Автор в курс-тренажер по Hadoop и Spark

Санкт-Петербург
26.01.2024
Удаленная работа
Срок для отклика истек

Описание вакансии

О компании
Наша команда Standard Data проектирует и реализует образовательные решения в области работы с данными, WEB-разработки (CSS,JS,React + Java) для руководителей и разработчиков под запросы компаний. Наша цель – сделать так, чтобы люди учились на реальных задачах, с которыми они столкнутся в работе.

Наша команда:

  • проводит живые школы с преподавателями;
  • разрабатывает курсы-тренажеры под заказ.

Через нас прошло более 2500 студентов, мы разработали более 20 курсов и тренажеров. У нас преподают специалисты из лучших компаний и вузов РФ.

Кого ищем

Мы ищем опытных специалистов, которым интересно делиться своими знаниями с другими людьми, разрбатывать насыщенную практику, приближенную к реальной жизни, объяснять сложные вещи понятным языком!

О курсе
Сейчас мы разрабатываем курс-тренажер по Hadoop и Spark для действующих дата-аналитиков и дата-инженеров. Цель курса – научить применять инструменты для решения рабочих задач и за счет большого количества практики ускорить карьерный рост джун-специалистов.

Организация работы
Работать предстоит в команде с техлидом, отвечающим за программу и содержание, проджектом, другими авторами, редактором и другими участниками команды. Разработка идет недельными спринтами, каждую неделю командный звонок. Мы рассчитываем, что участники команды работают с нами от 10 часов в неделю, вовлечены в общее дело и искренне хотят сделать хороший тренажер, который поможет нашим студентам!

Что предстоит делать

Самые важные задачи при разработке курса:

  • написание текстовых теоретических уроков;
  • разработка практических задач и проектов с автопроверкой;
  • разработка интересных тестовых вопросов;
  • поиск возможностей для улучшения программы и материалов.

Важно, что акцент делается именно на большом количестве практических примеров и задач, приближенных к реальной жизни.

Основные темы курса

  • Архитектура компонентов Hadoop
  • HDFS
  • MapReduce, YARN
  • Hive
  • Spark
  • Hue для работы с HDFS, Hive
  • Oozie

Что предлагаем

  • полностью удаленную работу;
  • возможность совмещать с основной занятостью. Мы ожидаем вовлеченность от 10 часов в неделю;
  • хорошую оплату в зависимости от опыта кандидата;
  • доверие и полномочия для улучшения программы, материалов, экспериментирование;
  • дружную команду.

Похожие вакансии