Классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных)
LLM-приложения и AI-агенты
Построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции)
Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks
Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене
Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы
Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов
Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов
Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов
Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида
Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде
Документировать разработанные компоненты и подходы
Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения
Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности
Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны