Программный эксперт на курс «Создание и управление ML/AI продуктами» в Практикум

Парт-тайм (10-12 часов в неделю, 4-6 месяцев)

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 запускаем новый образовательный продукт для продакт-менеджеров с опытом и предпринимателей в направлении AI-продуктов и ищем эксперта, которые совместно с методистом создаст программу курса.

Мы ищем эксперта, который имеет практический опыт работы с AI-продуктами или AI-фичами, понимает возможности и ограничения современных AI-подходов и умеет объяснять сложные темы простым и прикладным языком.

Если вам интересно делиться практическим опытом, участвовать в развитии профессии AI Product Manager и работать над собственным образовательным продуктом для рынка — будем рады познакомиться.

Задачи эксперта:

• Создает программу для нового курса “Создания и управления ML/AI продуктами”.

• Работает вместе с другими авторами в команде разработки курса (продакт, методист, редактор, иллюстратор) над подготовкой обучающих материалов: начиная с образовательных результатов и выбора тем - и заканчивая проверкой готового материала на платформе.

• Программный эксперт выступает в качестве лидирующего автора. На отдельные темы возможно привлечение дополнительных экспертов и авторов. Эксперт участвует в процессе отбора авторов.

• Улучшает программу на основе обратной связи от студентов и кураторов курса.

• Участвует в разработке тестовых задания для проверки знаний.

• Предлагает идеи, как улучшить качество и применимость обучающей программы на практике.

Требования к эксперту:

• 3+ года опыта работы над AI-продуктом в роли продакт-менеджера

• Понимание возможностей и ограничений современных AI-подходов: :

  • знать принципы работы моделей

  • понимать, что AI может делать, а что — нет

  • понимать, где AI оправдан

  • понимать экономику и косты применения ИИ

• Насмотренность в рынке GenAI:

  • инструменты, UX-паттерны, best practices

  • знание успешных и неуспешных кейсов внедрения ML

• Умение перевести бизнес-боль в AI-задачу. Определять:

  • что именно должна предсказывать модель

  • источник и качество данных

  • влияние модели на бизнес-метрики

• понимание инфраструктуры и рынка AI.

• Оценка качества AI

  • разбираться в модельных метриках

  • сравнивать разные версии

  • работать с trade-offs между качеством, скоростью и стоимостью

  • определять, какой результат считать хорошим

• Понимание рисков, privacy, безопасности и юридических ограничений при внедрении ИИ-агентов
  
  Будет плюсом:

• Опыт работы с ML/DS-командами:
  постановка задач, участие в выборе подходов/моделей, умение говорить “на одном языке”.

• Понимание базовых принципов ML и модельных метрик
  (на уровне, достаточном для обсуждения trade-offs).

• Опыт улучшения качества моделей/систем:
  диагностика причин деградации, рычаги улучшений, offline evaluation, дообучение/тонкая настройка

• Общее понимание ML-инфраструктуры и жизненного цикла (data pipeline, monitoring, retraining)
  
  Что 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.

• Нетворкинг, поддержка и вдохновение от комьюнити экспертов из разных сфер.

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