Преподаватель Data scienсе & analytics

Требования
• Высшее образование (предпочтительно в области математики, статистики, информатики, прикладной математики или смежных специальностей).
• Опыт работы в сфере Data Science & analytics (коммерческий или исследовательский) от 2–3 лет: владение методами машинного обучения, статистического анализа и инструментами обработки больших данных.
• Уверенное знание Python (NumPy, pandas, scikit-learn) и/или R, а также опыт работы с SQL.
• Понимание основ математической статистики, методов регрессии, кластеризации, классификации, временных рядов, нейронных сетей.
• Навыки визуализации данных (например, matplotlib, Plotly, Power BI и т. д.) и умение объяснять сложные концепции простым языком.
• Опыт преподавания или публичных выступлений будет преимуществом.
• Хорошие коммуникативные навыки, умение работать с аудиторией разных уровней подготовки.

Обязанности
• Подготовка и проведение занятий по курсу Data Science & analytics.
• Разработка учебных материалов: презентации, методические пособия, практические задания, проекты для закрепления знаний.
• Консультирование студентов по теоретическим и практическим вопросам, помощь в выполнении домашних заданий и проектных работ.
• Актуализация программы курса с учётом новых технологий, инструментов и подходов в сфере Data Science & analytics.
• Контроль успеваемости: проведение промежуточных и итоговых тестов, оценка результатов.

Условия
• Гибкий график: возможны очные и онлайн-занятия, согласование расписания в зависимости от загрузки преподавателя и потребностей учебного центра.
• Длительность курса и формат (очный/дистанционный) оговариваются на этапе согласования.
• Достойная почасовая оплата или фиксированная ставка (в зависимости от формата сотрудничества и опыта преподавателя) обговаривается на собеседовании.
• Возможность дальнейшего профессионального роста: участие в конференциях, профильных семинарах и совместных проектах с другими преподавателями и специалистами.
• Поддержка со стороны администрации при обновлении программы курса.