Beginner → Junior
AI Engineer
AI Engineer — это инженерная роль на стыке разработки и LLM. На курсе вы научитесь строить прикладные AI-продукты: чат-ассистентов, RAG-системы, AI-агентов. За 6 месяцев вы пройдёте путь от базового Python до деплоя AI-приложения с UI и API.
- 6 месяцев / 26 недель
- Online / Hybrid
- 400 000 ₸
- Beginner → Junior
Для кого этот курс
- Разработчиков, которые хотят перейти в AI
- Аналитиков и продактов, желающих строить AI-продукты руками
- Людей с базовыми навыками Python, которые хотят работать с LLM
Чему вы научитесь
- Работать с API LLM (OpenAI, Anthropic) и продвинутым prompt engineering
- Строить embeddings и работать с векторными базами данных
- Проектировать RAG-пайплайны: чанкинг, retrieval, ранжирование
- Создавать AI-агентов и интегрировать tool calling
- Оценивать качество ответов и управлять галлюцинациями
- Деплоить AI-приложение с API и интерфейсом
Помесячная программа
- 1
Python для AI и продуктовое мышление
Python для работы с данными, NumPy, Pandas, основы AI-продуктов и их жизненного цикла.
- 2
LLM API и prompt engineering
OpenAI и Anthropic API, structured outputs, few-shot, chain-of-thought, управление контекстом.
- 3
Embeddings и векторные БД
Embeddings, Pinecone/Chroma, семантический поиск, гибридный поиск, метрики качества.
- 4
RAG-пайплайны
Загрузка документов, чанкинг, retrieval, оптимизация качества ответов, мониторинг.
- 5
AI-агенты, evaluation, безопасность
Tool calling, мульти-шаговые агенты, evaluation, контроль галлюцинаций, безопасность.
- 6
Финальный AI-продукт и деплой
Финальное AI-приложение, API, демо-интерфейс, деплой, защита проекта.
Финальный проект
AI-ассистент или RAG-приложение с загрузкой документов, семантическим поиском, генерацией ответов, API и демо-интерфейсом. Полноценный кейс для портфолио и интервью.
Развернутое AI-приложение, портфолио из практических кейсов и подготовка к роли Junior AI / LLM Engineer.
Hard skills
- Python
- OpenAI API
- Anthropic API
- LangChain
- RAG
- Vector DB
- Embeddings
- Pinecone
- LLM Eval
Карьерные исходы
- Junior AI Engineer / LLM Engineer
- Prompt Engineer в продуктовой команде
- AI-разработчик в стартапах и BigTech
Система оценки прогресса
- 40%
Домашние задания
- 20%
Midterm-чекпоинты
- 10%
Посещаемость
- 30%
Финальный проект
Часто задаваемые вопросы
Чем AI Engineer отличается от Data Scientist?
Data Scientist чаще занимается анализом данных и построением моделей с нуля. AI Engineer интегрирует готовые LLM и строит работающие AI-продукты: пайплайны, поиск, агенты, деплой.Нужны ли знания математики и ML?
Глубокие знания ML не нужны. Нужны базовый Python, понимание API, готовность работать с документацией и экспериментировать.Какие LLM используются?
Работаем с актуальными API: OpenAI, Anthropic Claude, открытые модели через API-провайдеров. Мы фокусируемся на инженерных практиках, а не на конкретной модели.Можно ли учиться через Tech Orda?
Возможность обучения через Tech Orda зависит от официальных правил программы, результатов отбора и доступных квот.
Подать заявку на курс
Результат обучения: Развернутое AI-приложение, портфолио из практических кейсов и подготовка к роли Junior AI / LLM Engineer.