Чем предстоит заниматься
- 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.
Требования:
- Основы машинного обучения
- Обучение моделей
- Внедрение, мониторинг, AB-тесты моделей
- Обработка больших данных, Трекинг экспериментов в ML flow, Введение в глубинное обучение.
- Авторы должны глубоко понимать одну или несколько тем, которые включили в программу (достаточна экспертиза в конкретной теме/инструменте из списка). Для этого необходим опыт работы со следующими инструментами:
- Scikit-learn/XGBoost/LightGBM/CatBoost
- Pandas и NumPy
- MLflow
- PyTorch и Hugging Face
- Apache Spark и PySpark
- Airflow
- RecSys
- Техническое образование (преимущественно в области ML).
- Опыт работы Data scientist или на смежных позициях от 3-х лет.
- 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.
- Дружелюбие и умение работать с командой сообща.
- Опыт преподавания, публичных выступлений или авторства экспертных статей — будет преимуществом.