Data science 1

Автор на курс «Специалист по Data Science»

Стойте у истоков создания образовательного контента и меняйте жизни людей

О вакансии

Можно совмещать с основной работой

Привет! На связи команда из направления анализа данных Яндекс Практикума. Мы готовим курс «Специалист по Data Science» и ищем авторов, которые поделятся своей экспертизой.

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.
около 10‑15 часов в неделю
вознаграждение по итогам отбора

Что делает автор?

  • Создаёт материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продакт‑менеджерами программы.
  • Пишет тексты уроков, в которых поддерживает интерес студентов к обучению.
  • Улучшает существующий контент на основе обратной связи от студентов, экспертов сопровождения и редакторов.
  • Разрабатывает дополнительные материалы (тренажёр, чек-листы, тесты, памятки, квизы) и тестовые задания для проверки знаний.
  • Предлагает идеи, как улучшить усвоение материала.
  • Участвует в проектировании программы.
  • Что мы ожидаем от вас?

    Мы особенно ждём авторов, готовых работать над темами:

  • Обработка больших данных (Spark/PySpark).
  • Внедрение моделей и автоматизация пайплайнов (Airflow, MLflow).
  • Введение в глубинное обучение (нейросети, CNN, RNN, трансформеры).
  • Модели для обработки текста и изображений (NLP и CV).
  • Разработка рекомендательных систем.
  • Инструменты и библиотеки:

  • Airflow — опыт построения DAG-ов, автоматизация inference‑процессов, работа с батч‑инференсом и мониторингом моделей.
  • MLflow — треккинг экспериментов, логирование моделей, понимание культуры reproducible ML.
  • PySpark / Spark — опыт построения пайплайнов обработки больших данных, понимание архитектуры.
  • RecSys — знание подходов к рекомендательным системам: матричная факторизация, content‑based, гибридные. Опыт с библиотеками LightFM, Implicit.
  • PyTorch + Hugging Face — уверенное построение и обучение моделей в задачах NLP и CV.
  • Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost — уверенное владение ML-инструментами, настройка гиперпараметров, интерпретация моделей (SHAP, Permutation).
  • Pandas и NumPy — уверенная работа с табличными данными, векторизация вычислений, обработка данных.
  • А также:

  • Техническое образование (преимущественно в области ML).
  • Опыт работы Data scientist или на смежных позициях от 3-х лет.
  • 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.
  • Дружелюбие и умение работать с командой сообща.
  • Опыт преподавания, публичных выступлений или авторства экспертных статей — будет преимуществом.
  • Что мы предлагаем?

  • Мы предлагаем удаленное сотрудничество, нужно только быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.
  • Возможность экспериментировать и реализовать свой потенциал: мы доверяем вашему опыту и не тратим время и силы друг друга на микроменеджмент.
  • Плавное погружение в сотрудничество: познакомим вас с инструментами разработки курсов и с командой, которая поможет преобразовать ваши знания в целый курс.
  • Пополнение портфолио: мы выдаем нашим экспертам сертификаты о социально‑полезной деятельности.
  • Возможность писать статьи и участвовать в конференциях, мероприятиях и подкастах Яндекс Практикума.
  • Мы ждём именно тебя!