Открытые предложения | Программный эксперт курса по Data Science

Программный эксперт курса по Data Science

Стойте у истоков создания образовательного контента и меняйте жизни людей

Можно совмещать с основной работой (от 20 часов в неделю)

Яндекс Практикум — сервис онлайн-образования, где реально освоить востребованную цифровую профессию и найти стабильную работу. А технологии и команда экспертов помогают довести дело до конца.

Мы ищем эксперта с опытом работы в области классического машинного обучения не менее 5 лет, который будет работать в роли программного менеджера над курсом «Специалист по Data Science».

Программный менеджер, или curriculum lead — это специалист, который совместно с командой Практикума разрабатывает концептуальную рамку нового курса: программу, практические кейсы и т.д., под которую далее авторы пишут образовательный контент.

Что делает программный эксперт?
  • Работает в команде контент-продюсера, продакта, методиста, редакторов, старшего автора, авторов и иллюстратора
  • На основе данных с рынка вместе с методистом формирует карту компетенций intern и junior специалистов.
  • Проектирует программу курса. Совместно с методистом определяет последовательность тем и образовательные результаты тем, уроков и практических заданий
  • Проводит экспертное ревью уроков на предмет соответствия намеченным в программе образовательным результатам и корректности знаний в области Data Science
  • Участвует в найме авторов.  Определяет, достаточно ли у претендента знаний и навыков, чтобы писать обучающий контент
  • Помогает в построении процесса обучения. Определяет, какие активности добавить в курс. Например, где-то может не хватать вебинара или практического задания.
Что мы ожидаем от вас?
  • Опыт работы от 5 лет в крупных и средних компаниях в качестве middle/senior Data Scientist.
  • Опыт работы в одной или нескольких отраслях: банковская отрасль, e-commerce/ритейл, промышленность и добыча, медиасервисы. Предпочтение будет у кандидатов с опытом работы в банковской отрасли и e-commerce/ритейле.
  • Опыт найма и сопровождения junior и intern специалистов.
  • Возможность уделять работе над курсом 20-25 часов в неделю.
  • Мы концентрируемся на следующих темах, практическое понимание которых нам хотелось бы увидеть:
  • Знание жизненного цикла моделей машинного обучения и процессов разработки, от бизнес-задачи до выкатки в продакшн.
  • Машинное обучение.
  • Понимание задач (регрессия, кластеризация, классификация и т. д.) и знание классических алгоритмов машинного обучения (деревья решений, SVM, бустинги и т. д.) и их применения.
  • Умение создавать и тестировать модели машинного обучения.
  • Уверенное владение языком Python, понимание принципов ООП.
  • Знание SQL.
  • Знание библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
  • Знание библиотек для работы с машинным обучением (scikit-learn, Catboost и др.).
  • Хорошее понимание возможностей и ограничений Jupyter Notebook.

Плюсом будут:

  • Опыт преподавания, наставничества, обучения коллег, публичных выступлений или авторства экспертных статей
  • Способность разрабатывать структурированные учебные материалы, включая теоретические и практические задания
  • Умение адаптировать материал под уровень знаний аудитории
  • Умение простыми словами объяснить сложные методы и инструменты из сферы DS
  • Инициативность, предложение и аргументация своих идей и решений в коллективных дискуссиях и умение слышать других участников процесса.
  • Понимание, как устроено обучение на онлайн-курсах.
  Что мы предлагаем?
  • Ежемесячное сдельное вознаграждение. Размер вознаграждения обсуждаем на собеседовании.
  • Удалённое сотрудничество. У нас нет офиса — мы все работаем из разных городов, стран и даже в путешествиях.
  • Возможность совмещать с другой работой. Мы предлагаем сотрудничество удалённо, от 20 часов в неделю. При этом нужно быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.
  • Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения. Мы доверяем вашему опыту и не тратим время и силы друг друга на микроменеджмент.
  • Осязаемые результаты деятельности. Главная метрика, по которой мы судим сами себя — это процент студентов, которые находят работу после окончания курса (сейчас — 69%).
  • Небольшую дружную команду, которая отвечает за создание и выпуск контента. Мы поддерживаем друг друга и любим шутить.


Мы ждём именно тебя!

Wed Oct 02 2024 01:26:33 GMT+0300 (Moscow Standard Time)