Определяет измеримую задачу и критерии pass/fail
Формирующаяся роль · Школа данных, исследований и AI-оценки
Профессиональный маршрут «Специалист по оценке AI-систем»
Разберите реальные задачи роли, освойте инструменты и создайте портфолио, которое показывает не просмотр уроков, а способность выполнить работу. Маршрут связан со школой «Школа данных, исследований и AI-оценки» и ведёт к результату: Eval Operating Pack: task definition, representative dataset, rubric/graders, failure taxonomy, regression dashboard и release decision.
Low-codeСредний
О роли. Название роли может различаться между компаниями; маршрут описывает устойчивый набор задач и доказательств навыка, а не обещание конкретной вакансии.
Рабочие задачи, а не список сервисов.
AI ускоряет анализ, но одновременно повышает цену плохих данных и неподтверждённых выводов; ценность создаёт проверяемый метод.
Собирает representative и adversarial cases
Калибрует human и automated graders
Ведёт regression и release review
От основы — к доказательству навыка.
Каждый этап заканчивается понятным результатом и подводит к итоговому проекту.
01. Основа роли
Понять контекст, ограничения и стандарт качества.
02. Рабочая система
Освоить методы и собрать повторяемый процесс.
03. Проект и доказательство
Создать проект, пройти проверку и оформить portfolio evidence.
Курсы маршрута
10 уроков · 435 минут
AI-грамотность и безопасная работа
AI Use-Case Canvas + Safe Use Policy + Personal AI Work Protocol.
12 уроков · 495 минут
Prompt engineering: от запроса до production-стандарта
Prompt Specification + Prompt Eval Suite + Team Prompt Package.
12 уроков · 495 минут
AI-исследование и проверка доказательств
Research Brief + Evidence Dossier + Verified Decision Memo.
10 уроков · 435 минут
Надёжные AI-агенты: от задачи до пилота
Agent Decision Brief + Agent System Specification + Eval & Launch Plan.
9 уроков · 405 минут
Управление AI: риски, контроль и ответственность
AI System Inventory + AI Risk & Control Plan + Governance Operating Model.
Навыки и инструменты
Сначала логика работы. Потом — подходящий инструмент.
Сервисы меняются, поэтому маршрут связывает инструменты с устойчивыми профессиональными задачами.
Что вы сможете применять
- Eval design
- Representative datasets
- Rubrics and graders
- Failure analysis
- Критическое мышление
- Интеллектуальная честность
- Объяснение неопределённости
С чем вы научитесь работать
- Datasets и eval harness
- Rubric design
- Tracing и error taxonomy
- Statistical summaries
Проекты и портфолио
Не просто пройти уроки. Собрать работу, которую можно показать.
Полный eval-пакет для одного AI use case с baseline, graders, regression tests и release decision.
Golden Eval Set
Набор normal, edge, unsafe и failure cases.
Evaluation Report
Метрики, сегменты, ошибки и рекомендации.
Release Gate
Решение launch/hold с evidence.
Итоговый результат
Eval Operating Pack: task definition, representative dataset, rubric/graders, failure taxonomy, regression dashboard и release decision.
Название роли может различаться между компаниями; маршрут описывает устойчивый набор задач и доказательств навыка, а не обещание конкретной вакансии.
Что подтверждает навык
- Task & Eval Specification
- Golden Dataset
- Failure & Release Report
Направление
Школа данных, исследований и AI-оценки
Превращайте данные, источники и AI-выводы в проверяемые модели, решения и доказательства качества.
Другие профессии школыFAQ
Частые вопросы о профессии.
01Чем занимается AI Evaluation Specialist?
Проектирует eval-наборы, критерии, graders и launch gates, чтобы качество AI-систем измерялось до и после запуска. Итог работы — Eval Operating Pack: task definition, representative dataset, rubric/graders, failure taxonomy, regression dashboard и release decision.
02Кому подходит маршрут «AI Evaluation Specialist»?
Аналитики, QA, AI product, разработчики и специалисты, которым близка проверка качества.
03Нужно ли уметь программировать?
Глубокое программирование не требуется на старте. Понадобится готовность работать с таблицами, интеграциями, API-коннекторами и логикой процессов.
04Сколько времени занимает обучение?
Рекомендуемый маршрут рассчитан примерно на 14 недель при нагрузке около 5 часов в неделю. Внутри — 5 курса и 53 уроков; фактический темп можно адаптировать.
05Что можно добавить в портфолио после обучения?
Маршрут ведёт к проверяемым артефактам: Task & Eval Specification, Golden Dataset, Failure & Release Report. В LYNQ Academy принятые работы можно связать с Skills Passport и резюме.
06Гарантирует ли маршрут трудоустройство?
Название роли может различаться между компаниями; маршрут описывает устойчивый набор задач и доказательств навыка, а не обещание конкретной вакансии.
Сравнить
Похожие профессиональные маршруты.
Школа данных, исследований и AI-оценки
Аналитик данных с AI
Профессия построена как Decision Lab: ученик проходит один сквозной кейс от неопределённого бизнес-вопроса до воспроизводимого анализа и управленческого решения. AI ускоряет черновики и код, но каждый ключевой вывод проходит человеческую проверку.
4 курсаШкола данных, исследований и AI-оценкиАналитик рыночной и конкурентной разведки
Преобразует неопределённый вопрос в проверяемое исследование, сравнивает источники и отделяет факт от предположения.
4 курсаСледующий шаг
Попробуйте формат. Затем выбирайте маршрут.
Бесплатный урок показывает механику обучения до решения о покупке.
Узнать о старте продаж