Что должен знать специалист DS для того чтобы стать Senior и как найти эти границы(Junior, Middle, Senior) именно в DS, ML, AI?

Чтобы стать Senior в Data Science, специалист должен обладать следующими знаниями и навыками: 5

• глубокие, уверенные знания математики и статистики; 5
• опыт: от 5 решённых проектов; 5
• программирование: уверенные Python, SQL; 5
• экспертные знания в своей области; 5
• полная самостоятельность от постановки задачи до вывода в продакшен; 5
• способность обучать и менторить младших и продвинутых специалистов. 5

Границы между уровнями Junior, Middle и Senior в Data Science могут быть следующими: 13

• Junior. 1 Начинающий специалист, который нуждается в постоянном наставничестве. 1 От него ожидают уверенного владения базовым инструментарием (Python/R), умения готовить данные, строить простые модели и составлять отчётность. 1
• Middle. 1 На этой ступени Data Scientist уже может самостоятельно справляться со стандартными задачами и обходиться без помощи, запрашивая её только в нештатных ситуациях. 1 От него требуется квалифицированное применение методов машинного обучения, углублённая аналитика больших данных, создание сложных визуализаций. 1
• Senior. 1 Это специалист, имеющий в активе несколько успешно реализованных проектов. 1 Он способен взять задачу напрямую от бизнес-заказчика и самостоятельно её решить. 1 В его «арсенале»: глубокая экспертиза в передовых методах, опыт работы с комплексными аналитическими платформами, «тонкая настройка» моделей под задачи. 1

Следует учитывать, что чётких критериев оценки нет, и в каждой компании решают, что должен знать и уметь сотрудник на каждой ступени. 8