End-to-End AI-инженерия: Bootcamp (2026)

End-to-End AI Engineering Bootcamp — это практический 8-недельный интенсив, который готовит специалистов к роли full‑stack AI-инженера. Вы освоите весь жизненный цикл создания AI-продукта: от архитектуры и прототипирования до продакшн-развертывания. Курс ведёт Ауримас Грицюнас — LinkedIn Top Voice in AI, экс‑CPO Neptune.ai и автор SwirlAI. Вас ждёт глубокая работа с Retrieval-Augmented Generation (RAG), агентными системами, памятью, интеграциями, мониторингом и масштабированием.

Почему этот курс — лучший путь в AI‑инженерию

Сегодня бизнесу нужны не просто специалисты, знающие модели, а инженеры, способные строить надёжные, масштабируемые AI-системы. На этом курсе вы поймёте не только, что такое RAG или агенты, но и:

• когда использовать ту или иную архитектуру;
• как проектировать production‑готовые workflows;
• почему одни решения масштабируются лучше других;
• как перейти от ноутбуков и демо к стабильному продукту.

Это не «ещё один курс по LLM». Это ваш путь в профессию AI-инженера.

Технологии и инструменты

• LLM API (OpenAI, Claude, Gemini и др.)
• Векторные базы данных и современные RAG-архитектуры
• AI-агенты (LangChain, LangGraph, CrewAI)
• Контейнеризация и продакшн: Docker, FastAPI, CI/CD
• LLMOps: мониторинг, трассировка, тестирование, evals
• Современные протоколы: MCP, Agent-to-Agent (A2A)

Ваши результаты после завершения

• Готовый к демонстрации AI‑продукт — ваш портфолио‑проект
• Понимание архитектуры и принципов построения AI‑систем
• Уверенная работа с RAG, агентами и LLM‑инфраструктурой
• Навык управления AI‑проектами и интеграцией в командную среду
• Пожизненный доступ ко всем обновлениям будущих потоков

Для кого создан этот курс

Курс идеально подходит дата-сайентистам, ML‑инженерам, аналитикам, дата-инженерам и техническим специалистам, владеющим Python и базовой ML‑подготовкой. Даже если вы работали только с моделями — вы освоите продакшн-инженерию и станете полноценным AI‑инженером.

Чему вы научитесь

• Разрабатывать RAG‑системы с нуля и под реальные бизнес‑кейсы
• Создавать AI‑агентов с инструментами, памятью и рефлексией
• Автоматизировать prompt engineering и проектировать цепочки
• Строить и развертывать масштабируемые AI‑приложения в облаке
• Внедрять LLMOps: мониторинг, логирование, оценку качества
• Обеспечивать безопасность, контроль и устойчивость AI‑систем
• Работать с передовыми технологиями — MCP, A2A, современные фреймворки