Автор курса «Запуск и управление ML продуктом»

Что делает автор?

• Создаёт материалы для курсов в команде с другими авторами, методистами, редакторами, иллюстраторами.
• Пишет тексты уроков, в которых поддерживает интерес студента к обучению.
• Улучшает существующий контент на основе обратной связи от студентов, экспертов сопровождения и редакторов.
• Разрабатывает дополнительные материалы (тренажёры, чек-листы, тесты, памятки, квизы).
• Предлагает идеи, как улучшить усвоение материала.
• Участвует в проектировании программы.

Что мы ожидаем от вас?

• Более 3 лет опыта работы над AI-продуктами в роли Product Manager.
• Глубокое понимание современных AI-подходов, их возможностей и ограничений: понимание принципов работы современных моделей;умение оценивать, в каких сценариях использование AI действительно оправдано;понимание технологических и бизнес-ограничений AI-решений;знание экономики внедрения AI: стоимости разработки, инференса и поддержки.
• Хорошая насмотренность в области Generative AI:знание ключевых инструментов, продуктовых подходов и UX-паттернов; понимание лучших практик рынка;знакомство с успешными и неуспешными кейсами внедрения AI/ML-решений.
• Умение трансформировать бизнес-задачи в AI-продукты:определять, какую задачу должна решать модель;оценивать доступность, качество и достаточность данных;понимать влияние AI-решений на продуктовые и бизнес-метрики.
• Понимание AI-инфраструктуры и экосистемы рынка:знание основных технологий, провайдеров и инструментов;понимание архитектурных особенностей AI-продуктов.
• Опыт оценки качества AI-решений:понимание модельных и продуктовых метрик;умение сравнивать версии моделей и интерпретировать результаты;способность находить баланс между качеством, скоростью работы и стоимостью;умение определять критерии успешного результата для конкретного кейса.
• Понимание вопросов безопасности и ответственного внедрения AI:знание рисков, связанных с использованием AI-агентов;понимание требований к privacy и защите данных;знакомство с юридическими и регуляторными ограничениями в области AI.

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, реализовать свой потенциал и влиять на качество образования в индустрии: мы уверены в вашей экспертизе и доверяем вам ответственность за образовательные результаты программы.
• Пополнение портфолио: мы выдаем нашим экспертам сертификаты о социально-полезной деятельности.
• Возможность писать статьи и участвовать в конференциях, мероприятиях и подкастах Яндекс Практикума.
• Небольшую дружную команду, которая отвечает за создание и выпуск контента и поможет преобразовать ваши знания в курс.