Разработать учебные материалы и записать продвинутый видеокурс «AI-инженер» о выводе LLM-систем в продакшн.
Описание вакансии
Обязанности
Подготовить контент: сценарии видеолекций, идентичные письменные конспекты, практические задания с эталонными решениями, тесты по разделам
Участие в записи видеолекций
Разработать задания проектов и критерии их оценки, включая финальный сквозной/итоговый проект
Согласовывать материалы с методистом платформы и вносить правки по итогам ревью.
Требования
Обязательно
Опытного кандидата (Middle/senior) от 3 лет коммерческого опыта в ML/DS/AI, из них не менее года работы с LLM в продакшн-системах
Уверенный Python и опыт работы с API frontier-моделей (OpenAI, Anthropic, Google), structured outputs, function calling
Практический опыт построения RAG-систем: LangChain или LlamaIndex, векторные БД (Chroma, pgvector, Pinecone), chunking, hybrid retrieval, reranking, оценка качества через RAGAS или аналоги
Опыт разработки AI-агентов: tool use, LangGraph, знакомство с мультиагентными фреймворками (CrewAI, AutoGen) и протоколом MCP
Опыт fine-tuning открытых моделей: LoRA/QLoRA, экосистема HuggingFace (PEFT, TRL)
Опыт вывода AI-сервисов в продакшн: FastAPI, Docker, деплой, мониторинг, базовые guardrails
Умение объяснять сложное просто: опыт преподавания, менторства, технических докладов или внутреннего обучения команд
Грамотная устная и письменная речь на русском языке, чистая дикция
Будет плюсом
Опыт записи онлайн-курсов, обучающих видео или скринкастов
Публичное портфолио: GitHub, статьи (Habr и др.), выступления на конференциях, свой канал или блог
Опыт проверки студенческих работ и код-ревью
Понимание российского контекста: локальные модели, GigaChat/YandexGPT, ограничения доступа к зарубежным API
Условия
Проектная работа по договору (самозанятость, ИП или ГПХ), полностью удалённо
Гибкий график, совместимо с основной работой
Оплата: фиксированный гонорар за объём контента (ставка за академический час или за раздел), обсуждается по итогам интервью и демо-записи. Возможна поэтапная оплата по мере сдачи разделов