Открытые предложения | Автор курса «Аналитик данных +»
Автор курса «Аналитик данных +»
Автор курса «Аналитик данных +»
Стойте у истоков создания образовательного контента и меняйте жизни людей
На связи команда из направления анализа данных Яндекс Практикума. Мы готовим расширенную версию курса «Аналитик данных» и ищем авторов, которые поделятся своей экспертизой.
Яндекс Практикум — сервис онлайн-образования для тех, кто хочет развиваться на работе или сменить профессию. Наше направление готовит специалистов в анализе данных, data science, инжиниринге данных, системном анализе и др.
Мы верим, что освоить новый навык можно только с помощью регулярных усилий и полного погружения в практику. В процессе обучения студенты сталкиваются со сложностями: не получается, непонятно, нет свободного времени, лень — всё как в жизни. Наша миссия — помочь каждому преодолеть трудности и получить востребованные навыки. Во всём мире. Мы бережно относимся к контенту наших курсов и стремимся, чтобы он был качественным и полезным для студентов.
- Пишет тексты для уроков онлайн-курса при поддержке методиста и редактора. Мы будем компетентно, понятно и интересно подавать теорию и придумывать задания. Планируем много практики и погружение в реальные кейсы или очень приближенные к реальным задачам аналитика.
- Разрабатывает дополнительные материалы (чек-листы, памятки, схемы) и задания для проверки знаний (тесты, квизы, кейсы, практические задачи).
- Вместе с командой авторов, редакторов, иллюстраторов придумывает образовательные механики, фишки и прочее — всё, что сделает наш курс лучшим.
- Предлагает идеи, как улучшить усвоение материала.
Для курса «Аналитик данных Расширенный» мы разрабатываем уроки для спринтов «ClickHouse как аналитическая СУБД», «Извлечение и подготовка больших данных (s3 PySpark ClickHouse)» и «Автоматизация (AirFlow)».
Авторы должны глубоко понимать одну или несколько тем, которые мы включили в программу (достаточна экспертиза в конкретной теме/инструменте из списка). Для этого необходим опыт работы со следующими инструментами:
- Apache Spark и PySpark. Важно понимать, что такое Spark, чем он отличается от MapReduce и почему компании его внедряют. Круто, если есть хороший опыт работы с PySpark и его основными методами (pandas-подобными) в контексте распределенных вычислений на Python.
- AirFlow. Здесь ожидаем, что есть опыт создания DAG-ов на Python и их автоматизации, использования в них операторов Airflow, сенсоров Airflow для проверки наличия данных и т. д.
А также:
- Непреодолимое желание делиться знаниями и опытом, рассказывать сложное доступно и понятно. Так, чтобы вас поняли люди без опыта в этой сфере.
- Умение грамотно и интересно писать, а где уместно — шутить, придумывать аналогии и метафоры, чтобы объяснить.
- Опыт работы аналитиком данных или на смежных позициях от 3-х лет.
- Дружелюбие и умение работать с командой сообща.
- Опыт преподавания, публичных выступлений или авторства экспертных статей — будет преимуществом.
- Ежемесячное вознаграждение. Размер вознаграждения обсуждаем на встрече с командой.
- 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 10 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.
