Специалист по искусственному интеллекту

Кем вы сможете работать после обучения

• Рынок искусственного интеллекта активно развивается, поэтому роли и обязанности специалистов могут отличаться.
• Ниже приведены примеры профессиональных направлений, в которых вы сможете реализоваться.

Основные карьерные роли

• Специалист по искусственному интеллекту. Работает с готовыми AI-моделями и внедряет их в бизнес-процессы: автоматизация, аналитика, поддержка решений.
• AI-инженер. Проектирует и запускает комплексные AI-системы, отвечает за пайплайны, агентов, RAG-архитектуру и вывод решений в продакшен.
• Инженер по языковым моделям. Глубоко взаимодействует с LLM: настраивает, оптимизирует, дообучает и интегрирует их в продукты компании.
• Промпт-инженер. Специализируется на создании и оптимизации запросов к моделям для получения стабильных и предсказуемых результатов.

Форматы обучения под разный уровень подготовки

• Программа для начинающих. Подходит тем, кто хочет войти в IT и освоить профессию в сфере ИИ с нуля.
• Обучение начинается с фундаментальных навыков: Python, объектно-ориентированное программирование, SQL, работа с API.
• Полученная база позволяет уверенно перейти к профильным AI-инструментам.
• Программа также полезна опытным специалистам для систематизации и укрепления базы.

Продвинутая программа для специалистов с опытом

• Подходит аналитикам, разработчикам и другим IT-специалистам.
• Базовые темы пропускаются — обучение сразу переходит к практическому ИИ-инжинирингу.
• Помогает расширить компетенции, сменить специализацию, повысить грейд и доход.

Компетенции AI-инженера

• Разработка Python-скриптов для обработки данных и автоматизации процессов.
• Проектирование архитектуры сервисов с использованием ООП.
• Обучение, валидация и оценка ML-моделей по метрикам качества.
• Понимание принципов работы нейросетей и построения ML-пайплайнов.
• Применение prompt-инжиниринга для решения прикладных задач.
• Интеграция и адаптация больших языковых моделей.
• Создание и оптимизация RAG-систем с векторными базами данных.
• Разработка, доработка и развёртывание AI-агентов.
• Управление рисками и обеспечение безопасности AI-решений.

Инструменты и технологии

• Python. Основной язык для анализа данных, машинного обучения и AI-приложений.
• PostgreSQL. Реляционная СУБД для хранения и обработки структурированных данных.
• Scikit-learn. Библиотека для классического машинного обучения.
• MLflow. Платформа для управления жизненным циклом ML-моделей.
• REST API. Стандарт взаимодействия между сервисами.
• Open API. Интерфейсы доступа к возможностям LLM.
• LangChain. Фреймворк для построения приложений на базе языковых моделей.
• LoRA / QLoRA / PEFT. Методы эффективного fine-tuning больших моделей.
• Docker. Контейнеризация и изоляция приложений.
• CI/CD. Практики автоматизации сборки, тестирования и доставки решений.