Сигма — образовательный холдинг с трехлетним опытом работы в сфере интенсивного онлайн-обучения. За три года работы мы стали лидерами, обучив более 100 000 студентов в рамках федеральных проектов «Активные меры содействия занятости» и «Код будущего».
Мы ищем практикующего эксперта и преподавателя для разработки и проведения онлайн-курса по применению технологий искусственного интеллекта в процессах контроля качества продукции в химической промышленности.
Задачи:
-
разработка учебной программы курса объемом 72 академических часа с участием методиста на протяжении всего проекта;
-
подготовка структуры курса, учебных материалов и презентаций;
-
проведение онлайн-занятий и вебинаров;
-
разработка практических заданий, кейсов и самостоятельных работ;
-
составление тестовых и проверочных заданий;
-
проверка выполненных работ и предоставление обратной связи слушателям;
-
участие в актуализации программы с учетом современных технологий и отраслевых требований.
Требования:
-
практический опыт работы в химической промышленности, производстве или лабораторном контроле качества;
-
понимание принципов применения искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных;
-
опыт работы с системами автоматизации, анализа данных или цифровизации производственных процессов будет преимуществом;
-
умение структурировать сложную техническую информацию и доступно объяснять материал;
Будет преимуществом:
-
опыт внедрения AI/ML-решений в производственные процессы;
-
знание систем компьютерного зрения, предиктивной аналитики, обработки производственных данных;
-
опыт разработки образовательных программ;
-
опыт преподавания, проведения вебинаров или корпоративного обучения;
Формат работы:
-
удаленный формат;
-
проектная занятость;
-
гибкий график;
-
проведение онлайн-занятий по согласованному расписанию.
Похожие вакансии
Глубокий экспертный уровень в области качества: Высшее техническое образование и действующий опыт от 5-7 лет на позициях «Специалист по...
Практический опыт работы с инструментами бережливого производства. Знание Lean-подходов: 5S, Kaizen, VSM, стандартизация процессов, устранение потерь и др..
Понимание архитектуры и принципов работы LLM: attention, автогрессивная генерация, инференс и параметры генерации. — Практический опыт использования LLM в продуктовых задачах...
Интерес к данной сфере. Желание разобраться в теме и применять выданную информацию.
