ИИ-разработчик: от API до агентов с МТУСИ

Ускоренный вход в разработку ИИ-продуктов

Программа ориентирована на тех, кто хочет быстро перейти от экспериментов с нейросетями к созданию полноценных ИИ-сервисов. Вы научитесь выстраивать решения «под ключ»: от идеи и логики взаимодействия с моделью до стабильного запуска в промышленной среде.

• разработка прикладных ИИ-приложений — от текстового запроса до продакшн-развёртывания;
• проектирование интеллектуальных систем с интеграцией внешних ИИ-API;
• создание автономных агентов и RAG-архитектур для решения нетривиальных бизнес-сценариев;
• снижение затрат за счёт локального запуска моделей и оптимального использования облачных ресурсов.

Практические навыки

• интеграция коммерческих ИИ-платформ в продукты с обработкой ошибок и контролем стабильности;
• проектирование серверных приложений с асинхронной логикой взаимодействия с ИИ;
• построение интеллектуального поиска по документам с учётом контекста запроса;
• использование векторных представлений и семантического поиска по корпоративным данным;
• разработка диалоговых интерфейсов с сохранением состояния и истории общения;
• создание ИИ-агентов для планирования, анализа и автоматизации процессов;
• настройка и оптимизация векторных хранилищ для задач уровня enterprise;
• подготовка данных: разбиение, индексация и обработка файлов разных форматов;
• оценка качества ответов моделей и контроль производительности решений;
• контейнеризация и автоматизация развёртывания с помощью CI/CD-подходов.

Инструменты и технологии

• API языковых моделей для встраивания интеллектуальных функций в приложения;
• контейнерные платформы для сборки и запуска сервисов в разных средах;
• фреймворки для построения RAG-систем и работы с контекстом;
• интерфейсы для создания и управления чат-ботами;
• библиотеки для оркестрации цепочек взаимодействия с LLM;
• системы кеширования для ускорения ответов и снижения нагрузки на модели;
• высокопроизводительные API-фреймворки для серверной логики;
• векторные расширения баз данных для локального семантического поиска;
• open-source решения для запуска моделей без облака;
• инструменты мониторинга и диагностики ИИ-систем;
• специализированные векторные базы данных для масштабируемых решений.