Курс
Machine Learning Engineer

Роль, которая строит и внедряет ML‑модели в реальные сервисы: обучение, оптимизация, инференс, стабильная работа в продукте.

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

Программа обучения

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

Machine Learning Engineer

Курс Machine Learning Engineer: данные, обучение моделей, валидация, фичи, инференс, оптимизация, упаковка и запуск в сервисе. Мини‑проект с моделью и API.

  • День 1: ML‑пайплайн: постановка задачи, данные, метрики, разбиения, утечки
  • День 2: Фичи и обучение: baseline → улучшения, валидация, анализ ошибок
  • День 3: Модели (база): выбор под задачу, тюнинг, контроль качества
  • День 4: Инференс: упаковка модели, API, latency/стоимость, кеширование/батчинг
  • День 5: Итоговый проект: модель + сервис инференса + мониторинг качества (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 Machine Learning 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.

ML‑проект в портфолио

Модель + сервис инференса + описание метрик и экспериментов.

Инженерный ML‑пайплайн

Понимание разбиений, утечек, метрик и дебага качества.

Упаковка и запуск

Как довести модель до сервиса: API, latency, версии.

Контроль качества

Мониторинг деградаций и дрейфа (на базовом уровне).

Практика экспериментов

Как улучшать модель шаг за шагом и фиксировать результат.

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 Machine Learning 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: Machine Learning Engineer

Ваш доход после курса

  1. 01
    от 160 000 ₽

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

  2. 02
    от 280 000 ₽

    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 постановки задачи и данных: как сделать разбиение, выбрать метрики и не получить утечки. Дальше строим baseline и учимся улучшать его системно — через анализ ошибок.

Затем переходим к инженерной части: как упаковать модель, поднять инференс‑сервис, добиться адекватной скорости и воспроизводимости. Параллельно добавляем базовый мониторинг качества, чтобы модель не “умирала” тихо.

Как проходит обучение: от данных и baseline — до инференса и контроля качества.

Каждый день вы делаете практику и получаете правки. В конце — ML‑проект в портфолио: модель + API + описание экспериментов и метрик.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Это курс про нейросети?

Частично. Мы даём базу по выбору моделей под задачу и тюнингу, но основной фокус — внедрение ML в сервис.

Нужно ли знать математику на уровне вуза?

Нет. Базовые понятия объясняем через практику и примеры.

Что в портфолио?

Модель + сервис инференса + метрики/эксперименты, оформленные как реальный проект.

Будет ли мониторинг?

Да, базовый: что измерять, как ловить деградации и дрейф данных.

На каком языке/стеке?

Обычно Python + стандартный ML‑стек; детали можно адаптировать под ваш бэкграунд.

Попробуйте бесплатно

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

Записаться