ML Instructor

🤓 TripleTen — это компания EdTech, которая разрабатывает и проводит программы обучения карьере в области технологий для рынков США и Латинской Америки. Мы занимаемся этим уже более пяти лет, обучая полных новичков — людей без предварительного технического опыта — через программы на основе когорт, построенные на нашей собственной платформе и учебной программе, разработанной в партнерстве с Nebius AI. Наша команда полностью удалённая и распределена по всему миру, и мы обслуживаем большую, активную базу студентов в обоих регионах.

Мы ищем человека, который оживит учебную программу по искусственному интеллекту и машинному обучению для студентов: будет проводить живые сессии, проверять работы, проводить обзоры моделей и систем, а также устанавливать технический уровень для людей, поддерживающих его. Учебная программа создаётся командой старших авторов.

Это роль преподавателя и рецензента. Вы будете старшим техническим наставником, у которого студенты будут учиться из недели в неделю. Вы будете проводить живые сессии и часы консультаций, давать реальную инженерную обратную связь по ML-работам студентов и выступать в качестве точки эскалации для команды поддерживающих инструкторов, которые отвечают на первичные вопросы. Лучший кандидат — это тот, кто действительно создавал и запускал AI-системы в продакшене, имеет мнение о том, как должна выглядеть надёжная ML-система, и может объяснить опытному инженеру _почему_ его подход неверен.

Ваша аудитория: опытный разработчик или инженер — SWE, data engineer, data analyst, DevOps/SRE или quant — который хочет перейти в смежную роль в AI/ML (MLE, AI engineer, MLOps, data scientist) и перенести свой существующий опыт, а не начинать с нуля.

Формат: живые сессии, часы консультаций, индивидуальные встречи и мастер-классы, запланированные по восточному времени США — в основном с 14:00 до 21:00 ET. Оценочно 10–15 часов в неделю.

Пожалуйста, присылайте все резюме или CV на английском языке.

Что вы будете делать

• Проводить живые сессии, посвящённые проектированию ML-систем: агентные архитектуры, оркестрация, оценка и надёжность систем на базе LLM.
• Проводить групповые часы консультаций, индивидуальные сессии и технические пробные интервью для студентов, работающих над проектами.
• Проверять проекты студентов согласно рубрикам.
• Устанавливать технический стандарт для команды поддерживающих инструкторов, которые отвечают на вопросы и проводят первичную проверку, а также выступать в качестве их точки эскалации.

Требования

• 7+ лет профессионального опыта в ML-инжиниринге, в настоящее время на уровне старшего или выше (Senior/Lead/Staff ML Engineer, AI Engineer или ML/AI Systems Architect).
• Опыт создания и запуска AI или ML систем, работающих в продакшене в реальной компании, а не только в ноутбуках или побочных проектах.
• Глубокие знания в области AI-инжиниринга: агентные системы (L3, фреймворки LangChain/CrewAI/ADK, оркестрация, самокоррекция), надёжность агентов и защитные механизмы, MCP; оценка LLM (eval harness, LLM-as-judge, метрики галлюцинаций), прикладная донастройка (SFT/LoRA); AI-инструменты в SDLC, наблюдаемость LLM, дизайн A/B экспериментов.
• Умение объяснить _почему_ было принято то или иное решение по моделированию или архитектуре, а не только _как_ оно реализовано, а также диагностировать и критиковать работу других вживую.
• Сильные навыки технической коммуникации: комфортно вести живые сессии и писать чёткую, конкретную обратную связь по проверке.
• Свободное владение английским языком на уровне C1+ — обучение и проверка проходят на английском для аудитории из США.
• Уверенное использование AI-инструментов в повседневной технической работе.

Желательный опыт:

• Опыт преподавания, наставничества или проведения технических сессий: внутренние технические доклады, вводное обучение, наставничество инженеров, обучение в буткемпах или мастер-классах.
• Опыт работы с агентными фреймворками (LangChain, CrewAI, ADK) и интеграциями инструментов на базе MCP в продакшене.
• Практический опыт владения стеком для оценки или наблюдаемости в продакшене, а не только использование.
• Опыт работы в известной компании.
• Знакомство с онлайн-образовательными платформами или проведением программ.

Что мы можем вам предложить

• Полностью удалённая работа с живыми сессиями, запланированными на дневное и вечернее время по США.
• Цифровой офис: мы используем современные инструменты (Notion, Slack, Zoom) для плавного сотрудничества.
• Профессиональное доверие и автономия: без микроменеджмента.
• Разнообразная, международная, сплочённая команда, которая с радостью будет работать с вами!

Подайте заявку на эту работу