск и ведение проекта в области ИИ, в том числе планирование и контроль задач, оценку ресурсов |
| AI PM |
Осуществляет ведение (запуск и управление) проектов в области ИИ, в том числе подбор команды, планирование и контроль задач, оценка ресурсов |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Определяет состав и обеспечивает подбор команды проекта в области искусственного интеллекта |
| AI PM |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников проекта, включая бизнес-лидеров, команду Data Science и разработчиков ПО. |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений |
| AI PM |
Управляет рисками и обеспечивает качество проекта |
Способен управлять процессом жизненного цикла ИИ-продукта |
Управляет требованиями к системам искусственного интеллекта, в том числе определяет метрики качества и правила их применения и оценки; Управляет рисками проекта в области искусственного интеллекта |
| AI PM |
Умеет разрабатывать ТЗ на системы ИИ, разрабатывать и вести проектную документацию |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Оценивает технические требования и разрабатывает техническое задание на системы искусственного интеллекта в конкретной предметной области |
| AI PM |
Проводит оценку качества моделей машинного обучения |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Data Analyst |
|
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| Data Analyst |
Проводит исследования на данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных (c ML или без) и визуализирует результаты с применением технологий анализа данных (статистического анализа), методов и алгоритмов машинного обучения |
Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ. |
Обосновывает способы и варианты применения методов и моделей в задачах искусственного интеллекта, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет аппарат теории вероятностей, матстатистики и теории информации для формулирования и анализа задач искусственного интеллекта; Применяет современный математический аппарат теории вероятностей для исследования методов и моделей машинного обучения; Применяет аппарат байесовского моделирования и теорию информации для построения и анализа устойчивости и интерпретируемости современных моделей искусственного интеллекта; Применяет численные методы, включая методы оптимизации, для разработки и исследования обучающих алгоритмов; Применяет статистические методы анализа и машинного обучения для решения задач анализа данных и проведения экспериментов на данных; Применяет современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ; Оценивает результативность применения методов и моделей в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами |
| Data Analyst |
Выбирает и обучает (дообучает) ML модели, проводит валидацию, реализует шаги по улучшению качества моделей |
Способен применять классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных |
Обосновывает способы и варианты применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Эффективно применяет классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных для обеспечения достижимости функциональных характеристик систем ИИ; Оценивает результативность применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами" |
| Data Analyst |
Отвечает за доведение результатов исследований, обнаруженных инсайтов в данных до процессов принятия решений стейкхолдерами (нетехническими специалистами) |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| Data Analyst |
Отвечает за сбор и анализ данных, оценку их качества, предлагают меры по улучшению качества данных - участвуют в роли аналитиков в выстраивании процессов создания "чистых" данных в компании |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Data Analyst |
Владеет доменными знаниями о "бизнес-смысле" данных и бизнес-процессах работы с данными |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Оценивает технические требования и разрабатывает техническое задание на системы искусственного интеллекта в конкретной предметной области |
| Data Analyst |
Для решения RnD задач на данных пишут программный код с целью быстрой проверки гипотез на данных (не с целью вывода в продуктивную среду) |
Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ |
Осуществляет выбор инструментов разработки на языке Python, приемлемых для создания прикладной системы ИИ с заданными требованиями; Разрабатывает и отлаживает прикладные решения с элементами ИИ с использованием языка программирования Python; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами ИИ, реализованных с использованием языка программирования Python |
| AI CDO |
|
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| AI CDO |
