Автор курса Аналитик данных + (удаленная работа)

Вакансия: Автор курса Аналитик данных +

Описание вакансии

Можно совмещать с основной работой (от 10 часов в неделю)

Привет!

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.

Что делает автор?

• 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.

Что мы ожидаем от вас?

Знания и навыки

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:

1. 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.

2. 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.

Что мы предлагаем?

• 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.