Эксперт дисциплины “Дискретная математика”

Мы - Центр педагогического дизайна и онлайн обучения Института дистанционного образования ТГУ. Создаем онлайн-магистратуры, являемся оператором проекта “Цифровые кафедры” в ТГУ — IT-программы для обучающихся любых специальностей.

Сейчас в рамках одной из наших флагманских онлайн-магистратур “Науки о данных” мы находимся в поиске эксперта-разработчика дисциплины “Дискретная математика”.

Основная задача курса - научить обучающихся основам дискретной математики, что поможет решать прикладные задачи анализа данных и машинного обучения; развить математическое мышление и аналитические навыки, необходимые для успешной карьеры в качестве Data Scientist, инженера по машинному обучению или аналитика данных.

В рамках дисциплины обучающиеся:

изучают основные принципы комбинаторики, теории множеств, логики и графов;

учатся применять теоретические знания для решения задач из реальных кейсов;

получают навыки анализа, моделирования и оптимизации дискретных структур, а также навыки решения задач, часто встречающихся на технических интервью.

Скиллсет дисциплины:

Требования к кандидату:
Образование и квалификация:

• Высшее образование (магистратура/специалитет) в области прикладной математики, компьютерных наук, информатики, Data Science или смежных технических/математических специальностей.

• Глубокие теоретические знания и практическое владение дисциплиной «Дискретная математика».

• Опыт преподавания дискретной математики, математической логики, теории графов, комбинаторики в высшей школе (от 2-х лет) или опыт разработки учебных курсов/материалов по данным направлениям.

• Понимание роли дискретной математики в прикладных областях: анализ данных, машинное обучение, компьютерные науки.

Профессиональные навыки (Hard Skills):

Обязательно:

• Свободное владение ключевыми разделами: комбинаторика, теория множеств, логика и булева алгебра, теория графов и сетей.

• Умение применять методы дискретной математики к решению прикладных задач анализа данных и машинного обучения.

• Навык программирования на Python для математических вычислений, включая уверенное использование библиотек: NumPy, SymPy.

• Опыт работы в Jupyter Notebook для создания обучающих материалов и заданий.

• Умение строить и анализировать графовые и сетевые структуры.

Желательно:

• Знание основ теории вероятностей (как смежной области).

• Опыт составления оценочных материалов (контрольные работы, тесты, практические задания).

• Понимание принципов педагогического дизайна и формирования образовательных траекторий.

Какие задачи ожидают:

• Разработка педагогического сценария дисциплины в рамках существующей магистратуры, в соответствии с заданными компетенциями, задачами, объёмом (в согласовании с педагогическим дизайнером), с отчуждением авторских прав в пользу ТГУ.
• Разработка лонгридов, сценариев видеоконтента, презентаций и аннотаций к лекциям, заданий; подбор дополнительных учебных материалов и списка литературы.
• Составление рабочей программы дисциплины и оценочных материалов.
• Запись видеоконтента в студии ИДО или скринкаста при удалённой работе.
• Проведение вебинаров (синхронных занятий) с обучающимся в удалённом формате. Вебинары проходят в вечернее время в будние дни и по субботам - есть возможность выбрать подходящее время.
• Поддержание коммуникации с обучающимся в рабочем пространстве.

Что мы предлагаем:

• Договор о создании произведения (онлайн-курса) с отчуждением авторских прав.
• Удаленный формат работы.
• Заработная плата обсуждается индивидуально.

​​Почему стоит откликнуться:

Томский государственный университет – это бренд с более чем вековой историей, ведущий вуз с высокими стандартами качества. У нас вы найдете поддержку и возможности для профессионального роста, которые помогут раскрыть ваш потенциал.

Работая с нами, Вы будете частью команды, которая формирует будущее образования в России!