Отвечает за разработку стратегии цифровой трансформации, изменение бизнес-модели и бизнес-процессов для цифровизации бизнеса, политикой организации в отношении данных, аналитики и внедрения ИИ |
Способен разрабатывать и реализовывать стратегию цифровой трансформации компании на основе подходов ИИ и Big Data, формировать экосистему продуктов, ИИ и цифровых технологий |
Разрабатывает стратегию цифровой трансформации, изменения бизнес-модели и бизнес-процессов для цифровизации бизнеса |
| AI CDO |
Формирует портфель цифровых решений и решений с поддержкой ИИ |
Способен разрабатывать и реализовывать стратегию цифровой трансформации компании на основе подходов ИИ и Big Data, формировать экосистему продуктов, ИИ и цифровых технологий |
Формирует портфель цифровых решений и решений с поддержкой ИИ |
| AI CDO |
Обеспечивает лидерство в управлении изменениями, связанными с внедрением сквозных цифровых технологий по всем видам деятельности |
Способен разрабатывать и реализовывать стратегию цифровой трансформации компании на основе подходов ИИ и Big Data, формировать экосистему продуктов, ИИ и цифровых технологий |
Разрабатывает стратегию цифровой трансформации, изменения бизнес-модели и бизнес-процессов для цифровизации бизнеса |
| AI CDO |
Определяет целеполагание применения технологий ИИ в деятельности организации |
Способен разрабатывать и реализовывать стратегию цифровой трансформации компании на основе подходов ИИ и Big Data, формировать экосистему продуктов, ИИ и цифровых технологий |
Определяет политику организации в отношении данных, аналитики и внедрения ИИ, целеполагания применения технологий ИИ в деятельности организации |
| AI CDO |
Формирует экосистему организации в области ИИ и смежных цифровых технологий (включая вовлечение собственных подразделений, партнеров, подрядчиков, вузов для задач обучения, и пр.) |
Способен разрабатывать и реализовывать стратегию цифровой трансформации компании на основе подходов ИИ и Big Data, формировать экосистему продуктов, ИИ и цифровых технологий |
Формирует экосистему организации в области ИИ и смежных цифровых технологий |
| AI CDO |
Формирует корпоративный центр компетенций в сфере цифровых технологий |
Способен развивать компетенции по искусственному интеллекту и работе с данными в компании |
Применяет практики обмена опытом и передачи знаний в команде, практики профессионального развития и самообразования специалистов |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Выполнить декомпозицию проблемы на составные части, содержащие компактные ИИ-решения (для дальнейшей проработки архитектором ИИ) |
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Определить и формализовать проблему предметной области, решение которой требует применения ИИ |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Определяет и формализует проблему предметной области, решение которой требует применения искусственного интеллекта |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Определить парадигму и класс решений ИИ, высокоуровневые требования к математическому и программному обеспечению для решения поставленной задачи |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Определяет парадигму и класс решений ИИ, высокоуровневые требования к математическому и программному обеспечению для решения поставленной задачи |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Определить метрики качества и правила их применения (оценки и пр.) |
Способен управлять процессом жизненного цикла ИИ-продукта |
Управляет требованиями к системам искусственного интеллекта, в том числе определяет метрики качества и правила их применения и оценки |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Разрабатывать и оценивать технические требования (техническое задание) на системы с ИИ в конкретной предметной области |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Оценивает технические требования и разрабатывает техническое задание на системы искусственного интеллекта в конкретной предметной области |
| AI Qualified Ordering Specialist |
Разрабатывать ПиМ, проводить испытания, обеспечивать приемку результатов работ |
Способен проводить эксперименты на данных, формулировать гипотезы исследования, строить (обучать, дообучать) модели машинного обучения с оценкой их качества и анализом ошибок, обеспечивать воспроизводимость и масштабируемость исследований на данных |
Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами искусственного интеллекта |
| Domain ML Specialist |
Определяет пути и гипотезы применения технологий ИИ на основе априорных знаний предметной (доменной) области |
Способен применять знания об истории развития и трендах современного ИИ для формулирования корректных постановок задач и поиска перспективных способов решения проблем с помощью ИИ. |
