Senior Technical Trainer — Machine Learning

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Technical Trainer - Machine Learning mit Sitz in der Schweiz. Wir suchen einen praktischen Machine Learning-Praktiker mit einer Leidenschaft für das Lehren, um ansprechende technische Kurse für Ingenieure zu entwerfen und durchzuführen. In dieser remote Freelance-Rolle helfen Sie Lernenden, von den grundlegenden Konzepten des Machine Learning bis hin zum Training und zur Evaluierung ihrer eigenen Modelle durch praktische, laborbasierte Lernmethoden voranzukommen.

Sie werden mit Curriculum-Spezialisten und Produktionsteams zusammenarbeiten, um klare Lektionen, praktische Übungen und reale Demonstrationen zu entwickeln. Der Fokus liegt darauf, Ihr technisches Fachwissen durch überzeugende Skripte, Video-Präsentationen und Laborführungen zu teilen, anstatt Produktionsaufgaben zu verwalten. Das anfängliche bezahlte Kursprojekt dauert typischerweise etwa drei Monate und kann neben bestehenden beruflichen Verpflichtungen abgeschlossen werden. Mit flexiblen Arbeitszeiten und einem im Voraus vereinbarten Lieferplan kann die Gelegenheit zu weiteren Projekten oder einer Vollzeitstelle führen.

Verantwortlichkeiten:

• Gestaltung und Entwicklung von Kursinhalten: Zusammenarbeit mit dem Curriculum-Team zur Definition der Kursstruktur, Abschnitte, Lektionen, praktische Labore und Notebooks, die progressives Lernen unterstützen.
• Erstellung praktischer Lernerfahrungen: Schreiben detaillierter Laborspezifikationen für das dedizierte Laborteam und anschließendes Testen der abgeschlossenen Umgebungen, um sicherzustellen, dass sie wie beabsichtigt funktionieren.
• Verfassen ansprechender Bildungsskripte: Entwicklung kurzer, geschichtengetriebener Video-Lektionen von etwa sechs Minuten, um Machine Learning-Konzepte zugänglich, intuitiv und relevant für Ingenieure zu machen.
• Durchführung technischer Präsentationen: Selbstbewusstes Erzählen von geskripteten Lektionen in Englisch und Aufzeichnen von Demonstrationen und Laborlösungsführungen, die wichtige Konzepte verstärken.
• Anwendung praktischer Machine Learning-Expertise: Erstellung von Kursmaterialien, die auf realen Erfahrungen mit dem Training, der Evaluierung und dem Einsatz von Machine Learning-Modellen basieren.
• Einbeziehung redaktioneller Rückmeldungen: Durchlaufen strukturierter Überprüfungen, insbesondere während des ersten Kursabschnitts, und Verfeinerung des Inhalts, um festgelegte Qualitäts- und Lehrstandards zu erfüllen.
• Remote-Zusammenarbeit: Koordination mit Curriculum- und Produktionsteams durch wöchentliche Synchronisationen und Slack, wobei eine ausreichende Zeitüberschneidung mit Kollegen in Europa und Asien aufrechterhalten wird.
• Fokus auf Lehre und technische Inhalte: Partnerschaft mit dem Produktionsteam, das Video-Editing, Animation, Laborinfrastruktur und Veröffentlichung verwaltet.

Anforderungen:

• Praktische Erfahrung im Machine Learning: Nachgewiesene Fähigkeit, Modelle mit Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow zu trainieren, zu evaluieren und bereitzustellen.
• Starke technische Kommunikationsfähigkeiten: Fähigkeit, Machine Learning-Konzepte, einschließlich der Begründung hinter verschiedenen Ansätzen, klar an Ingenieure zu erklären, die neu auf diesem Gebiet sind.
• Exzellente Englischkenntnisse: Starke schriftliche und mündliche Englischkenntnisse, mit der Fähigkeit, natürliche Skripte zu schreiben, klare Erzählungen zu liefern und selbstbewusst vor der Kamera zu kommunizieren.
• Echte Leidenschaft für das Lehren: Nachweis, dass Sie Freude am Wissensaustausch durch Online-Kurse, Tutorials, technische Vorträge, Workshops, Mentoring oder andere Bildungsaktivitäten haben.
• Aktuelles technisches Wissen: Aktives Interesse an Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Engagement für kontinuierliches Lernen und Verbesserung.
• Präsentationssicherheit: Komfort beim Präsentieren technischer Materialien vor der Kamera auf klare, ansprechende und zugängliche Weise.
• Offenheit für Feedback: Bereitschaft, einer etablierten Lehrmethodik zu folgen, mit Redakteuren zusammenzuarbeiten und Kursinhalte durch strukturiertes Feedback zu verbessern.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung in der Veröffentlichung von Kursen auf Plattformen wie Udemy, Pluralsight oder Coursera oder in der Erstellung von Bildungsinhalten auf YouTube.
• Erfahrung im Schreiben eines technischen Buches oder im Unterrichten an einer Universität, Bootcamp oder ähnlichen Bildungseinrichtungen.
• Praktisches Wissen über Feinabstimmung, MLOps oder Bereitstellung von Machine Learning-Modellen in der Produktion.
• Cloud-Machine-Learning-Zertifizierungen in Bezug auf AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform oder Databricks.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige projektbasierte Vergütung: Eine feste Gebühr wird im Voraus für jeden Kurs vereinbart, basierend auf dessen Länge und technischer Komplexität, mit wettbewerbsfähigen Sätzen für fortgeschrittene Themen und außergewöhnliche Dozenten.
• Flexible Arbeitsbedingungen: Arbeiten Sie remote von überall auf der Welt, ohne feste wöchentliche Stundenanforderung und mit einem im Voraus vereinbarten Lieferzeitplan.
• Kompatibel mit bestehenden Verpflichtungen: Schließen Sie das anfängliche Freelance-Kursprojekt neben Ihrem aktuellen Job oder anderen beruflichen Verantwortlichkeiten ab.
• Definierter Projektumfang: Das anfängliche Kursprojekt dauert typischerweise etwa drei Monate und bietet einen klaren Zeitrahmen für Planung und Lieferung.
• Zahlung nach Abschluss: Erhalten Sie die vereinbarte Kursgebühr, wenn der abgeschlossene Kurs geliefert wird.
• Langfristiges Karrierpotential: Erfolgreiche Zusammenarbeit kann zu zusätzlichen Kursprojekten oder einer Vollzeitstelle als Teil eines wachsenden Trainernetzwerks führen.
• Dedizierte Produktionsunterstützung: Konzentrieren Sie sich auf Unterrichtsinhalte und Lehre, während das Produktionsteam Editing, Animation, Laborinfrastruktur und Veröffentlichung übernimmt.
• Kollaborative Remote-Umgebung: Arbeiten Sie eng mit Curriculum- und Produktionsspezialisten durch regelmäßige Team-Synchronisationen und Slack-Kommunikation zusammen.
• Professionelle Sichtbarkeit: Zeigen Sie Ihr technisches Fachwissen und Ihre Lehrfähigkeit, indem Sie praktische Lernerfahrungen für ein breites Ingenieurpublikum entwickeln.