Начинать что-то новое всегда страшно. Кто-то откладывает реальную работу, потому что боится работать с продуктом, пока не разберется в нем «очень глубоко внутри», а кто-то считает, что для успешного начала нужно подтянуть теорию, еще порешать задачки. Но всё сводится к прокрастинации работы.
Поэтому, мы подобрали пять типовых задач для ML инженера позиции джуниор, чтобы вы понимали – как они выглядят в жизни и к какому результату вы должны прийти.
️Кейс 1. Сбор и чистка данных
Это рутина, которая делает все остальное возможным. Вам дают тему и источники, вы тянете сырые тексты или таблицы, убираете мусор, дубли и странные кодировки, приводите поля к одному виду и балансируете классы. Цель простая: получить набор, на котором не стыдно учить модель. Финал выглядит как аккуратный датасет плюс скрипт и README, чтобы любой смог повторить.
Кейс 2. Baseline на бенчмарке
Команде нужна точка отсчета. Вы берете референсный конфиг, фиксируете версии и seed, гоняете модель на известном наборе и сверяете метрики с публичной вилкой. Смысл в том, чтобы понять, что у нас все собрано правильно. Ожидаемый итог: метрики в пределах нормы, логи и конфиг приложены, есть с чем сравнивать будущие улучшения.
Кейс 3. Мини-пайплайн препроцессинга
Это превращение разрозненных шагов в один воспроизводимый прогон. Делаете короткий EDA, выносите очистку и трансформации в функции, сохраняете артефакты и проверяете на отложенной выборке. Цель - убрать ручные клики и магические константы. Результат - ноутбук или скрипт, который запускается сверху вниз и дает одинаковый выход.
Кейс 4. Офлайн-оценка качества
Тут вы переводите качество в цифры, понятные команде. Выбираете уместные метрики, считаете их на разных сегментах, строите графики, фиксируете пороги. Контекст простой: по этим числам будут принимать решения. Финал - один скрипт оценки, таблица метрик с датой и короткий вывод, где видно, что стало лучше, а что просело.
Кейс 5. Отчет по эксперименту и хенд-офф
Это упаковка работы так, чтобы коллега продолжил без вас. Коротко описываете задачу и гипотезу, откуда взялись данные и как готовились, какой конфиг модели, какие метрики получились и что делать дальше. Цель - экономия времени команды и сохранение знаний. Итог - аккуратный Markdown или ноутбук со ссылками и однозначным next step.
Сохраните пост, возможно он вам пригодится в будущем. А если вы хотели бы почитать про пошаговый разбор одного из этих кейсов с примерами кода, поставьте реакцию на пост или отпишитесь в комментариях.