Позиционирует собственную задачу в заданной области знания c точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта; Определяет тенденции развития, оценивает новизну и практическую значимость своих решений с точки зрения современного искусственного интеллекта; Оценивает конкурирующие решения и разработки с точки зрения основных трендов современного искусственного интеллекта |
| Domain ML Specialist |
Выбирает и обучает (дообучает) ML модели, проводит валидацию, реализует шаги по улучшению качества моделей в определенной доменой области |
Способен применять классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных |
Обосновывает способы и варианты применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Эффективно применяет классические методы и модели машинного обучения / методы повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмы обучения с подкреплением / алгоритмы автоматического машинного обучения / алгоритмы обучения на нестандартных объемах данных для обеспечения достижимости функциональных характеристик систем ИИ; Оценивает результативность применения классических методов и моделей машинного обучения / методов повышения устойчивости, надежности, безопасности алгоритмов МО / алгоритмов обучения с подкреплением / алгоритмов автоматического машинного обучения / алгоритмов обучения на нестандартных объемах данных в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами" |
| Domain ML Specialist |
Выбирает и обучает (дообучает) ML модели, проводит валидацию, реализует шаги по улучшению качества моделей в определенной доменой области |
Способен применять и (или) разрабатывать архитектуры глубоких нейронных сетей/ генеративных глубоких сетей / компьютерного зрения |
Проводит исследования новых методов глубокого обучения, предлагает собственные имплементации архитектур глубоких нейронных сетей; Применяет (сделав обоснованный выбор) готовые DL-модели (известные архитектуры глубоких нейронных сетей), при необходимости дообучает/оптимизирует их для решения прикладной задачи на реальных данных с оценкой качества; Создает собственную имплементацию известной нейросетевой архитектуры с пайплайном обучения модели на заданном стеке технологий по описанию в публикации (в научной статье, на веб-ресурсе, в репозитарии) для решения прикладной задачи; Адаптирует/оптимизирует известные архитектуры глубоких нейросетей и пайплайны их обучения/дообучения под определенный набор данных и технические требования к работе в продуктивной среде; Выбирает DL-фреймворки и перспективные нейросетевые модели и подходы к иобучению/дообучению под заданный класс прикладных задач; Применяет известные архитектуры генеративных глубоких нейронных сетей для решения прикладной задачи (генерация текста, генерация изображений по тексту, синтез речи и т.д.), при необходимости проводя дообучение на наборах данных; Имплементирует известные архитектуры генеративных сетей, реализует пайплайны их обучения на датасетах и вывод генеративных моделей в продуктивную среду; Разрабатывает новые методы генеративного глубокого обучения, создает новые или модифицирует известные архитектуры генеративных глубоких сетей |
| Domain ML Specialist |
Проводит исследования на доменных данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных и визуализирует результаты с применением технологий анализа данных (статистического анализа), методов и алгоритмов машинного обучения |
Способен проводить эксперименты на данных, формулировать гипотезы исследования, строить (обучать, дообучать) модели машинного обучения с оценкой их качества и анализом ошибок, обеспечивать воспроизводимость и масштабируемость исследований на данных |
Проводит исследования на данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных; Тестирует, испытывает и оценивает качество решений с элементами искусственного интеллекта |
| Domain ML Specialist |
Проводит исследования на доменных данных, выдвигает гипотезы, проводит эксперименты на данных и визуализирует результаты с применением технологий анализа данных (статистического анализа), методов и алгоритмов машинного обучения |
Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ. |
