Автор на курс «ML-инженер» в Практикум

Можно совмещать с основной работой

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.
Мы готовимся к запуску образовательного курса по обучению Machine Learning.
Для этого мы ищем авторов, которые в будущем совместно с методистом, редакторами, иллюстраторами создадут контент для нового продукта.

Что делает автор?

• Создаёт материалы для новых курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами и продакт‑менеджерами программы.

• Пишет тексты уроков, в которых поддерживает интерес студентов к обучению.

• 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.

• Участвует в проектировании программы.

Что мы ожидаем от вас?

• Уверенные знания Python и опыт работы с его экосистемой для анализа и обработки данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.).

• Глубокое понимание классического машинного обучения: подготовка данных, линейные и нелинейные модели, ансамбли, интерпретация результатов.

• Навыки построения продакшн-решений: ML-пайплайны, REST API, контейнеризация (Docker), CI/CD, мониторинг.

• Практический опыт реализации end-to-end проектов: от предобработки данных до развёртывания моделей.

• Есть опыт работы с Git репозиториями (или желание быстро пройти онбординг и дообучиться).

• - ы активный пользователь топовых моделей и агентов: есть подписка (или готовы приобрести) на один из сервисов - OpenAi(Codex)/Claude Code/Cursor.

Преимуществом будет, если есть:

• Опыт применения NLP-технологий: классические методы обработки текста, векторизация, эмбеддинги, современные архитектуры.

• Опыт работы с нейросетями, трансформерами и большими языковыми моделями (PyTorch, Hugging Face, современные LLM-подходы).

• Понимание принципов работы с большими данными и распределёнными системами (Spark, Hadoop, потоковая обработка).

Что мы предлагаем?

• Мы предлагаем удаленное сотрудничество, нужно только быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.

• Возможность экспериментировать и реализовать свой потенциал: мы доверяем вашему опыту и не тратим время и силы друг друга на микроменеджмент.

• Плавное погружение в сотрудничество: познакомим вас с инструментами разработки курсов и с командой, которая поможет преобразовать ваши знания в целый курс.

• Пополнение портфолио: мы выдаем нашим экспертам сертификаты о социально‑полезной деятельности.

• Возможность писать статьи и участвовать в конференциях, мероприятиях и подкастах Яндекс Практикума.

• Возможность участвовать в разработке образовательных продуктов с применением передовых AI‑практик и инструментов, а также влиять на качество контента с помощью AI‑пайплайнов.