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 курс

Программа рассчитана на технических специалистов, которые хотят перейти к роли архитектора AI-систем или усилить текущую экспертизу в проектировании сложных решений на базе машинного обучения и генеративного ИИ.

• Архитекторам программного обеспечения и системным архитекторам.
• Senior-разработчикам и тимлидам, которые планируют развиваться в направлении AI Architecture.
• ML-инженерам, MLOps-инженерам и Data-инженерам.
• Инфраструктурным инженерам, DevOps/SRE-специалистам.
• Техническим лидерам, участвующим в пресейле, оценке, проектировании и запуске AI-продуктов.

Необходимые знания

Для комфортного прохождения курса желательно иметь технический бэкграунд и понимать базовые принципы разработки, машинного обучения и эксплуатации систем.

• Базовые знания Python.
• Понимание основных ML-понятий: обучение и валидация моделей, переобучение, метрики качества.
• Базовые знания системной архитектуры, сетей и принципов интеграции сервисов.
• Опыт работы с Git и понимание CI/CD-процессов.
• Общее представление о контейнеризации, облачной инфраструктуре и жизненном цикле разработки будет преимуществом.

Что вы получите после обучения

Курс помогает сформировать системный взгляд на роль AI-архитектора: от бизнес-контекста и требований до надежной, масштабируемой и экономически обоснованной архитектуры.

• Научитесь проектировать AI-системы от требований и PoC до промышленной эксплуатации.
• Разберете архитектурные паттерны для GenAI: RAG, продвинутые RAG-подходы, AI-агенты и multi-agent systems.
• Освоите проектирование MLOps-конвейеров, CI/CD и Infrastructure as Code для AI-решений.
• Научитесь создавать HLD и LLD, использовать C4 Model и документировать архитектурные решения через ADR.
• Поймете, как рассчитывать ресурсы, оптимизировать inference LLM, latency и стоимость эксплуатации.
• Разберете проектирование интеграций, ETL-процессов, архитектуры данных и векторных баз данных.
• Научитесь закладывать качество, безопасность, observability и мониторинг GenAI-компонентов на уровне архитектуры.
• Получите подходы к FinOps, governance, Ethical AI by Design и стратегическому развитию архитектуры.

Программа курса

Программа построена вокруг полного жизненного цикла AI-решения: от идеи и оценки до архитектурной документации, инфраструктуры, безопасности, масштабирования и проектной защиты.

Модуль 1. Стратегический фундамент и планирование проекта

Цель модуля: сформировать системное понимание роли архитектора в бизнес-процессах, научиться анализировать ограничения проекта, выявлять риски и планировать поставку измеримой ценности.

1. Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта.
2. Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете.
3. Стратегия поставки ценности: от PoC до Production.

Модуль 2. Проектирование и документирование архитектуры

Цель модуля: дать полный набор инструментов для создания, описания и проверки архитектуры AI-решений на разных уровнях детализации.

1. Высокоуровневое проектирование HLD с использованием C4 Model.
2. Низкоуровневое проектирование LLD: компоненты, контракты и взаимодействия.
3. Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые варианты.
4. Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems.
5. Документирование решений: Architecture Decision Records.
6. Верификация архитектуры и CTO Challenge.

Модуль 3. Качество, интеграции и безопасность

Цель модуля: научиться встраивать в архитектуру механизмы качества, надежности, безопасности и контроля на всех этапах жизненного цикла AI-системы.

1. Архитектурный надзор и управление техническим долгом.
2. Проектирование интеграций: от классических подходов до AI-стандартов.
3. Архитектура данных для AI-систем.
4. Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов.
5. Security by Design: архитектура для защиты AI-систем.
6. Архитектура наблюдаемости: observability, логи, метрики и трассировка.

Модуль 4. Инфраструктура для AI-систем

Цель модуля: получить системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной инфраструктуры для AI- и LLM-решений.

1. Расчет ресурсов: sizing для приложений, данных и сервисов.
2. Расчет ресурсов и оптимизация inference LLM.
3. Infrastructure as Code и CI/CD для AI-проектов.
4. Архитектура MLOps-конвейеров.
5. Стратегии развертывания и вывода решений в Production.
6. Архитектура высокой доступности HA и восстановления DR.

Модуль 5. Продвинутые архитектурные паттерны

Цель модуля: изучить современные архитектурные подходы для масштабирования, real-time обработки, гибридных сред, multi-tenancy и privacy-preserving сценариев.

1. Serverless vs Kubernetes для AI-ворклоадов.
2. Событийно-ориентированная архитектура EDA для AI.
3. Архитектура для High-Load и Low-Latency inference.
4. Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI.
5. Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS.
6. Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура.

Модуль 6. Стратегия, лидерство и экономика

Цель модуля: развить стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские навыки, необходимые для перехода на senior- и principal-архитектурные роли.

1. FinOps: архитектура, управляемая стоимостью.
2. Технологический радар и эволюция архитектуры.
3. Ethical AI by Design и архитектура для governance.
4. API как продукт: проектирование, управление и развитие.

Модуль 7. Проектная работа

Цель модуля: закрепить знания на практическом проекте и пройти путь от выбора темы до защиты архитектурного решения.

1. Выбор темы и организация проектной работы.
2. Консультации по проектам и домашним заданиям.
3. Защита проектных работ.
4. Подведение итогов курса.

Какие практические навыки развивает курс

• Формализация требований и перевод бизнес-задач в архитектурные решения.
• Выбор между классическим ML, GenAI, RAG, AI-агентами и гибридными подходами.
• Проектирование архитектуры данных, интеграций и production-ready MLOps-процессов.
• Оценка рисков, стоимости, latency, надежности и масштабируемости AI-систем.
• Документирование решений так, чтобы архитектура была понятна разработке, бизнесу, CTO и эксплуатации.

Итог обучения

После курса вы сможете выступать в роли AI-архитектора: проектировать AI-решения для бизнеса, выбирать подходящие архитектурные паттерны, обосновывать технические решения, планировать инфраструктуру, управлять рисками и готовить системы к промышленной эксплуатации.