Программный эксперт курса по Data Science

Что делает программный эксперт

• Работает в команде контент-продюсера, продакта, методиста, редакторов, старшего автора, авторов и иллюстратора.
• На основе данных с рынка вместе с методистом формирует карту компетенций Intern- и Junior-специалистов.
• Проектирует программу курса. Совместно с методистом определяет последовательность тем и образовательные результаты тем, уроков и практических заданий.
• Проводит экспертное ревью уроков на предмет соответствия намеченным в программе образовательным результатам и корректности знаний в области Data Science.
• Участвует в найме авторов. Определяет, достаточно ли у претендента знаний и навыков, чтобы писать обучающий контент.
• Помогает в построении процесса обучения. Определяет, какие активности добавить в курс. Например, где-то может не хватать вебинара или практического задания.

Что мы ожидаем от вас

• 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.

Плюсом будет

• Опыт преподавания, наставничества, обучения коллег, публичных выступлений или авторства экспертных статей.
• Способность разрабатывать структурированные учебные материалы, включая теоретические и практические задания.
• Умение адаптировать материал под уровень знаний аудитории.
• Умение простыми словами объяснить сложные методы и инструменты из сферы DS.
• Инициативность, предложение и аргументация своих идей и решений в коллективных дискуссиях и умение слышать других участников процесса.
• Понимание, как устроено обучение на онлайн-курсах.

Мы предлагаем

• Ежемесячное сдельное 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.
• 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.