будуєте автоматизації в Make чи n8n, але вони виходять крихкими, а помилки складно відстежити
Перейдете від сценаріїв до коду: побудуєте сервіси з чергами, retry-логікою й логуванням, які витримують навантаження й не падають від одного збою зовнішнього API.
як technical product чи project manager самі будуєте автоматизації для команди або продукту
Навчитеся проєктувати архітектуру AI-систем, рахувати вплив рішень на швидкість, cost і ROI та аргументовано захищати технічний вибір перед командою чи клієнтом.
працюєте junior backend- чи software-інженером і хочете спеціалізуватися саме на AI-системах
Розберетеся, як будувати AI pipelines, RAG і evaluation навколо LLM. Зберете end-to-end платформу, яка покаже ваш рівень краще, ніж окремі pet-проєкти з AI.
впроваджуєте автоматизацію в бізнес-процеси й хочете розуміти систему, а не лише ставити задачі
Розкладете процес на happy path і винятки, визначите межі автоматизації й human-in-the-loop та зберете систему, у якій складні випадки потрапляють до людини.
підключаєте LLM до процесів, але не можете гарантувати якість і передбачуваність результату
Створите evaluation dataset, quality gates і confidence thresholds, додасте RAG-валідацію й точно знатимете, які документи система обробить сама, а які — ні.
з напрямом
- джерела документів, ручна робота, точки рішень, межі автоматизації
- компоненти платформи, синхронна й асинхронна взаємодія, stateful і stateless модель, точки відмов
- робота з coding agents, Git, тести, debugging, перевірка згенерованого коду
- PostgreSQL як сховище стану, сутності, JSONB, історія обробки документа
- авторизація, тайм-аути, повторні спроби, ліміти запитів, запасні сценарії, mock API
- producer/consumer flow, повторні спроби, dead-letter queue, захист від дублювання
- наскрізний ID документа, структуровані логи, технічні й бізнесові метрики
- підготовка документа, OCR і vision, схеми витягування даних, порівняння промптів і моделей за якістю, швидкістю й вартістю
- тестовий набір документів, критичні поля, хибні спрацювання, регресійні тести
- retrieval pipeline, фільтрація за метаданими, якість пошуку контексту
- детерміновані правила, state machine, межа доцільності AI-агента
- черга винятків, ручна перевірка, контроль доступу, персональні дані, керування секретами
- контейнеризація, healthchecks, міграції, відкат змін, масштабування workers
- презентація архітектури й ключових рішень, демонстрація end-to-end workflow
куратори
вони будуть поруч
Staff Software Engineer у Primer AI, Founder/CTO в Arctec
12+ років у software engineering, останні роки — в AI та ML. У Primer AI очолював розробку production RAG validation platform для enterprise-клієнтів, у Revolut будував системи для 70+ млн користувачів. Senior Member IEEE, переможець BrainTech Awards 2023.
вартість навчання
та варіанти оплати
6 платежів
3 платежі
за весь курс
*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
маєте запитання?
підготували відповіді
- чи підійде мені курс, якщо я працюю лише в no-code?
- наскільки добре треба вміти програмувати?
- чи доведеться платити за AI-сервіси?
- чи отримаю я сертифікат?
реєстрація.
перший крок за вами
Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
Освітні послуги надаються шляхом доступу до публічних освітніх ресурсів у мережі Інтернет, у тому числі до віртуальних класів та освітньої платформи. Курс належить до послуг з навчання комп'ютерній грамоті у розумінні п. 197.1.33 ПКУ.
перший крок за вами