Эксперт по аналитике данных, Big Data и AI (преподаватель курса)

Эксперт по аналитике данных, Big Data и AI (преподаватель курса)

Астана Хаб дербес кластерлік қорының Көкшетау қаласы бойынша филиалы

Основные требования

- Высшее образование в области информационных технологий, анализа данных, прикладной математики, компьютерных наук или смежных направлений либо наличие международных сертификаций в области Data Analytics, Big Data, Machine Learning и Generative AI (NVIDIA, Google, AWS, Microsoft, Databricks, DeepLearning.AI, Anthropic, OpenAI или аналогичных).
- Практический опыт работы в области аналитики данных, Big Data, Data Science или Machine Learning не менее 5 лет.
- Опыт реализации проектов по анализу данных, ML и AI с использованием AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform либо аналогичных технологий.
- Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook), SQL и современными инструментами анализа данных.
- Практический опыт работы с технологиями Big Data (Apache Spark, Hadoop, Hive, Databricks или аналогичными).
- Опыт построения аналитических моделей, визуализации данных и разработки решений на основе машинного обучения.
- Практический опыт использования современных AI-инструментов и генеративного ИИ для автоматизации аналитических процессов.
- Опыт разработки и реализации образовательных программ в области аналитики данных, Big Data, ML или AI не менее 1 года.
- Опыт обучения сотрудников госорганов, корпоративного сектора, организаций образования или студентов не менее 1 года.
- Опыт проведения воркшопов, интенсивов, программ повышения квалификации или корпоративного обучения.
- Преимуществом будет: выступления на международных конференциях по AI/Data Science/ML/Big Data; наличие публикаций в международных научных журналах или рецензируемых изданиях по направлениям Data Science, ML или AI.
- Навыки сопровождения проектной деятельности, экспертной оценки проектов и технического менторства.

Чем предстоит заниматься

- Подготовка курса: адаптация учебной программы, разработка лабораторных работ, практических кейсов, датасетов и методических материалов.
- Проведение обучения: очные, онлайн и гибридные занятия по Python, SQL, аналитике данных, Big Data, машинному обучению и современным AI-инструментам.
- Практическая подготовка: обучение работе с Pandas, SQL, Jupyter Notebook, визуализацией данных, обработкой данных, построением аналитических моделей и автоматизацией аналитических процессов.
- Big Data и AI: обучение современным технологиям обработки больших данных, использованию облачных платформ, генеративного ИИ и AI-инструментов для решения прикладных задач.
- Проектная деятельность: сопровождение участников при выполнении практических заданий и разработке индивидуальных или командных проектов с применением лучших практик анализа данных, ML и AI.
- Экспертная оценка: проведение защиты итоговых проектов, оценка результатов обучения, экспертная обратная связь и подготовка итоговых отчётных материалов.

Что мы предлагаем

- Конкурентоспособную заработную плату.
- Гибкий комбинированный формат работы.
- Современный офис в Aqmola Hub.
- Возможность участвовать в реализации образовательных программ в области аналитики данных, Big Data, Machine Learning и искусственного интеллекта.
- Работу с ведущими экспертами отрасли, сильным профессиональным сообществом и участие в развитии AI-экосистемы региона.

Город или область: г.Кокшетау

График работы: Гибкий график

Тип занятости: Проектная работа

Образование: Высшее - Бакалавр

Опыт работы: Не менее 5 лет

Направление: Информационные технологии

• Подготовка курса: адаптация учебной программы, разработка лабораторных работ, практических кейсов, датасетов и методических материалов;
• Проведение обучения: очные, онлайн и гибридные занятия по Python, SQL, аналитике данных, Big Data, машинному обучению и современным AI-инструментам;
• Практическая подготовка: обучение работе с Pandas, SQL, Jupyter Notebook, визуализацией данных, обработкой данных, построением аналитических моделей и автоматизацией аналитических процессов;
• Big Data и AI: обучение современным технологиям обработки больших данных, использованию облачных платформ, генеративного ИИ и AI-инструментов для решения прикладных задач;
• Проектная деятельность: сопровождение участников при выполнении практических заданий и разработке индивидуальных или командных проектов с применением лучших практик анализа данных, ML и AI;
• Экспертная оценка: проведение защиты итоговых проектов, оценка результатов обучения, экспертная обратная связь и подготовка итоговых отчётных материалов.

• Высшее образование в области информационных технологий, анализа данных, прикладной математики, компьютерных наук или смежных направлений либо наличие международных сертификаций в области Data Analytics, Big Data, Machine Learning и Generative AI (NVIDIA, Google, AWS, Microsoft, Databricks, DeepLearning.AI, Anthropic, OpenAI или аналогичных);
• Практический опыт работы в области аналитики данных, Big Data, Data Science или Machine Learning не менее 5 лет;
• Опыт реализации проектов по анализу данных, ML и AI с использованием AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform либо аналогичных технологий;
• Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook), SQL и современными инструментами анализа данных;
• Практический опыт работы с технологиями Big Data (Apache Spark, Hadoop, Hive, Databricks или аналогичными);
• Опыт построения аналитических моделей, визуализации данных и разработки решений на основе машинного обучения;
• Практический опыт использования современных AI-инструментов и генеративного ИИ для автоматизации аналитических процессов;
• Опыт разработки и реализации образовательных программ в области аналитики данных, Big Data, ML или AI не менее 1 года;
• Опыт обучения сотрудников госорганов, корпоративного сектора, организаций образования или студентов не менее 1 года;
• Опыт проведения воркшопов, интенсивов, программ повышения квалификации или корпоративного обучения;
• Преимуществом будет: выступления на международных конференциях по AI/Data Science/ML/Big Data; наличие публикаций в международных научных журналах или рецензируемых изданиях по направлениям Data Science, ML или AI;
• Навыки сопровождения проектной деятельности, экспертной оценки проектов и технического менторства.

• Конкурентоспособную заработную плату;
• Гибкий комбинированный формат работы;
• Современный офис в Aqmola Hub;
• Возможность участвовать в реализации образовательных программ в области аналитики данных, Big Data, Machine Learning и искусственного интеллекта;
• Работу с ведущими экспертами отрасли, сильным профессиональным сообществом и участие в развитии AI-экосистемы региона.