Курс
AI Engineer

Самая заметная и массово растущая роль: внедрение AI в продукты — чат‑боты, ассистенты, генерация текста, поиск и автоматизация. Делаете работающий AI‑функционал, а не “просто демки”.

Записаться Программа курса
Свидетельство гос. образца
Лицензия № Л035-01304-86/00639633
AI Engineer: практика на курсе

Программа обучения

Практика с первого дня, проекты “как в работе” и поддержка наставника

AI Engineer

Курс AI Engineer: внедрение AI в продукт — LLM‑ассистенты, чат‑боты, RAG‑поиск, инструменты/агенты, автоматизация бизнес‑процессов, безопасность и оценка качества. Практика на проекте.

  • День 1: Как устроены современные LLM и продуктовая интеграция: задачи, ограничения, метрики
  • День 2: Prompting и системные промпты; инструменты (tools/function calling); работа с API
  • День 3: RAG‑поиск: векторная база, эмбеддинги, чанкинг, ретривер и rerank
  • День 4: Агенты и автоматизация: сценарии, контуры безопасности, интеграции и логирование
  • День 5: Итоговый проект: AI‑ассистент/бот с RAG + оценка качества и деплой (база)
Свидетельство о доп. образовании

5 дней

По будням и выходным, 10:00–15:00

20 академ. часов

Материалы, шаблоны, практикум и проверка работ включены

34 800 ₽

Что входит в обучение

Практические задания, готовые шаблоны, разбор ошибок, проверка проектов и рекомендации по портфолио/резюме.

Практика AI Engineer
  1. 01
    ПРАКТИКА

    Пишете код/собираете проект руками: от постановки задачи до работающего результата.

  2. 02
    ИНСТРУМЕНТЫ

    Разбираем стек и подходы, которые реально используют: API, базы/вектора, пайплайны, мониторинг (по роли).

  3. 03
    ПОДДЕРЖКА

    Наставник проверяет и подсказывает: что улучшить, где узкие места и как довести до “прод-уровня”.

Итог: проект в портфолио + понятная дорожная карта, что учить дальше именно под вашу роль.

80%

практики

Что вы получите после курса

Результаты, которые можно показать работодателю или применить в работе сразу.

Готовый AI‑ассистент

Проект в портфолио: бот/ассистент с RAG‑поиском по базе знаний.

Навыки интеграции

Умение подключать LLM к продукту через API, инструменты и данные.

Оценка качества

Метрики, тест‑наборы, регрессии и как контролировать качество ответов.

Безопасность

Понимание рисков: промпт‑инъекции, утечки данных, права доступа и валидации.

Прод‑подход

Логирование, мониторинг (база), лимиты, fallback‑стратегии.

Записаться
Чат поддержки
Закрытый чат выпускников: разбор задач, ответы по практике и помощь с портфолио.
Комьюнити
Обмен опытом: задачи, подходы, грабли и решения.
Оперативная помощь
Быстрые ответы по ошибкам, настройкам и архитектуре.
Разбор кейсов
Разбираем реальные кейсы и “почему так в проде”.
Портфолио
Подскажем, как упаковать проект и что писать в резюме.
Шаблоны
Дадим шаблоны: README, PRD, оценка качества, чек-листы.
Проверка работ
Проверим итог и дадим правки по “прод-логике”.

Формы обучения

Выберите формат: группа — чтобы идти по программе, или индивидуально — под вашу задачу.

В ГРУППЕ

Очные занятия в мини-группе: объяснение → сразу практика → проверка и правки. Идём по шагам, чтобы навык закрепился.

  • До 4 человек в группе
  • Практика с первого занятия
  • Домашние задания + разбор ошибок
  • Итоговый проект в портфолио

Подходит, если вы начинаете с нуля или хотите системно войти в роль AI Engineer.

34 800 ₽

Записаться

ИНДИВИДУАЛЬНО (ОЧНО ИЛИ ОНЛАЙН)

Занятия 1-на-1 с преподавателем. Настраиваем программу под вашу цель: проект, компания, собеседование, стек.

  • График под вас
  • Разбор вашего проекта/данных
  • Фокус на нужные темы
  • Быстрее выход на результат

Лучший вариант, если нужно быстро прокачаться под конкретную вакансию.

54 800 ₽

Записаться
Работа: AI Engineer

Ваш доход после курса

  1. 01
    от 150 000 ₽

    Старт: junior/middle-уровень — берёте задачи по стеку роли, делаете фичи и доводите их до результата.

  2. 02
    от 250 000 ₽

    Дальше: middle/senior — проектируете решения, отвечаете за качество, стабильность и эффективность в проде.

Вилки зависят от страны, компании и опыта, но главное — портфолио и умение доводить решения до “прода”.

100%

прикладных навыков

Начинаем с того, как AI встраивается в продукт: какие задачи отдавать модели, какие метрики важны и как не получить “красивую демку без пользы”. Дальше — правильные промпты и системные правила, инструменты (tools) и работа с API.

Затем строим RAG‑поиск: как разбить документы на чанки, выбрать эмбеддинги, настроить векторную базу, ретривер и rerank. Разбираем, как уменьшать галлюцинации и как оценивать качество не “на глаз”, а тестами.

В финале собираем агента/ассистента с интеграциями, логированием и чек‑листом прод‑готовности: лимиты, fallback, мониторинг и безопасность.

Как проходит обучение: от сценария и промптов — до RAG‑поиска и прод‑подхода.

Каждый день — практика: собираете компоненты, получаете правки и доводите проект до работающего состояния. В конце — итоговый ассистент/бот с RAG, оценкой качества и базовым деплоем.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Кому подойдёт курс AI Engineer?

Разработчикам и продуктовым ребятам, которые хотят внедрять AI‑фичи в сервисы: чат‑боты, ассистенты, поиск, автоматизацию.

Нужно ли быть сильным в ML?

Нет. Это курс про внедрение и продуктовую инженерку: API, данные, RAG, агенты, безопасность и качество.

Что будет в портфолио?

Готовый AI‑ассистент/бот с RAG‑поиском + описание архитектуры и чек‑лист прод‑готовности.

Будет ли деплой?

Базовый: как упаковать сервис и запустить так, чтобы он не падал при первом же потоке пользователей.

Какие инструменты используем?

Подходы и шаблоны, которые применяют в индустрии: API, векторные БД, логирование/метрики (база).

Попробуйте бесплатно

Каждый понедельник — ознакомительное очное занятие в Москве: знакомство с подходом, наставниками и классом. После занятия вы легко поймёте, подходит ли курс.

Записаться