Обосновывает способы и варианты применения методов и моделей в задачах искусственного интеллекта, включая их математическое (алгоритмическое) преобразование и адаптацию к специфике задачи; Применяет аппарат теории вероятностей, матстатистики и теории информации для формулирования и анализа задач искусственного интеллекта; Применяет современный математический аппарат теории вероятностей для исследования методов и моделей машинного обучения; Применяет аппарат байесовского моделирования и теорию информации для построения и анализа устойчивости и интерпретируемости современных моделей искусственного интеллекта; Применяет численные методы, включая методы оптимизации, для разработки и исследования обучающих алгоритмов; Применяет статистические методы анализа и машинного обучения для решения задач анализа данных и проведения экспериментов на данных; Применяет современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ; Оценивает результативность применения методов и моделей в задачах ИИ на основе сопоставления с аналогами |
| Domain ML Specialist |
Отвечает за сбор и анализ данных, оценку их качества, предлагают меры по улучшению качества данных - участвуют в роли аналитиков в выстраивании процессов создания "чистых" данных в компании |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
"Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных;Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps)" |
| Domain ML Specialist |
Владеет доменными знаниями о "бизнес-смысле" данных и бизнес-процессах работы с данными |
Способен определять требования к наборам данных для решения задач машинного обучения, проводить поиск, сбор, разметку и анализ наборов данных, оценивать качество данных, обеспечивать непрерывную интеграцию данных |
Определяет требования к наборам и качеству данных для решения задач машинного обучения; Работает с данными, в том числе собирает данные из разрозненных источников, проверяет данные на корректность; Проводит очистку данных и приводит их к виду, пригодному для дальнейшей обработки и анализа; Проводит разметку данных; Применяет инструменты и практики непрерывной интеграции данных (DataOps) |
| Domain ML Specialist |
Владеет доменными знаниями о "бизнес-смысле" данных и бизнес-процессах работы с данными |
Способен проводить анализ бизнес-проблем с оценкой перспективности применения ИИ для их решения, осуществлять постановку задачи машинного обучения, формулировать требования к системе ИИ |
Оценивает технические требования и разрабатывает техническое задание на системы искусственного интеллекта в конкретной предметной области |
| Domain ML Specialist |
Взаимодействует с прикладными продуктовыми командами и исследователями из других подразделений |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие всех участников команды проекта в области искусственного интеллекта, включая команды и специалистов из других подразделений |
| Domain ML Specialist |
Интерпретирует и представляет результаты, в том числе не техническим контрагентам |
Способен руководить работой команды проекта в области ИИ |
Обеспечивает эффективное взаимодействие со стейкхолдерами (в том числе нетехническими специалистами), понимает их потребности, интерпретирует и доводит до них результаты |
| AI Security Engineer |
Анализирует и обеспечивает защищенность системы искусственного интеллекта на всех этапах ее жизненного цикла |
Способен обеспечивать безопасность систем ИИ, управлять рисками в разработке систем ИИ, создавать решения с доверенным ИИ с учетом этики ИИ |
Анализирует и обеспечивает защищенность системы искусственного интеллекта на всех этапах ее жизненного цикла |
| AI Security Engineer |
Проводит валидацию систем искусственного интеллекта, оценивает эффективность и качество обеспечения защищенности и безопасности |
Способен обеспечивать безопасность систем ИИ, управлять рисками в разработке систем ИИ, создавать решения с доверенным ИИ с учетом этики ИИ |
Проводит валидацию систем искусственного интеллекта, оценивает эффективность и качество обеспечения защищенности и безопасности |
| AI Security Engineer |
Анализирует защищенность разрабатываемого ПО со встроенным искусственным интеллектом с использованием программных средств и ручного анализа |
Способен обеспечивать безопасность систем ИИ, управлять рисками в разработке систем ИИ, создавать решения с доверенным ИИ с учетом этики ИИ |
Анализирует защищенность разрабатываемого ПО со встроенным искусственным интеллектом с использованием программных средств и ручного анализа |
| AI Security Engineer |
Участвует в разработке архитектуры систем ИИ в части обеспечения безопасности |
Способен обеспечивать безопасность систем ИИ, управлять рисками в разработке систем ИИ, создавать решения с доверенным ИИ с учетом этики ИИ |
Участвует в разработке архитектуры систем ИИ в части обеспечения безопасности |
| AI Security Engineer |
Разрабатывает и применяет методы защиты и противодействия атакам на системы искусственного интеллекта |
Способен обеспечивать безопасность систем ИИ, управлять рисками в разработке систем ИИ, создавать решения с доверенным ИИ с учетом этики ИИ |
Разрабатывает и применяет методы защиты и противодействия атакам на системы искусственного интеллекта |