ИИ-разработчик: от API до агентов с МТУСИ

Инженер ИИ-систем: от интеграций до автономных агентов

Профессия, где искусственный интеллект перестаёт быть абстракцией и превращается в рабочий инструмент: от первого запроса к модели до полноценного продукта в продакшене. Выстраивание ИИ-решений, интеграция сервисов и создание интеллектуальных систем — всё это становится вашей повседневной практикой. В процессе обучения формируется современный инженерный стек: работа с LLM через API, построение RAG-архитектур, векторный поиск и развёртывание сервисов в контейнерной инфраструктуре. Итог — портфолио из пяти полноценных проектов, отражающих реальный уровень индустрии.

Профессиональная траектория

Специалист такого профиля способен проектировать интеллектуальные приложения полного цикла: от логики запроса до масштабируемого развёртывания. Он соединяет бизнес-цели и машинное обучение в единую архитектуру.

• Интеграция ИИ-сервисов в продуктовые системы с обработкой ошибок и устойчивой логикой
• Проектирование асинхронных backend-решений для работы с языковыми моделями
• Создание интеллектуального поиска по корпоративным базам знаний
• Построение систем семантического анализа и работы с эмбеддингами
• Разработка диалоговых интерфейсов с сохранением контекста
• Проектирование автономных ИИ-агентов для автоматизации процессов
• Настройка векторных хранилищ и оптимизация поиска (Pinecone, Qdrant, pgvector)
• Обработка и структурирование данных из документов разных форматов
• Оценка качества ответов моделей и контроль производительности систем
• Развёртывание решений через контейнеризацию и CI/CD-пайплайны

Технологическая база

Экосистема инструментов охватывает полный цикл разработки: от работы с языковыми моделями до мониторинга и масштабирования сервисов.

• OpenAI API — подключение и использование языковых моделей в прикладных системах
• FastAPI — высокопроизводительный backend для ИИ-сервисов
• LlamaIndex — основа для построения RAG-архитектур и интеллектуального поиска
• LangChain — создание цепочек взаимодействия с LLM
• Docker — контейнеризация и стабильное развёртывание решений
• Redis — кеширование запросов и оптимизация затрат
• Telegram Bot API — разработка диалоговых ИИ-интерфейсов
• Pgvector — встроенный векторный поиск в PostgreSQL
• Ollama — локальный запуск больших языковых моделей
• Phoenix Arize — мониторинг и анализ качества ML/AI систем
• Qdrant — высокопроизводительная векторная база данных