Автор курса «Аналитик данных +»

Что делает автор?

• Пишет тексты для уроков онлайн-курса при поддержке методиста и редактора. Мы будем компетентно, понятно и интересно подавать теорию и придумывать задания. Планируем много практики и погружение в реальные кейсы или очень приближенные к реальным задачам аналитика.
• Разрабатывает дополнительные материалы (чек-листы, памятки, схемы) и задания для проверки знаний (тесты, квизы, кейсы, практические задачи).
• Вместе с командой авторов, редакторов, иллюстраторов придумывает образовательные механики, фишки и прочее — всё, что сделает наш курс лучшим.
• Предлагает идеи, как улучшить усвоение материала.

Авторы должны глубоко понимать одну или несколько тем, которые мы включили в программу (достаточна экспертиза в конкретной теме/инструменте из списка). Для этого необходим опыт работы со следующими инструментами:

• ClickHouse. Будет круто, если в своей работе часто применял агрегирующие функции в сочетании с комбинаторами sumIf, uniqExact и т.д., иногда использовал аналитические функции (quantile(), функции для статистических тестов: welchTTest, mannWhitneyUTest и т.д.), знаком с понятиями репликация, партиционирование и шардинг в целом и в контексте данной СУБД. Если разбираешься движках ClickHouse - тоже отлично.
• Apache Spark и PySpark. Важно понимать, что такое Spark, чем он отличается от MapReduce и почему компании его внедряют. Круто, если есть хороший опыт работы с PySpark и его основными методами (pandas-подобными) в контексте распределенных вычислений на Python.
• AirFlow. Здесь ожидаем, что есть опыт создания DAG-ов на Python и их автоматизации, использования в них операторов Airflow, сенсоров Airflow для проверки наличия данных и т.д.А также:

Что мы предлагаем?

• Ежемесячное вознаграждение. Размер вознаграждения обсуждаем на встрече с командой.
• Удалённое сотрудничество. У нас нет офиса — мы все работаем из разных городов, стран и даже в путешествиях.
• Возможность совмещать с другой работой. Мы предлагаем сотрудничество удалённо, от 10 часов в неделю. При этом нужно быть на связи в мессенджерах и иногда в Zoom.
• Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения. Мы доверяем вашему опыту и не тратим время и силы друг друга на микроменеджмент.
• Осязаемые результаты деятельности. Главная метрика, по которой мы судим сами себя — это процент студентов, которые находят работу после окончания курса (сейчас — 69%).
• Небольшую дружную команду, которая отвечает за создание и выпуск контента. Мы поддерживаем друг друга и любим шутить.