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.
Похожие вакансии