Вакансии преподавателей на 2025/2026 учебный год
Мы верим, что в 21 веке все должны быть не просто “опытными пользователями ПК": помимо этого, нужно владеть цифровой грамотностью, понимать основы программирования и уметь анализировать данные.
Проект Data Culture в Высшей школе экономики учит всех студентов этим важным вещам.
💫Мы приглашаем вас присоединиться к команде преподавателей проекта!💫
- Цифровой грамотности;
- Python для не IT-студентов;
- Анализа данных.
Что нужно будет делать?
- Проводить занятия по расписанию в соответствии с тематическим планом курса в одном или нескольких зданиях НИУ ВШЭ (на протяжении одного или двух модулей — четверти или семестра);
- Готовиться к занятиям: разрабатывать учебные материалы (презентации, квизы, тесты, групповые задания), изучать теорию;
- Организовывать курс: ставить дедлайны, готовить и обсуждать вместе с другими преподавателями домашки/контрольные/экзамен и т.д.;
- Проверять работы, оценивать студентов с использованием готовых методик, проводить элементы контроля и пересдачи под руководством методиста;
- Курировать работу учебного ассистента;
- Взаимодействовать с другими преподавателями, методистом и командой DC.
- Отвечать студентам на вопросы вне занятий, проводить консультации (можно онлайн);
- Мотивировать студентов на изучение курса, рассказывать, зачем им эти знания, и морально поддерживать во время изучения сложных курсов (для большинства студентов непрофильных факультетов курсы Data Culture — это очень-очень сложно!).
Что я получу от участия в проекте?
- Вы получите новый опыт и попробуете себя в качестве преподавателя;
- Сможете сохранить связь со студенческим сообществом;
- Узнаете, как объяснять сложные вещи простым языком и поддерживать студентов;
- Вдохновитесь: у нас классные студенты, с ними приятно и интересно работать, а еще можно почувствовать себя частью студенческого сообщества;
- По-новому посмотрите на решаемые вами задачи;
- Получите адекватную оплату своей работы ;)
Что мы ожидаем от соискателей:
- Наличие высшего образования;
- Готовность пройти обязательное обучение;
- Умение находить контакт с аудиторией, рассказывать просто о сложном;
- Желание развиваться и учиться новому;
- Ответственность и организованность;
- Навыки работы с современными образовательными технологиями;
- Технические компетенции:
Для цифровой грамотности: базовые знания в области информатики, работы с компьютером. Дисциплина подходит для тех, кто не специализируется в IT и хотел бы погрузиться в эту сферу.
Для программирования на Python: знание базового синтаксиса языка Python на среднем уровне или выше; критическое, логическое и алгоритмическое мышление; работа в отрасли будет плюсом. Дисциплина подходит как и тем, кто самостоятельно прошел курс по основам программирования и хочет передать свои знания другим, так и тем, кто работает в отрасли и хочет попробовать себя в преподавании и передаче накопленного опыта.
Для анализа данных: понимание, как собирать, обрабатывать и визуализировать данные с помощью библиотек для анализа данных на Python. Умение интерпретировать результаты анализа и делать выводы на основе данных. Умение формулировать статистические гипотезы и проводить тесты для проверки этих гипотез. Знание основных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия. Знание библиотек: numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scipy, statsmodels, scikit-learn.
- Опыт преподавания приветствуется, но не является обязательным требованием.
Когда и как все это проходит?
Курсы могут длиться 2, 3 или 4 месяца (реже больше): например, с сентября по декабрь или с середины января до конца марта.
Подготовка курса начинается за несколько месяцев до старта. Если ваш курс начинается в сентябре, мы познакомим вас с командой преподавателей и начнём подготовку примерно в июне.
Большинство курсов идут уже не первый год, по ним есть программы (их можно улучшать) и материалы (их тоже можно улучшать!). Не хватает только преподавателей.
- команда курса — преподаватели, которые ведут ту же дисциплину в других группах;
- эксперт, которому можно задавать вопросы: “А как это раньше делали?, ”А как лучше?”;
- учебный ассистент (или несколько) — это студенты, которых вы сами выберете. Они уже изучали похожие курсы и успешно с этим справились. Ассистенты возьмут на себя рутину (создать чаты, проверять домашки и т.д.);
- менеджер, который будет направлять и помогать по всем процессам.
Хочу! Что теперь делать?
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.