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Jobgether
Instrutor Técnico Sênior — Machine Learning
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AWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Esta vaga é anunciada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e etapas subsequentes. Nossa parceira busca um Instrutor Técnico Sênior — Machine Learning baseado no Brasil.
Como funciona a Jobgether
Usamos um processo de correspondência baseado em IA para garantir que sua candidatura seja revisada de forma rápida, objetiva e justa em relação aos requisitos principais da função. Nosso sistema identifica os candidatos mais adequados, e esta lista é então compartilhada diretamente com a empresa contratante. A decisão final e as próximas etapas (entrevistas, avaliações) são gerenciadas pela equipe interna deles.
Agradecemos seu interesse e desejamos o melhor!
Por que se candidatar através da Jobgether?
Aviso de Privacidade de Dados: Ao enviar sua candidatura, você reconhece que a Jobgether processará seus dados pessoais para avaliar sua candidatura e compartilhar informações relevantes com o empregador contratante. Este processamento baseia-se em interesse legítimo e medidas pré-contratuais sob as leis de proteção de dados aplicáveis (incluindo o GDPR). Você pode exercer seus direitos (acesso, retificação, exclusão, objeção) a qualquer momento.
#LI-CL1
Estamos em busca de um profissional prático em machine learning com paixão pelo ensino para projetar e ministrar cursos técnicos envolventes para engenheiros. Nesta função freelancer remota, você ajudará os alunos a progredirem desde conceitos fundamentais de machine learning até o treinamento e avaliação de seus próprios modelos por meio de aprendizado prático baseado em laboratórios. Você colaborará com especialistas em currículo e equipes de produção para desenvolver lições claras, exercícios práticos e demonstrações do mundo real. O foco é compartilhar sua experiência técnica por meio de roteiros atraentes, apresentações em vídeo e orientações de laboratório, em vez de gerenciar tarefas de produção. O projeto inicial do curso remunerado dura normalmente cerca de três meses e pode ser concluído paralelamente a compromissos profissionais existentes. Com horários flexíveis e um plano de entrega acordado com antecedência, a oportunidade pode levar a projetos adicionais ou a uma posição em tempo integral.
Responsabilidades
- Projetar e desenvolver o conteúdo do curso: Colaborar com a equipe de currículo para definir a estrutura do curso, seções, lições, laboratórios práticos e notebooks que apoiem o aprendizado progressivo.
- Criar experiências de aprendizado práticas: Escrever especificações detalhadas de laboratório para a equipe dedicada de desenvolvimento de laboratórios e, em seguida, testar os ambientes concluídos para garantir que funcionem conforme o esperado.
- Escrever roteiros educacionais envolventes: Desenvolver lições em vídeo curtas e baseadas em histórias de aproximadamente seis minutos cada, tornando os conceitos de machine learning acessíveis, intuitivos e relevantes para engenheiros.
- Ministrar apresentações técnicas: Narrar lições roteirizadas com confiança em inglês e gravar demonstrações e orientações de soluções de laboratório que reforcem os conceitos-chave.
- Aplicar experiência prática em machine learning: Construir material de curso fundamentado em experiência real com treinamento, avaliação e implantação de modelos de machine learning.
- Incorporar feedback editorial: Trabalhar por meio de revisões estruturadas, particularmente durante a seção inicial do curso, e refinar o conteúdo para atender aos padrões estabelecidos de qualidade e ensino.
- Colaborar remotamente: Coordenar com as equipes de currículo e produção por meio de sincronizações semanais e Slack, mantendo sobreposição de fuso horário suficiente com colegas baseados na Europa e na Ásia.
- Focar no ensino e conteúdo técnico: Fazer parceria com a equipe de produção, que gerencia edição de vídeo, animação, infraestrutura de laboratório e publicação.
Requisitos
- Experiência prática em machine learning: Capacidade demonstrada de treinar, avaliar e entregar modelos usando frameworks como scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Fortes habilidades de comunicação técnica: Capacidade de explicar conceitos de machine learning, incluindo o raciocínio por trás de diferentes abordagens, claramente para engenheiros que são novos na área.
- Excelente proficiência em inglês: Inglês escrito e falado forte, com a capacidade de escrever roteiros naturais, fornecer narração clara e comunicar-se com confiança diante das câmeras.
- Uma paixão genuína pelo ensino: Evidência de gostar de compartilhar conhecimento por meio de cursos online, tutoriais, palestras técnicas, workshops, mentoria ou outras atividades educacionais.
- Conhecimento técnico atual: Um interesse ativo nos desenvolvimentos de machine learning e um compromisso com o aprendizado e a melhoria contínuos.
- Confiança na apresentação: Conforto em apresentar material técnico diante das câmeras de uma maneira clara, envolvente e acessível.
- Abertura ao feedback: Disposição para seguir uma metodologia de ensino estabelecida, colaborar com editores e melhorar o conteúdo do curso por meio de feedback estruturado.
Qualificações preferenciais
- Experiência na publicação de cursos em plataformas como Udemy, Pluralsight ou Coursera, ou na criação de conteúdo educacional no YouTube.
- Experiência na escrita de um livro técnico ou no ensino em uma universidade, bootcamp ou ambiente educacional similar.
- Conhecimento prático de ajuste fino (fine-tuning), MLOps ou implantação de modelos de machine learning em produção.
- Certificações de machine learning em nuvem relacionadas a AWS, Microsoft Azure, plataforma Google Cloud ou Databricks.
Benefícios
- Remuneração competitiva baseada em projeto: Uma taxa fixa é acordada antecipadamente para cada curso, com base em sua duração e complexidade técnica, com taxas competitivas para tópicos avançados e instrutores excepcionais.
- Arranjos de trabalho flexíveis: Trabalhe remotamente de qualquer lugar do mundo, sem requisito de horas semanais fixas e com um cronograma de entrega acordado com antecedência.
- Compatível com compromissos existentes: Conclua o projeto inicial do curso freelancer paralelamente ao seu trabalho atual ou outras responsabilidades profissionais.
- Escopo de projeto definido: O projeto inicial do curso leva normalmente cerca de três meses, fornecendo um prazo claro para planejamento e entrega.
- Pagamento após a conclusão: Receba a taxa acordada do curso quando o curso concluído for entregue.
- Potencial de carreira a longo prazo: A colaboração bem-sucedida pode levar a projetos de cursos adicionais ou a uma oportunidade em tempo integral como parte de uma rede de instrutores em crescimento.
- Suporte de produção dedicado: Foque no conteúdo instrucional e no ensino enquanto a equipe de produção cuida da edição, animação, infraestrutura de laboratório e publicação.
- Ambiente remoto colaborativo: Trabalhe em estreita colaboração com especialistas em currículo e produção por meio de sincronizações regulares de equipe e comunicação via Slack.
- Visibilidade profissional: Mostre sua experiência técnica e habilidade de ensino desenvolvendo experiências de aprendizado práticas para um amplo público de engenharia.
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