Beginner → Junior
AI Engineer
AI Engineer — әзірлеу мен LLM тоғысындағы инженерлік рөл. Курста сіз қолданбалы AI-өнімдер жасауды үйренесіз: чат-ассистенттер, RAG-жүйелер, AI-агенттер. 6 ай ішінде Python негіздерінен UI және API-мен AI-қосымшаны деплойлауға дейін өтесіз.
- 6 ай / 26 апта
- Online / Hybrid
- 400 000 ₸
- Beginner → Junior
Бұл курс кімге арналған
- AI-ға өткісі келетін әзірлеушілерге
- AI-өнімдерді өз қолымен жасағысы келетін аналитиктер мен продактарға
- LLM-мен жұмыс істегісі келетін базалық Python білімі бар адамдарға
Не үйренесіз
- LLM API-мен (OpenAI, Anthropic) және қосымша prompt engineering-пен жұмыс істеуді
- Embeddings жасау және вектор дерекқорларымен жұмыс істеуді
- RAG-пайплайндарын жобалауды: чанкинг, retrieval, ранжирлеу
- AI-агенттер жасау және tool calling-ті біріктіруді
- Жауап сапасын бағалау және галлюцинацияларды басқаруды
- API және UI-мен AI-қосымшаны деплойлауды
Ай сайынғы бағдарлама
- 1
AI-ға арналған Python және продукт ойлауы
Деректермен жұмыс істеуге арналған Python, NumPy, Pandas, AI-өнімдердің негіздері мен өмірлік циклі.
- 2
LLM API және prompt engineering
OpenAI және Anthropic API, structured outputs, few-shot, chain-of-thought, контекстті басқару.
- 3
Embeddings және вектор дерекқорлары
Embeddings, Pinecone/Chroma, семантикалық іздеу, гибридтік іздеу, сапа метрикалары.
- 4
RAG-пайплайндар
Құжаттарды жүктеу, чанкинг, retrieval, жауап сапасын оңтайландыру, мониторинг.
- 5
AI-агенттер, evaluation, қауіпсіздік
Tool calling, көп қадамды агенттер, evaluation, галлюцинацияны бақылау, қауіпсіздік.
- 6
Финалдық AI-өнім және деплой
Финалдық AI-қосымша, API, демо-интерфейс, деплой, жобаны қорғау.
Финалдық жоба
Құжаттарды жүктеу, семантикалық іздеу, жауап генерациясы, API және демо-интерфейсі бар AI-ассистент немесе RAG-қосымша. Сұхбатқа арналған толыққанды портфолио кейсі.
Деплойланған AI-қосымша, практикалық кейстер портфолиосы және Junior AI / LLM Engineer рөліне дайындық.
Hard skills
- Python
- OpenAI API
- Anthropic API
- LangChain
- RAG
- Vector DB
- Embeddings
- Pinecone
- LLM Eval
Мансаптық нәтижелер
- Junior AI Engineer / LLM Engineer
- Продукт командасындағы Prompt Engineer
- Стартаптар мен BigTech-тегі AI әзірлеуші
Прогресті бағалау жүйесі
- 40%
Үй тапсырмалары
- 20%
Midterm-чекпоинттер
- 10%
Қатысу
- 30%
Финалдық жоба
Жиі қойылатын сұрақтар
AI Engineer пен Data Scientist арасындағы айырмашылық не?
Data Scientist көбінесе деректерді талдаумен және модельдерді нөлден құрумен айналысады. AI Engineer дайын LLM-ді біріктіріп, жұмыс істейтін AI-өнімдер жасайды: pipeline, іздеу, агенттер, деплой.Математика мен ML білімі қажет пе?
Терең ML білімі қажет емес. Базалық Python, API-мен жұмыс істеу білігі және эксперимент жасауға дайындық қажет.Қандай LLM-дер қолданылады?
Біз ағымдағы API-лармен жұмыс істейміз: OpenAI, Anthropic Claude және API провайдерлері арқылы ашық модельдер. Назар нақты модельге емес, инженерлік тәжірибеге аударылады.Tech Orda арқылы оқуға бола ма?
Tech Orda арқылы оқу мүмкіндігі бағдарламаның ресми ережелеріне, іріктеу нәтижелеріне және қолжетімді квоталарға байланысты.
Курсқа өтінім беру
Оқу нәтижесі: Деплойланған AI-қосымша, практикалық кейстер портфолиосы және Junior AI / LLM Engineer рөліне дайындық.