AI-инженерия - Видеоуроки, курсы, туториалы
AI-инженерия — это разработка продуктов на основе готовых моделей: подключение LLM через API или SDK, проектирование промптов и контекста, поиск по своим данным, вызов инструментов, оценка качества (evals), мониторинг, контроль стоимости и задержек. В отличие от ML-инженера, AI-инженер обычно не обучает модели с нуля, а собирает из них надежную систему и отвечает за то, чтобы она стабильно работала у пользователей. Значительная часть этой работы — обычная инженерия: обработка ошибок, тесты, логи и наблюдаемость. Направление выделилось после выхода ChatGPT, когда приложения на LLM стали отдельной частью backend-разработки со своими инструментами и практиками.
AI-инженерия решает задачу, с которой сталкивается любая команда после первого удачного прототипа: превратить демо на LLM в сервис, который стабильно работает на реальных данных. Типичные системы — ассистенты по внутренней документации, извлечение данных из документов, классификация обращений, агенты для внутренних процессов. Основная сложность в том, что модель недетерминирована: один и тот же запрос может дать разный ответ, а правка промпта или смена версии модели незаметно ломает соседние сценарии. Поэтому AI-инженер строит наборы тестовых примеров, автоматические оценки, трассировку запросов, кэширование, переключение на резервную модель и лимиты расходов. Чаще всего в эту роль приходят backend-разработчики, и опыт с API, базами данных и наблюдаемостью здесь ценится больше, чем знание математики.
Популярное в ai-инженерия
Podlodka AI Engineering Club
Учись на практике. Стань инженером ИИ
Инженерия AI-контекста: профессиональная программа
AgentOps
End-to-End AI-инженерия: Bootcamp
AI Evals: как тестировать, оценивать и улучшать AI-системы
Фундаментальные принципы AI-инжиниринга
Генеративный ИИ на практике
Создание Production-систем с LLM и AI-агентами
Популярные авторы и школы курсов в категории AI-инженерия
AI-инженерия в разделах
AI-инженерия: Список курсов
OTUSДругое (ИИ)AI-инженерияLLM (большие языковые модели)
AI-архитектор
AI-архитектор — курс по проектированию AI-решений для бизнеса: от анализа требований, PoC и выбора архитектурных паттернов до вывода GenAI- и LLM-систем в Production, настройки MLOps, инфраструктуры, безопасности, наблюдаемости и управления стоимостью.Кому подойдет курсПрограмма рассчитана на технических специалистов, которые хотят перейти к роли архитектора AI-систем или усилить текущую экспертизу в проектировании сложных решений на базе маши
Keerti PurswaniДругое (ИИ)AI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Генеративный ИИ на практике
Hands-On Generative AI
Освойте генеративный искусственный интеллект с нуля до продвинутого уровня. Научитесь создавать, обучать, дообучать и внедрять современные AI-модели, разрабатывать интеллектуальных агентов и создавать полноценные приложения на основе больших языковых моделей (LLM).Курс объединяет теоретические основы машинного обучения с практической разработкой. Вы изучите нейронные сети, генеративные модели, архитектуру трансформеров, технологии RAG, векторные
Stella Liu
Amy ChenДругое (ИИ)AI-инженерия
AI Evals: как тестировать, оценивать и улучшать AI-системы
AI Evals Certification: Master Building Reliable AI
AI Evals Certification — это практический курс по тестированию, оценке качества и мониторингу генеративных AI-систем. Обучение помогает выстроить системный подход к AI Evals, находить слабые места в LLM-продуктах, снижать риски перед запуском и уверенно улучшать AI-системы после выхода в продакшен.О курсе AI Evals CertificationКурс посвящён оценке и контролю качества современных GenAI-продуктов: чат-ботов, AI-ассистентов, RAG-систем, агентных реш
ProglibДругое (ИИ)AI-агентыAI-инженерия
AgentOps
AgentOps — курс для backend-разработчиков, LLM-инженеров и технических специалистов, которые хотят внедрять AI-логику в IT-продукты, запускать AI-сервисы в production и контролировать поведение AI-агентов. Вы разберёте архитектуру AI backend-сервисов, оркестрацию агентов, тестирование, мониторинг, безопасность, управление стоимостью и надёжную эксплуатацию LLM-систем.О курсе AgentOpsКурс помогает перейти от экспериментов с LLM к production-ready
Dr. Sreedath Panat
Vizuara AI LabsДругое (ИИ)AI-инженерия
Инженерия AI-контекста: профессиональная программа
AI Context Engineering [INDUSTRY PROFESSIONAL PLAN]
Инженерия AI-контекста: профессиональная программа — это практический курс по Context Engineering, LLM и созданию AI-агентов для специалистов, которые хотят уверенно применять большие языковые модели в разработке программного обеспечения, автоматизации процессов и построении интеллектуальных приложений.О курсеПрограмма AI Context Engineering [Industry Professional Plan] помогает системно разобраться в том, как современные AI-системы работают с ко
Ehsan GazarДругое (ИИ)AI-агентыAI-инженерия
Создание Production-систем с LLM и AI-агентами
Production-Ready Systems with LLMs and Agents: An Intensive for Engineers
Научитесь создавать LLM и агентные системы, которые выдерживают реальный трафик, ограничения по стоимости и неизбежные сбои.Подключить LLM и собрать впечатляющее демо сегодня может практически любой инженер. Но при выходе в production проявляется всё то, чему обычно не учат: расходы начинают расти, задержки увеличиваются, модель уверенно выдаёт ошибочный ответ пользователю, а без evals невозможно вовремя обнаружить деградацию качества и без трасс
Arpit BhayaniДругое (ИИ)AI-агентыAI-инженерия
Интенсив по внедрению искусственного интеллекта
The Applied AI Masterclass
