Перейти к основному содержимому

Интерактивный roadmap

AI Engineer

От основ программирования до production AI-систем

Пошаговая карта навыков для инженера, который строит практические продукты на базе готовых моделей, RAG, агентов, evaluation и production-инфраструктуры.

6–12 месяцевBackend- и Python-разработчикиSoftware engineersТехнические разработчики продуктовAI-практики
Открыть как курс →У каждого узла есть evidence route
6этапов
33узлов
5проектов и milestones
  1. 01

    Инженерные основы

    База, без которой AI-продукты быстро превращаются в хрупкие демо.

    Результат этапаНадёжный Python/API-проект с типизацией, тестами и контролируемой обработкой ошибок.
    3–5 недельМатериалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Python для production
    Материалы готовыЕсть assessment
    Предпосылки: Python для production, HTTP, API и основы backend
  2. 02

    Ядро LLM engineering

    Как модели работают в прикладной системе и как управлять их поведением.

    Результат этапаКонтролируемый LLM workflow со structured outputs, context management и model routing.
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: LLM, токены, контекст и inference
    Материалы готовы
    Предпосылки: Prompt и context engineering
    Материалы готовы
    Предпосылки: LLM, токены, контекст и inference
  3. 03

    RAG и системы знаний

    Построение систем, которые отвечают на основе собственных данных и проверяемых доказательств.

    Результат этапаProduction-ready RAG с citations, evaluation, freshness и access control.
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Embeddings и semantic search
    Материалы готовы
    Предпосылки: Ingestion и chunking
    Материалы готовы
    Предпосылки: Retrieval, hybrid search и reranking
    Материалы готовыЕсть assessment
    Предпосылки: Citations, freshness, ACL и observability
  4. 04

    Агенты и экосистемы tools

    Управляемые многошаговые системы с tools, state и human oversight.

    Результат этапаАгент с explicit state, границами permissions, audit log и evaluation.
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Agent loop и planning
    Материалы готовы
    Предпосылки: State и memory
    Материалы готовы
    Предпосылки: Agent loop и planning
    Материалы готовыЕсть assessment
    Предпосылки: State machines, handoffs и multi-agent, MCP servers, clients и authorization
  5. 05

    Evaluation, безопасность и качество

    Систематическая проверка качества, безопасности и регрессий.

    Результат этапаEvaluation pipeline, который блокирует опасные или слабые релизы.
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Evaluation datasets и test cases
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Metrics и model graders, Prompt injection, guardrails и red teaming
  6. 06

    Production AI-системы и runtime-эксплуатация

    Развертывание, serving, observability, runtime evidence, контроль изменений model/provider, стоимость, надежность и incident response.

    Результат этапаAI-система с SLO, прослеживаемой runtime truth, управляемыми изменениями model/provider, откатом к known-good конфигурации и проверенной экономикой.
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Serving, streaming и batching
    Материалы готовы
    Предпосылки: Tracing, SLO и production monitoring
    Материалы готовы
    Предпосылки: Runtime evidence и предотвращение false-green, Regression и release gates
    Материалы готовы
    Предпосылки: Serving, streaming и batching
    Материалы готовы
    Материалы готовы
    Предпосылки: Runtime evidence и предотвращение false-green, Контроль изменений model, prompt, retrieval и provider
    Материалы готовы
    Предпосылки: Failure injection, failover и reconciliation
    Материалы готовы
    Предпосылки: Incident response и rollback, Privacy, secrets и governance, Бюджеты capacity, cost и routing