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.
