EB-2 NIW для Data Scientists и ML-инженеров: как упаковать вклад и доказать влияние
Нишевой гайд для специалистов по данным и ML-инженеров: матрица доказательств, кейсы, шаблоны проектов и KPI плана влияния на 12–18 месяцев. Без общей воды — только то, что усиливает пронги Dhanasar.
Базовые критерии смотрите в cornerstone и возвращайтесь к узкой DS/ML-практике здесь.
Матрица: вклад → пронги Dhanasar → метрики → документы
Вместо широкой таблицы — гибкие карточки. На ПК — 2–3 колонки, на мобильных — одна, без горизонтального скролла и переполнения.
8 кратких примеров вкладов: формат «проблема → решение → влияние → мэппинг»
Проблема: позднее распознавание. Решение: EHR-модель, drift-мониторинг. Влияние: +7.8% recall, −0.6ч до антибиотика, −11% ICU-дни. Prong 1–3; доки: отчёт, FDA-комплаенс, LoR меддиректора.
Решение: LSTM + exogenous. Влияние: −13% MAPE, $2.4M/год экономии. Prong 1–3; доки: отчёт utility, SLA.
Решение: GBDT + графовые фичи. Влияние: −22% FN, −18% FP, $6M предотвращённых потерь. Prong 1–3; доки: A/B, письмо CISO.
Решение: sensor-fusion. Влияние: +6.2 mAP, −15% крит. событий/млн км. Prong 1–3; доки: протоколы испытаний.
Решение: NLP-триаж. Влияние: −31% time-to-recall; 12 штатов в пилоте. Prong 1–3; доки: отчёты штатов, MoU.
Решение: CV + спутники. Влияние: −25% площадь повреждения. Prong 1–3; доки: отчёт CalFire.
Решение: ML с погодой/почвами. Влияние: +9% урожай, −7% вода. Prong 1–3; доки: кооператив фермеров, патент.
Решение: eval-бенчмарки, jailbreak-детектор. Влияние: −34% небезопасных ответов. Prong 1–3; доки: bmk-репорт, OSS.
4 шаблона: быстро «упаковать» кейсы под пронги
- Важность для США: какая проблема решается.
- Новизна: архитектура/данные/абляции; SOTA-gap.
- Вклад автора: идея, эксперименты, код.
- Валидация: конференция/award/PC-роль, цитирования.
- Трансфер: внедрение/стандартизация.
- Проблема: ущерб/риски.
- Решение: пайплайн (фичстор, мониторинг, drift).
- Итоги: метрики до/после, экономический эффект.
- Роль: дизайн/деплой/SRE.
- Roadmap: масштабирование по штатам, KPI.
- Пейнпоинт: где индустрия «болит».
- Решение: репозиторий/модуль, ядровые PR.
- Принятие: adopters, downloads/stars.
- Безопасность: model cards, evals, CVE-фиксы.
- Стандарты: NIST/IEEE/HL7.
- Unmet need: рынок/регуляторика.
- Техрешение: IP/патенты, дифференциация.
- Пилоты: LoI/контракты США.
- Юнит-экономика: $ эффект, масштабируемость.
- NIW-пакет: письма не-коллабораторов, gov-интерес.
План влияния (12–18 мес.): KPI-сет под пронги Dhanasar
- 1–2 критичных домена (health, grid, платежи).
- KPI: смертность/ущерб/энергобаланс.
- Roadmap с квартальными вехами.
- 2+ пилота в США (больницы/utility/штаты).
- SLA, отчёты «до/после», LoI/контракты.
- MLOps: дрейф, retraining, алерты.
- Рабочие группы (NIST AI RMF).
- Datasheets, model cards, evals.
- OSS-релизы ядра/бенчмарков.
- 1+ публикация/white paper по пилотам.
- 1+ патент/заявка; стратегия лицензирования.
- Доклады/PC/Area Chair.
Как связать доказательства с пронгами Dhanasar
Prong 1 — National Importance
- Национальная значимость проблемы (health, grid, safety).
- Масштаб/общественная польза, покрытие населения.
- Прямой контекст США (штаты, федеральные программы).
Prong 2 — Well Positioned
- Роль и трек-рекорд: дизайн, деплой, мониторинг.
- Партнёры и пилоты в США / реальные адоптеры.
- Возможность продвинуть область (ресурсы, экспертиза).
Prong 3 — Balance
- Польза для США больше, чем задержки по LC.
- Экономия средств/жизней/ресурсов, снижение рисков.
- Общественное благо: стандарты, открытые артефакты.
KPI на 12–18 месяцев: простой ориентир
Письма-рекомендации: кого просить и что просить
- 2–3 не-коллаборатора из США (академия/индустрия/стандарты).
- 1–2 партнёра по пилотам (C-уровень, руководитель департамента, CISO).
- Экспертов с PC/Area Chair/NIST/IEEE/HL7-фоном.
- Кто автор и почему его мнение весит.
- Почему домен важен для США (кратко).
- Конкретный вклад заявителя с метриками.
- Почему NIW ускорит пользу для США (Prong 3).
- Общих фраз без измеримых результатов.
- Повтора резюме вместо интерпретации влияния.
- Писем только от коллег — добавляйте внешних экспертов.
Чек-лист перед подачей и типовые ошибки
- 2–3 кейса с измеримым результатом ($/люди/%).
- LoR и подтверждающие документы к каждому кейсу.
- Доказательства распределены по пронгам 1–3.
- План влияния с KPI и US-партнёрами.
- OSS/standards-артефакты, если не бьют по IP.
- «Высокая зарплата» без рыночных сравнений.
- Публикации без трансфера в практику.
- LoR без конкретики и метрик.
- Слабый «well-positioned» (нет партнёров/пилотов).
- Игнор комплаенса/этики в чувствительных доменах.
FAQ: коротко о главном
Нужны ли публикации в топ-конференциях?
Сильный сигнал, особенно с наградами/PC-ролями. Для продакшн-ML столь же сильны кейсы «до/после» с $-эффектом и письма от независимых лидеров.
Достаточно ли open-source без внедрений?
Если OSS признан и активно используется (adopters, downloads, цитаты) — да, но добавьте письма не-коллабораторов и примеры реального воздействия.
Что важно для «well-positioned»?
Роль и трек-рекорд, партнёры/пилоты, компетенции MLOps, понимание комплаенса и этики.
Как показать «balance of national interest»?
Докажите, что польза от ускорения перевешивает стандартный LC: социальные/экономические метрики, письма от публичных структур, участие в стандартах.
