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.
Популярные авторы и школы курсов в категории AI-инженерия
AI-инженерия в разделах
AI-инженерия: Список курсов
Hello InterviewПодготовка к собеседованиюAI-кодингAI-инженерия
Освойте AI-разработку
Learn AI Coding
Learn AI Coding — практический курс по AI-разработке и подготовке к техническим собеседованиям нового поколения, где разработчики решают реальные инженерные задачи с использованием искусственного интеллекта. Вы узнаете, как проходят AI-assisted coding interviews, какие навыки оценивают работодатели и как эффективно применять ИИ-инструменты, сохраняя полный контроль над архитектурой, кодом и итоговым решением.Технологические компании, включая Meta
podlodka.ioКонференцииAI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Techlead Crew #11: «Техлид в эпоху AI»
Techlead Crew #11 «Техлид в эпоху AI» — сезон для техлидов, тимлидов, архитекторов и опытных инженеров о том, как AI меняет процессы разработки, роль технического лидера и работу команд.О чём этот сезонВ одиннадцатом сезоне Techlead Crew разбирается практическое внедрение AI в разработку: от первых экспериментов с AI-агентами до настройки quality gate, построения AI feedback loop и адаптации команды к агентской разработке.Вы увидите, как крупные
podlodka.ioКонференцииAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
AI Crew #4: «Мультиагентные системы»
AI Crew #4: «Мультиагентные системы» — это конференция о проектировании, разработке и внедрении AI-агентов в реальные процессы разработки ПО. Вы разберёте, когда достаточно одного агента, а когда нужна мультиагентная система, как распределять роли между агентами, управлять контекстом, памятью, качеством и стоимостью таких решений.О курсеЧетвёртый сезон AI Crew посвящён мультиагентным системам: архитектурам AI-агентов, оркестрации, автономной разр
ByteByteGo
Jeremy HintzAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)AI для бизнеса
Оптимизация расходов на ИИ
AI Cost Optimization
AI Cost Optimization — практический курс от ByteByteGo, посвящённый снижению расходов на использование больших языковых моделей (LLM), оптимизации ИИ-инфраструктуры и повышению экономической эффективности AI-приложений и агентных систем.По мере внедрения искусственного интеллекта в реальные продукты компании сталкиваются с растущими затратами на API-запросы, обработку токенов, хранение контекста и выполнение многошаговых агентных процессов. Даже
ByteByteGo
Manjeet SinghAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
AI Evals на практике: для инженеров и продакт-менеджеров
AI Evals in Practice: For Engineers & PMs
AI Evals in Practice: For Engineers & PMs — практический курс, посвящённый оценке качества, надёжности и безопасности искусственного интеллекта, больших языковых моделей (LLM) и автономных ИИ-агентов. Вы научитесь создавать полноценные системы тестирования AI-приложений, выявлять ошибки, измерять производительность и контролировать качество ИИ-продуктов на всех этапах — от разработки до эксплуатации в production.В отличие от традиционного про
podlodka.ioКонференцииДругое (Backend)AI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Backend Crew #5: «AI в бэкенд-задачах»
Backend Crew #5: «AI в бэкенд-задачах» — практический сезон для бэкенд-разработчиков, тимлидов и архитекторов о том, как использовать AI-агентов в backend-разработке: ускорять работу с кодом, внедрять инженерные стандарты, проводить code review, мигрировать легаси и не терять контроль над качеством в продакшене.О СезонеГлавная тема сезона — как сделать разработку backend-приложений быстрее с помощью AI, не превращая процесс в хаос. Вы разберете р
Daniel MokaAI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Инженер ИИ-агентов
AI Agent Engineer
Практический видеокурс «Инженер ИИ-агентов» поможет разработчикам освоить агентную разработку и Agentic Engineering: научиться делегировать реальные инженерные задачи ИИ-агентам, управлять их поведением, проверять качество результата и внедрять агентные системы в повседневную разработку.О курсеКурс посвящён агентной инженерии — подходу к разработке программного обеспечения, при котором ИИ-агенты становятся не просто инструментами генерации код
Daniel Voigt GodoyГлубокое обучениеОбработка естественного языка AI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Fine-Tuning LLM с открытыми весами: практический курс для инженеров
Fine-Tuning Open-Weight LLMs for Engineers
Практический курс по fine-tuning LLM с открытыми весами поможет инженерам освоить полный цикл дообучения больших языковых моделей: от выбора задачи и подготовки датасета до настройки LoRA/QLoRA, оценки качества и применения результата в реальных проектах.О курсеБольшинство материалов по тонкой настройке больших языковых моделей либо слишком теоретизированы, либо рассчитаны на крупные команды, большие датасеты и дорогую вычислительную инфраструкту
Kent C. Dodds
Theo Browne
Angie Jones
John Lindquist
Adam GospodarczykAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Mega Dev: Пора переосмыслить всё
Mega Dev. It's Time to Rethink Everything
MEGA — это 4-недельная онлайн-программа для middle и senior-разработчиков, которые уже используют AI в работе и хотят перейти от точечного применения нейросетей к системной AI-native разработке. Курс помогает разобраться, как проектировать AI-агентов, выстраивать рабочие процессы с генеративным AI, автоматизировать разработку и сохранять контроль над качеством, безопасностью и результатом.О чём курс MEGAСовременные AI-инструменты уже способны пис
jsmastery.pro
Adrian HajdinAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Агентная инженерия
Agentic Engineering Course
Курс «Агентная инженерия» посвящён профессиональной разработке программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Вы научитесь применять AI не просто для генерации кода, а как полноценный инженерный инструмент для создания качественных, масштабируемых и поддерживаемых приложений. Вместо хаотичного вайб-кодинга и бесконечных промптов курс предлагает системный подход: управление контекстом, планирование архитектуры, контроль качес
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.