Будує, тренує, оцінює та виводить ML-моделі в продакшн. Відповідає за feature engineering, інфраструктуру для serving моделей і постійний моніторинг їхньої якості.
Нижче наведено розбір цієї ролі за матрицею для репрезентативної комірки. Ваші числа відрізнятимуться — обчисліть власний Wagecard для точного розбору вашої географії, досвіду, зарплати та складу задач.
ТехнологіїTier 2 · середній · репрезентативна комірка
Нижче = більше тримається на людині. Зона підсилення.
Порахуйте числа для своєї власної ролі ML-інженер.
Цей розбір — репрезентативна комірка. Виберіть власну географію, досвід, зарплату та склад задач, щоб побачити операційну вартість ШІ, ринкову ставку та розподіл за чотирма класами для вашого реального тижня — кожне число зі своїм методом та довірчим інтервалом.
За часткою, зваженою за годинами, серед задач цієї ролі
Замінне0%
Підсилене ШІ33%
Веде людина, ШІ допомагає50%
Критичне для людини17%
Розбір по задачах
Оцінки, що формують числа на рівні ролі
Спроможність та людська перевага, задача за задачею — кожна цифра несе свій метод і оновлюється разом з матрицею.
Задача
Спроможність
Надійність
Ціна помилки
Людська перевага
Feature engineering
65
55
3/5
50/100
Тренувати й оцінювати моделі
75
65
3/5
40/100
Деплоїти моделі в продакшн
60
55
4/5
55/100
Моніторити моделі в продакшні
65
60
4/5
50/100
Рішення щодо архітектури моделей
45
40
4/5
70/100
Крос-функціональні рев'ю ML
25
25
4/5
80/100
Обчислено за матрицею спроможностей v1 · модель v1-mvp · репрезентативна комірка (Tier 2 / середній). Оновлюється разом з оновленням матриці. Відкрита методологія на /methodology.
