Автор курса «Инженер машинного обучения» в Яндекс Практикум

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.

За каждым из наших курсов стоит большая команда. И сейчас направление Анализа данных в Практикуме ищет авторов для программы по Машинному обучению.

Что делает автор?

• Создает материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продактами программы.
• Пишет тексты уроков, в которых поддерживают интерес студента и помогают справиться с трудностями.
• 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.

Что мы ожидаем от вас?

Авторы должны глубоко понимать одну или несколько тем и технологий, который мы включим в программу.

В первую очередь нам нужны авторы по темам:

1. Работа с большими данными
2. Развёртывание ML модели в Production среде
3. Uplift-моделирование
4. Предсказание оттока
5. Жизненные циклы ML модели, MLOPs, ML System Design

Если по любой теме у вас есть опыт работы более трёх лет и вы хотите делиться знаниями со студентами — вы можете стать нашим автором.

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 15 часов в неделю. При этом нужно быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.
• Удобный цифровой офис. Мы используем Miro, Notion, 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.