Преподаватель дисциплин по анализу данных и искусственному интеллекту
Самара-Информспутник
от 50 000 руб.
Гибкий график
Опыт: 1-3 года
Частичная занятость
Описание:
Чем Вам предстоит заниматься Проектировать новые курсы или осваивать существующие Преподавать в одном или нескольких форматах (лекции, практики/семинары, лабораторные работы, курсовые работы) Курировать преподавателя-ассистента (при необходимости) Готовить описание курсов, вопросы к экзамену, тесты Коммуницировать со студентами в течение курса Оценивать успеваемость студентов Требования и пожеланияОбязательные высшее образование в сфере IT (предпочтительно уровня специалитета или магистратуры) глубокие знания в своей предметной области опыт практической работы в своей предметной области опыт преподавания или большое желание преподавать, подкрепляемое уверенностью в собственных способностях Гибкие навыки ответственность, чёткое соблюдение учебного расписания приверженность нормам академической этики, уравновешенность, уважительное отношение к студентам и коллегам категорическое неприятие коррупции в любых формах ее проявления Будут плюсом любые подтверждения уровня квалификации (сведения о трудоустройстве, повышении квалификации, сертификаты, научные и технические публикации) Тематика учебных курсов, сфера компетенций преподавателяЛюбое одно (или несколько) из нижеперечисленного: Основы вычислений и программирования: Python (NumPy, pandas, Polars), R), Git/ Gitlab/GitHub, работа со средами разработки (Jupyter, VS Code, PyCharm) Статистический анализ данных: прикладная статистика, корреляционный, регрессионный, факторный, кластерный анализ, статистические библиотеки в Python и R Методы оптимизации, исследование операций, теория игр Теория случайных процессов, анализ временных рядов Теория машинного обучения и распознавания образов, регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети Визуализация и дашборды: Matplotlib, Plotly и пр. Глубокое обучение: глубинные нейронные сети, CNN/RNN/Transformer, фреймворки PyTorch и TensorFlow Обучение с подкреплением, обучение роботов Natural Language Processing: обработка текста, классические и современные модели (BERT, GPT) Large Language Models: архитектуры GPT, LLaMA и пр., интеграция, API AutoML и оптимизация гиперпараметров Обработка больших данных: распределённые вычисления (Apache Spark, Dask), хранение и работа с Big Data (Hadoop, PySpark) MLOps и DevOps для ML-проектов: версионирование данных (DVC), CI/CD и контейнеризация (Docker), MLflow, инструменты мониторинга Цифровая обработка сигналов, изображений и видео, компьютерное зрение Применение ML для практических задач: кибербезопасность, анализ изображений, задачи финтеха, ускорение разработки Условия оплата от 500 рублей за час занятий (зависит от опыта и наличия учёной степени) гибкая система финансового стимулирования за разработку и модернизацию учебных курсов разные формы трудоустройства в зависимости от пожеланий соискателя (в том числе мы стараемся по максимуму облегчить бумажную волокиту) возможность тру
