- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Эксперт по ML (Наставник / Ревьюер)
Оценка ИИОтличная возможность для опытных специалистов усилить свой личный бренд, работая в структуре Яндекса. Гибкий график и удаленный формат делают вакансию привлекательной для совмещения, хотя это и не основная занятость.
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота требует не только глубоких технических знаний в ML и MLOps, но и развитых навыков менторства и коммуникации. Основная сложность заключается в умении объяснять сложные концепции простым языком и давать качественную обратную связь.
Анализ зарплаты
Оценка ИИОплата в Практикуме обычно сдельная и зависит от количества проверенных работ или взятых групп студентов. Для экспертных ролей с частичной занятостью предлагаемое вознаграждение соответствует среднерыночным ставкам для менторов в EdTech сегменте РФ.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс Практикум уже сейчас
Присоединяйтесь к команде экспертов Яндекс Практикума и делитесь своим опытом с будущими ML-инженерами!
Описание вакансии
*🔍 Ищем экспертов по ML в Практикум*
Яндекс Практикум помогает людям осваивать цифровые профессии на практике. За курсами стоят эксперты — те, кто уже работает в профессии и передаёт студентам реальный опыт.
Сейчас развиваем курс «ML-инженер» и ищем практикующих экспертов сразу на две роли. Обе — удалённо и на совмещение с основной занятостью.
*🔴* Откликнуться
Помогает студентам на протяжении обучения: отвечает на вопросы, проводит воркшопы и Q&A-сессии, направляет и поддерживает.
*🔴* Откликнуться
Проверяет проекты студентов и даёт обратную связь: подсказывает, где ошибка, и объясняет, как сделать лучше.
**Что мы ждём от вас:
•** опыт в Data Science или ML от 2 лет и проекты полного цикла — от EDA до продакшена;
• уверенный Python и SQL, стек Pandas/NumPy;
• экспертизу в ML — классические алгоритмы, ансамбли, Feature Engineering;
• опыт с MLOps (Docker, Airflow, MLflow) и Deep Learning на PyTorch, включая LLM и RAG.
*⏩️* Читайте подробнее и оставляйте отклик по ссылкам выше.
*📖* Больше о Практикуме и экспертных ролях — в нашем телеграм-канале.
Подписывайтесь:**💬**@Яндекс нанимает разработчиков
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- NumPy
- Machine Learning
- Feature Engineering
- MLOps
- Docker
- Airflow
- MLflow
- Deep Learning
- PyTorch
- LLM
- RAG
- Exploratory Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания классического машинного обучения.
Как бы вы объяснили студенту разницу между смещением (bias) и дисперсией (variance) на примере конкретного алгоритма?
Оценка опыта в MLOps, который требуется по вакансии.
С какими типичными проблемами при деплое ML-моделей в Docker вы сталкивались и как их решали?
Проверка актуальных знаний в области LLM и RAG.
Какие основные компоненты RAG-системы вы считаете наиболее критичными для качества ответов и почему?
Оценка педагогических навыков и эмпатии.
Как вы поступите, если студент раз за разом совершает одну и ту же ошибку в проекте, несмотря на ваши замечания?
Проверка навыков работы с данными.
Опишите ваш подход к Feature Engineering в условиях сильного дисбаланса классов.
Похожие вакансии
Data инженер (Middle+)
Data инженер
Data Engineer Middle
Главный инженер Контроль качества данных
Junior Python Data Engineer
Tech Lead Data Engineer / Руководитель сопровождения и развития СККД
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!