LLM-инженер

Разработка решений на базе LLM: от интеграции языковых моделей до создания интеллектуальных систем

Большие языковые модели становятся основой новых цифровых продуктов, интеллектуальных помощников и инструментов автоматизации. Однако для их эффективного применения недостаточно подключить нейросеть через API. Необходимо обеспечить стабильность сервиса, достоверность генерируемой информации, защиту пользовательских данных и возможность объективно оценивать качество работы искусственного интеллекта.

Программа посвящена инженерной разработке приложений с использованием LLM. Вы освоите создание интеллектуальных агентов, построение систем поиска по корпоративным документам, интеграцию моделей в программные продукты и организацию надежной инфраструктуры для их эксплуатации.

Особое внимание уделяется практическим инструментам: LangGraph, Langfuse, EvalKit, MCP, PostgreSQL, pgvector и GitHub Actions. Вы научитесь не только разрабатывать решения с генеративным ИИ, но и тестировать их, контролировать расходы, выявлять ошибки и обеспечивать устойчивую работу в производственной среде.

Кому подойдет курс

• Python-разработчикам с профессиональным опытом. Сможете расширить специализацию за счет создания приложений с генеративным искусственным интеллектом. Научитесь интегрировать большие языковые модели в действующие программные системы, проектировать сложные интеллектуальные компоненты и отвечать за техническую реализацию LLM-направления внутри команды. Полученные компетенции помогут перейти к более сложным инженерным задачам и участвовать в разработке современных ИИ-продуктов.
• Инженерам машинного обучения и специалистам по ML. Дополните знания о моделях искусственного интеллекта практическими подходами к созданию полноценных LLM-сервисов. Освоите архитектурные решения, методы автоматизированного тестирования и количественной оценки результатов. Научитесь быстрее превращать экспериментальные разработки в работающие приложения, качество которых можно проверить с помощью воспроизводимых метрик.
• Инженерам DevOps и специалистам по автоматизированному тестированию. Познакомитесь с возможностями языковых моделей для совершенствования технических процессов и создания интеллектуальных инструментов автоматизации. Разберетесь в принципах разработки, развертывания, мониторинга и проверки LLM-приложений. Сможете применять приобретенные навыки для расширения существующей профессиональной специализации и участия в проектах с искусственным интеллектом.

Какие профессиональные навыки вы освоите

По завершении программы вы сможете разрабатывать, интегрировать и сопровождать интеллектуальные сервисы с учетом требований к качеству, безопасности и производительности. Практические компетенции охватывают весь жизненный цикл LLM-приложения: от подготовки данных и проектирования архитектуры до автоматизированного тестирования и эксплуатации.

• Создание ответов с подтверждением достоверности информации. Научитесь проектировать системы, которые сопровождают генерируемые утверждения ссылками на использованные источники и корректно сообщают об отсутствии достаточных данных. Освоите программную проверку ссылок и дополнительную верификацию с помощью независимой модели, чтобы снижать вероятность недостоверных ответов.
• Разработка интеллектуальных агентов и подключение внешних инструментов. Сможете создавать ИИ-агентов, взаимодействующих с собственным сервером инструментов через протокол Model Context Protocol (MCP). Научитесь определять последовательность вызова функций, устанавливать ограничения на количество операций и вычислительные расходы, а также предусматривать обязательное подтверждение значимых действий. Освоите LangGraph для построения сценариев взаимодействия нескольких агентов и управления сложными рабочими процессами.
• Обеспечение безопасности агентных систем. Разберетесь в способах защиты LLM-приложений от внедрения скрытых инструкций, манипуляций с описаниями инструментов и попыток получить несанкционированный доступ к функциям системы. Научитесь ограничивать полномочия агентов, контролировать доступ к ресурсам и предотвращать попадание персональных сведений в технические журналы.
• Развертывание языковых моделей в корпоративной инфраструктуре. Освоите подбор открытых моделей с учетом требований конкретного проекта, технических ограничений и особенностей решаемой задачи. Научитесь организовывать локальную эксплуатацию LLM внутри компании, уменьшая зависимость от внешних сервисов там, где это необходимо.
• Подготовка LLM-сервисов к промышленной эксплуатации. Разберетесь в организации стабильной работы приложений при высокой нагрузке. Научитесь определять правила обработки и передачи персональных данных, автоматизировать публикацию обновлений с помощью одной команды и контролировать скорость выполнения запросов. Освоите мониторинг ошибок и использование реальных журналов работы для расширения контрольных наборов тестовых примеров.
• Интеграция языковых моделей в программные приложения. Научитесь проектировать взаимодействие между LLM и существующими сервисами, задавать обязательную структуру генерируемых данных с использованием JSON Schema и обеспечивать предсказуемость ответов. Освоите настройку времени ожидания, ограничений на количество запросов и контроль задержек при обращении к модели.
• Наблюдаемость и диагностика работы моделей. Сможете использовать Langfuse для регистрации запросов, ответов и других данных о выполнении операций. Научитесь анализировать историю взаимодействий, обнаруживать некорректное поведение модели и находить причины сбоев на основании сохраненных трассировок.
• Автоматизированная оценка качества LLM-приложений. Освоите работу с EvalKit для тестирования ответов на заранее подготовленных наборах примеров. Научитесь рассчитывать долю корректных результатов, сравнивать показатели разных версий системы и выявлять ухудшение качества после изменений. Сможете встроить проверочные процедуры в GitHub Actions для регулярного автоматического контроля.
• Оптимизация промптов на основе измеримых результатов. Научитесь определять характер ошибок, возникающих при генерации ответов, и целенаправленно изменять инструкции для языковой модели. Освоите проверку эффективности новых формулировок с помощью контрольных тестов и количественных показателей, чтобы подтверждать улучшения объективными данными.
• Построение интеллектуального поиска по корпоративным документам. Разберетесь в разработке систем, позволяющих языковой модели использовать информацию из PDF-файлов, электронных таблиц и других внутренних материалов. Научитесь разделять документы на смысловые фрагменты, преобразовывать текст в векторные представления с помощью модели bge-m3 и сохранять их в PostgreSQL с расширением pgvector. Освоите сочетание нескольких методов поиска для повышения релевантности результатов, а также настройку разграничения доступа к документам в соответствии с правами пользователей.

Полученные знания позволят участвовать в создании полноценных продуктов на базе генеративного искусственного интеллекта: от корпоративных поисковых помощников и автоматизированных агентов до масштабируемых LLM-сервисов с контролируемым качеством, защищенной инфраструктурой и прозрачными показателями эффективности.