5 проектов на AWS для старта карьеры AI/ML-инженера

Этот практический курс по AWS и AI/ML создан для тех, кто хочет быстро собрать портфолио из реальных, полностью рабочих проектов и уверенно выйти на рынок как начинающий AI/ML-инженер. Вы погрузитесь в построение продакшн‑готовых AI‑систем — от serverless-архитектуры до генеративных моделей — и будете работать с современными AI‑API, облачными инструментами AWS и индустриальными шаблонами разработки.

Что делает этот курс уникальным

Курс опирается на реальную практику разработки AI-систем в компании: каждый из пяти проектов соответствует индустриальным сценариям, а не учебным игрушкам. Вы получаете опыт, максимально близкий к рабочим задачам AI/ML-инженеров — от интеграции AWS API Gateway, Lambda и S3 до использования SageMaker, Hugging Face и современных LLM.

Какие навыки вы получите

Технические компетенции

• Построение событийно-ориентированных serverless‑архитектур на AWS
• Работа с инструментами NLP: sentiment analysis, entity extraction, text classification
• Проектирование и реализация Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
• Обучение, деплой и мониторинг моделей в Amazon SageMaker
• Создание приложений computer vision через Hugging Face и AWS
• Разработка генеративных AI‑асистем с безопасным backend‑ом

Инженерные навыки

• Построение продакшн‑готовых API и микросервисов
• Работа с логированием, мониторингом и безопасностью
• Отладка и оптимизация ML‑потоков
• Организация CI/CD для ML и AI‑приложений

Структура курса: 5 практических проектов

1. Умный serverless‑инбокс с анализом тональности

• Автоматическая обработка сообщений в реальном времени
• Классификация обращений по тональности и содержанию
• Интеграция AWS Lambda, S3, SNS/SQS и AI‑API

2. Интеллектуальный FAQ‑чатбот на RAG

• Создание базы знаний на основе корпоративной документации
• Оркестрация поиска и генерации ответов
• Web‑интерфейс + secure backend

3. Модель прогнозирования подписок в Amazon SageMaker

• Обучение табличной ML‑модели
• Развертывание endpoint‑а и мониторинг качества
• Встраивание модели в продуктовый API

4. Сервис распознавания эмоций по изображениям

• Использование моделей computer vision из Hugging Face
• Оптимизация обработки изображений
• Создание REST API для CV‑инференса

5. Генеративный AI‑тьютор с безопасным backend‑ом

• Интеграция LLM для обучения и подсказок
• Обеспечение приватности, ограничений и логирования
• Создание многошаговой логики ассистента

Что будет у вас после завершения курса

• 5 готовых проектов в портфолио, пригодных для GitHub и резюме
• Понимание полного жизненного цикла AI/ML‑продукта
• Уверенное владение AWS‑инструментами для AI и ML
• Навыки, которые действительно ожидают от начинающего AI/ML‑инженера

Кому подходит этот курс

• Начинающим AI/ML‑инженерам
• Backend‑разработчикам, желающим перейти в AI
• Специалистам по данным, которые хотят освоить облачные AI‑решения
• Всем, кто хочет практикой, а не теорией, войти в AI‑карьеру