Онлайн-курс “AI Engineering” з Senior AI Engineer у DataАrt від robot_dreams

Навчіться будувати AI-системи: від даних та моделей — до LLM, MLOps, масштабування 👉🏼 і додайте production-ready проєкт у портфоліо.

📍 Щоб комфортно навчатися на курсі, потрібно знати Python або іншу мову програмування на рівні написання робочого коду. Мати практичний досвід роботи з Git.

Про курс: AI Engineering 🤖

За 20 занять розберете повний цикл розробки AI-систем:

🧩 data pipelines і якість даних
🤖 ML / DL та LLM у реальних сервісах
🔌 API-інтеграцію й деплой
📈 масштабування, latency, cost
🛠 MLOps, моніторинг і контроль дрейфу

Після курсу ви:

✔️ будуєте AI-системи end-to-end: від даних і моделей — до деплою, підтримки та масштабування
✔️ будуєте production data pipelines для AI: ingestion, підготовка, версіювання
✔️ інтегруєте ML/DL-моделі в продукт через API та model registry
✔️ запускаєте LLM-рішення в продакшені: embeddings, RAG, agents
✔️ деплоїте AI як сервіс через Docker і Kubernetes та налаштовуєте CI/CD для моделей
✔️ моніторите якість і стабільність AI після релізу: drift, latency, алерти, guardrails
✔️ захищаєте system design і маєте готовий AI-проєкт у портфоліо

Опануйте створення AI-продуктів, щоб стати конкурентним на ринку як AI Engineer.

Лектор:

Андрій Білоус, Senior AI Engineer у DataАrt

• понад 12 років досвіду в ІТ, з них 5+ років у Fullstack- та AI-розробці в продуктових і enterprise-проєктах
• працював Javascript Fullstack Developer with AI в EPAM Systems
• спеціалізується на побудові production-ready GenAI систем: RAG, multi-agent architectures, LLM copilots і document intelligence для реальних бізнес-сценаріїв
• проєктував і впроваджував AI-пайплайни для парсингу фінансових даних (bond deal emails) з використанням preprocessing, prompt engineering (Claude / GPT через AWS Bedrock)
• будував agent-based рішення з multi-turn пам’яттю, function calling та інтеграцією з бізнес-процесами
• має сильний бекграунд у Fullstack (React, Node.js, Python), хмарних платформах ( AWS, Azure AI ) та архітектурі мікросервісів; поєднує інженерну глибину з продуктовим мисленням

Курс підійде, якщо ви:

Software Developer [middle-senior]
👉🏼 отримуєте запити на AI-фічі в продукті, але не маєте досвіду запуску ML/LLM у продакшені — з контролем latency, cost і стабільності, а не на рівні демо

Data Engineer [junior-middle]
👉🏼 працюєте з data pipelines, але хочете розширити роль та будувати інфраструктуру для production ML/LLM-систем: від ingestion і versioning — до інтеграції з MLOps та inference

Tech Lead / Engineering Manager
👉🏼 працюєте з командами, де з’являються ML/LLM-компоненти, але хочете мати спільне розуміння того, як їх розробляти, деплоїти й підтримувати як частину продакшн-системи

QA / DevOps / MLOps
👉🏼 підтримуєте продакшн-системи та хочете тестувати, деплоїти й моніторити AI з урахуванням його специфіки — дрейфу, недетермінізму та деградації якості після релізу

Детальна програма та реєстрація 🔗

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!