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テクニカルトレーナー - AI＆機械学習
Learnerslate の学生が、110 週間の学部カリキュラムと 27 週間の大学院ファーストトラック カリキュラムで技術的な概念と実践的な作業を結びつけるのを支援します。
あなたがすること
あなたがすること
- カリキュラムに沿った明確なライブセッションと実践的なデモンストレーションを提供します。
- 学習者の改善に役立つ演習、評価、フィードバックを準備します。
- 学習者プロジェクトをレビューし、デバッグを説明し、キャップストーン作業をガイドします。
- 学習リソースを維持し、Learnerslate チームと協力します。
- モデルの実験と動作する AI アプリケーションをガイドします。
- プロジェクトを通じて評価、制限、責任ある統合を教えます。
持ち物
持ち物
- Python、機械学習、ニューラル ネットワーク、LLM 統合、埋め込み、RAG、エージェント、AI 評価。
- 実践的な主題の知識と技術的なアイデアを明確に説明する能力。
- 関連するプロジェクト作業および指導または指導の証拠。
共有するもの
共有するもの
- 履歴書と関連プロジェクトまたはリポジトリへのリンク。
- 実演できる短い教育サンプルまたはトピック。
- ご希望の専門分野と利用可能性。
キャリアに関する質問
お申し込みの前に。
次のステップのための実践的な詳細を見つけてください。
テクニカル トレーナー — AI と機械学習のために何を準備する必要がありますか?
この職務記述書の責任と要件をお読みください。技術プロジェクト、教育サンプル、創造的な作品など、役割に関連する履歴書と証拠を共有します。
この役割はどのチームに関連付けられていますか?
この募集は「教育と学習」の下にリストされています。その範囲について役割の説明を使用し、採用チームに責任と期待を確認します。
ハイブリッド勤務は可能ですか？
現在の募集ではハイブリッド勤務を採用しています。勤務形態、勤務地、出社の予定について採用担当者にご確認ください。
申請はどのように提出すればよいですか?
「適用」ページを開き、公開された役割を選択し、必要な詳細を入力します。最大 5 MB の PDF または DOCX 履歴書をアップロードし、採用に関する同意を提供します。提出が受理された後も参照を表示しておいてください。
面接プロセスには何が含まれますか?
採用チームは、各役割の段階を確認します。関連する経験、プロジェクト、および職務内容で要求されている教育または創造的なサンプルを準備します。面接の回数が決まっていると仮定しないでください。
経験、報酬、雇用条件はどこで確認できますか?
職務内容を確認し、決定を下す前に、不特定の要件、報酬、雇用形態、空き状況、期待事項について採用チームと話し合ってください。
次の章
あなたの視点を持ってください。
何か役に立つものを構築しましょう。
技術トレーニング、デザイン、クリエイティブな仕事の機会を探ってください。
1 つの会話から何か新しいことが始まることがあります。現在の役割を調べるあなたのスキルに合った役割を見つけてください。