Программный эксперт курса по Data Science

Дата размещения вакансии: 16.09.2024
Работодатель: Яндекс Практикум
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

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 мы ожидаем:

  • 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.

Что предстоит делать?

  • Работать в команде контент-продюсера, продакта, методиста, редакторов, старшего автора, авторов и иллюстратора

  • На основе данных с рынка вместе с методистом формировать карту компетенций intern и junior специалистов.

  • Проектировать программу курса. Совместно с методистом определять последовательность тем и образовательные результаты тем, уроков и практических заданий

  • Проводить экспертное ревью уроков на предмет соответствия намеченным в программе образовательным результатам и корректности знаний в области Data Science

  • Участвовать в найме авторов. Определять, достаточно ли у претендента знаний и навыков, чтобы писать обучающий контент

  • Помогать в построении процесса обучения. Определять, какие активности добавить в курс. Например, где-то может не хватать вебинара или практического задания.

Что мы предлагаем?

  • Ежемесячное 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.

  • Удобный цифровой офис. Мы используем Miro, Zoom, Figma — инструменты, которые позволяют классно организовать совместную работу.

  • 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.