ИИ-инженер

Современный бизнес требует не просто языковых моделей (LLM), а комплексных ИИ-решений, глубоко интегрированных в рабочие процессы. Именно этим занимается ИИ-инженер: он автоматизирует обработку данных, выполнение задач и работу с запросами, внедряя сервисы на базе LLM — от RAG-систем до интеллектуальных агентов с доступом к внешней информации.

Программа «ИИ-инженер» рассчитана на специалистов с опытом работы с нейросетями.

Вот что нужно, чтобы комфортно проходить курс:
• Навыки программирования на Python, включая знание ООП.
• Базовые навыки работы с Docker: умение создавать Dockerfile и запускать контейнеры.
• Опыт в машинном обучении, анализе данных, визуализации и манипулировании данными.
• Базовые знания в линейной алгебре: операции с векторами и матрицами (сложение, умножение, скалярное произведение), понимание концепции собственных значений. Математические концепции будут разбираться в курсе без сложных выводов формул, с фокусом на их практическое применение в архитектурах LLM.
• Понимание базовых принципов предподготовки текстов.
• Опыт работы с фреймворком PyTorch: понимание того, как создаются, обучаются и используются нейронные сети (на примере любых архитектур).

Курс рассчитан на 4 месяца с нагрузкой 12−15 часов в неделю.
1. LLM в работе инженера — от архитектуры до управления генерацией (2 недели).
2. Проект: LLM-сервис (1 неделя).
3. RAG — от сырых данных до точных ответов (2 недели).
4. Проект: RAG-пайплайн (1 неделя).
5. Агентные системы — от одного агента до оркестрации (2 недели).
6. Проект: ИИ-агент для автоматизации рабочих процессов (1 неделя).
7. Деплой ИИ-систем — от прототипа к работающему сервису (2 недели).
8. Проект: продакшн-сервис ИИ (1 неделя).
9. Эксплуатация ИИ-систем: качество, безопасность и улучшение (2 недели).
10. Проект: оптимизация продакшн-сервиса ИИ (1 неделя).
11. Итоговый проект: ИИ‑ассистент для службы поддержки (2 недели).

Получите диплом о профессиональной переподготовке.

Перейти на страницу курса «ИИ-инженер» →