Интенсив по внедрению искусственного интеллекта — это практико‑ориентированная программа для инженеров, разработчиков и тех, кто хочет уверенно создавать современные AI‑приложения на базе LLM, AI‑агентов и интеллектуальных workflow‑систем. Курс помогает пройти путь от продвинутого prompting до построения полноценных production‑ready решений, включающих память, инструменты, retrieval‑модули, multi‑agent архитектуры и систему оценки качества.Что пр
podlodka.ioДругое (ИИ)AI-кодингAI-инженерия
Podlodka AI Engineering Club
Podlodka AI Engineering Club — закрытое профессиональное комьюнити для инженеров, которые хотят переосмыслить свою работу в эпоху стремительного развития AI и научиться эффективно применять современные инструменты в реальных проектах. Каждую неделю — новые практики, новые идеи и новые способы ускорить вашу разработку.Что представляет собой AI Engineering ClubМы собрали пространство, где опытные инженеры могут безопасно экспериментировать, делитьс
Alexey GrigorevДругое (ИИ)AI-агентыAI-инженерияRAG
AI Bootcamp: от RAG до агентов
AI Bootcamp: From RAG to Agents
AI Bootcamp: от RAG до агентов — это интенсивная практическая программа, которая помогает разработчикам быстро перейти от базовой работы с LLM к созданию настоящих production-ready AI‑систем.Что вы узнаете и создадите на AI BootcampКурс построен вокруг полного цикла разработки современных AI-продуктов: от RAG‑систем и агентов до тестирования и продакшн‑мониторинга. Благодаря акценту на реальные инструменты и архитектуры вы создадите рабочие AI‑мо
master.dev (ex FrontendMasters)
Scott MossДругое (ИИ)AI-инженерия
Фундаментальные принципы AI-инжиниринга
AI Engineering Fundamentals
Этот интенсивный двухдневный воркшоп по AI-инжинирингу создан для специалистов, которые хотят не просто использовать большие языковые модели, а уметь системно строить и улучшать AI‑решения. Курс сочетает теорию, практику и работу с современными инструментами, чтобы вы смогли уверенно применять принципы AI Engineering в реальных проектах.Что представляет собой AI-инжиниринг сегодняAI-инжиниринг формируется как самостоятельная инженерная дисципл
Узнать больше о AI-инженерия
Какие задачи решает AI-инженер в продуктовой команде?
AI-инженер отвечает за функции продукта, которые работают на языковых моделях. Он выбирает модель под задачу и бюджет, проектирует промпты и формат ответа, подключает поиск по данным компании, настраивает вызов инструментов. Затем строит систему оценки: собирает тестовые примеры, пишет автоматические проверки, сравнивает версии промптов и моделей. В продакшене он следит за качеством, задержками и стоимостью, разбирает неудачные ответы, добавляет кэширование, ограничения и защиту от промпт-инъекций. Типичные результаты его работы — ассистент по документации, извлечение данных из документов, классификатор обращений или агент для внутреннего процесса.
Когда продукту нужна AI-инженерия, а когда хватит обычного кода?
Модели оправданы там, где входные данные неструктурированы: свободный текст, документы, переписка, изображения, а правила разбора сложно записать вручную. Если задачу можно решить регулярным выражением, SQL-запросом или простым классификатором, это будет дешевле, быстрее и предсказуемее. LLM плохо подходят для точных вычислений, задач, где недопустима даже редкая ошибка, и сценариев со строгим лимитом на задержку. Еще одно ограничение — данные: если их нельзя передавать внешнему поставщику, понадобятся локальные модели и своя инфраструктура. Хорошая практика — начать с самой простой реализации и добавлять сложность, только когда оценки показывают, что она нужна.
Чем AI-инженер отличается от ML-инженера?
ML-инженер собирает данные, обучает и дообучает модели, подбирает архитектуру и гиперпараметры, разворачивает модели на своей инфраструктуре. Его работа ближе к data science и требует хорошей математической подготовки. AI-инженер обычно берет готовую модель через API или открытые веса и строит вокруг нее продукт: промпты, контекст, поиск по данным, инструменты, оценку качества и мониторинг. Его работа ближе к backend-разработке. Границы между ролями размыты: AI-инженеру бывает нужно дообучить небольшую модель, а ML-инженер может строить приложения на LLM. В среднем же различие такое: обучение моделей против сборки системы из готовых моделей.
Какие знания нужны, чтобы перейти в AI-инженерию?
Основа — обычная разработка: Python или TypeScript, HTTP API, базы данных, асинхронный код, тесты, Docker и логирование. Поверх нее нужно понимать, как работают языковые модели: токены, контекстное окно, температура, структурированный вывод, вызов функций. Полезно разобраться с эмбеддингами и векторным поиском, потому что большинство продуктов опираются на данные компании. Отдельный навык — оценка качества: умение собрать набор тестовых примеров и измерить, стало ли лучше после изменения. Глубокая математика на старте не обязательна, но знание основ машинного обучения помогает понимать ограничения моделей.
Кто занимается AI-инженерией и в каких компаниях она нужна?
Чаще всего этим занимаются backend- и fullstack-разработчики, которые добавляют функции на основе LLM в существующий продукт, а также выделенные AI-инженеры в продуктовых командах. В SaaS-компаниях они строят ассистентов внутри продукта и автоматизацию рутинных действий пользователя. В банках, страховании и юриспруденции — обработку документов и поиск по внутренним регламентам. В e-commerce — поиск, описания товаров и поддержку клиентов. В платформенных командах AI-инженеры делают общие сервисы: шлюз к моделям, учет расходов, систему оценок и мониторинг, которыми пользуются остальные команды компании.