Автор на курс Специалист по Data Science (удаленная работа)

Вакансия: Автор на курс Специалист по Data Science

Описание вакансии

ООО СберОбразование компания экосистемы Сбера, созданная в 2021 году. Мы внедряем цифровые решения и создаем новые возможности для

Edutoria активно развивающаяся образовательная платформа от Сбера для онлайн-обучения взрослых.

Мы стремимся к человекоцентричности образования, помогаем людям в их профессиональном и личностном развитии, делая обучение персонифицированным, доступным и посильным. А помогают нам в этом практикующие специалисты, выверенная методология и ИИ-инструменты.

Сейчас мы работаем над созданием курса Аналитик данных и ищем авторов, которые бы вместе с нами разрабатывали бы учебные материалы и делали их понятными, полезными и удобными для обучающихся.

Обязанности:

• Участвовать в проектирование модулей образовательного контента;
• Создавать уроки в соответствии с ТЗ и брифом по программе курса от программного эксперта и методиста в текстовом и видеоформате;
• Разрабатывать практические задания, квизы, тесты и отчетные проекты для проверки знаний;
• Итерационно улучшать контент на основе обратной связи, актуализировать его и обеспечивать высокое качество контента;
• Работать в команде вместе с продюсером, методистом, программным экспертом, редактором и дизайнером.

Наши ожидания от вас:

• Вы работаете на позиции data scientist 5+ лет, имеете опыт работы в качестве: Data Scientist, ML разработчик, MLOps инженер, аналитик данных, python разработчик;
• Имеете практический опыт и знания в одной или нескольких следующих темах:

1. Углубленные концепции и техники программирования на языке Python;

2. Продвинутая работа в терминале Linux, работа в IDE PyCharm, настройка виртуального окружения, включая менеджеры зависимостей и переменные окружения;

3. Методы и инструменты разведочного анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA), включая основы математической статистики и использование специализированных библиотек Python;

4. Фундаментальные математические и вычислительные знания, включая основы мат. анализа, теории оптимизации и численные методы, применяемые в машинном обучении;

5. Фундаментальные концепции и методы машинного обучения, включая задачи регрессии, классификации и кластеризации, а также основные метрики оценки моделей и библиотеки Python для машинного обучения;

6. Продвинутые методы машинного обучения, включая деревья решений и бустинги, а также их реализацию и обучение с использованием популярных библиотек Python;

7. Ключевые концепции и методы работы с нейронными сетями, включая полносвязные нейронные сети, рекурентые нейронные сети, их применение для анализа временных рядов, обучение и оценку качества. Понимание концепции transfer learning;

8. Глубокое обучение (Deep Learning) и его приложения в компьютерном зрении, обработке естественного языка и рекомендательных системах.

• Знаете, как организовать практику так, чтобы студенты смогли реализовать полученный навык на похожих кейсах в дальнейшей работе.

Будет плюсом :

• Логическое и структурное мышление;
• Умение писать понятный, интересный текст, проводить точные аналогии, придумывать примеры и иллюстрации;
• Опыт публичных выступлений, внутренних обучений или менторства джунов.

Мы заботимся о наших сотрудниках и предлагаем:

• Удаленный формат сотрудничества со связью в мессенджерах и созвонами в корпоративных сервисах;
• Оформление по договору ГПХ с самозанятым или ИП;
• Возможность совмещать с основной работой. Проект предполагает нагрузку в 15-20 часов в неделю с возможностью гибких включений в течение недели;
• Ежемесячную выплату по факту сделанных работ, размер вознаграждения обсуждается на собеседовании;
• Работу над значимым проектом с вдохновляющей миссией и осязаемой ценностью как для команды, так и для обучающихся;
• Возможность построить программу обучения, опираясь на свой профессиональный опыт, и управлять ее экспертной составляющей, принимая самостоятельные решения;
• Возможность продолжить сотрудничество в роли наставника или автора на других продуктах Edutoria;
• Дружную и креативную контентную команду, открытую к экспериментам и поддерживающую мемы, шутки и неформальную коммуникацию.