🎓
Как преподаватель математики стала руководителем ML-направления в ШАДе
Привет, это Валя Бронер. Я 11 лет преподавала студентам математику в Томском государственном университете, а затем перешла в бигтех. Последние три года я руковожу ML-направлением в ШАДе Яндекса и создаю курсы по машинному обучению.
Сегодня я расскажу, что мне нравится в преподавании, почему решила уйти из вуза в ШАД и как ML-разработчики помогают мне создавать актуальную программу в одной из самых динамичных современных индустрий.
🅰️
Всё началось ещё в магистратуре
Однажды я заменяла преподавателя на курсе матанализа. Объясняла тему и вдруг, прямо посреди семинара, чётко осознала её место в общей структуре предмета. Картинка будто сложилась целиком, и я испытала такой восторг, что захотела одного: чтобы мои студенты чувствовали то же самое.
Так я поняла, что мы с образованием друг друга любим. И сейчас я уверена, что, как бы ни менялась траектория моей жизни, она всегда будет с ним связана.
🅰️
11 лет преподавала на любимой кафедре
Я работала в ТГУ на творческой кафедре теории вероятностей и математической статистики: здесь все делали и продолжают делать больше, чем от них ожидается. Вместе с коллегами мы организовывали конференции, занимались наукой, экспериментировали с подходами к преподаванию и старались сделать занятия понятными, осязаемыми и наглядными.
Например, на курсе аналитической геометрии, чтобы студенты лучше понимали сечения поверхностей и тел, мы демонстрировали их на овощах, фруктах и даже чипсах. Ломтик Pringles — это гиперболический параболоид, разрезанный огурец — модель цилиндра, картошка — эллипсоид. А после занятий студенты съедали наглядные пособия и были всем довольны.
🅰️
Но в университете мне становилось тесно
Что-то кардинально менять я могла только в рамках кафедры, и мне не хватало кого-то, кто бы поддержал мои сумасшедшие идеи в большом масштабе.
Окончательно уйти из вуза решила после ковида. Я обожала живое взаимодействие со студентами, но все перешли на удалёнку, и общения очень не хватало. А когда карантин закончился, студенты привыкли быть аватарками в зуме и просто молча писали конспекты. Это был очень тяжёлый опыт.
Когда я решила расстаться с вузом, один из моих студентов-дипломников передал моё резюме руководителю Академии Яндекса. А через месяц после собеса я переехала в Москву и начала работать в ШАДе.
🅰️
С ML я познакомилась ещё до Яндекса
Когда я работала в ТГУ, ко мне обратилась студентка, которая хотела писать диплом по ML. Это не было моей специализацией, но я согласилась стать её научруком: вместе мы разобрались в теме, и студентка успешно защитилась.
Со временем ML стал частью моей работы, но я всё равно остаюсь математиком, а не разработчиком. Математический бэкграунд помогает мне разбираться в техническом содержании, а преподавательский опыт — понимать студентов и преподавателей.
🅰️
Теперь я шуршу по Яндексу и ищу идеи для новых курсов
Одна из моих задач в ШАДе — следить за актуальностью ML-программы и развивать её. Поэтому я хожу в разные ML-команды, зову разработчиков на кофе и спрашиваю, чем они занимаются, что интересного происходит в их области и что обсуждают на конференциях. Часто ребята приходят к нам с идеями сами: так было с курсом по рексистемам, который полностью пересобрали тимлид из Лавки и его команда.
Потом я собираю или пересматриваю программу, решаю, какой курс будет внутри неё, и приношу ML-разработчикам на уточнение, а параллельно ищу преподавателя, который будет вести курс. Затем — запуск, занятия и сбор фидбэка от студентов.
Есть и особый формат курсов — открытые интенсивы на широкую аудиторию. Тут я тоже решаю много задач: ищу темы, подбираю команды, готовлю преподавателей к съёмкам и взаимодействую с аудиторией.
⏩️
Читайте мою историю целиком в блоге о работе в Яндексе. Там я рассказала, кто помогает мне в проектах, почему мне нравится курировать студентов и какими образовательными проектами я занимаюсь помимо ШАДа.Подписывайтесь: 💬
@Yandex4Developers
