строите автоматизации в Make или n8n, но они получаются хрупкими, а ошибки сложно отследить
Перейдете от сценариев к коду: создадите сервисы с очередями, retry-логикой и логированием, которые выдерживают нагрузку и не падают из-за одного сбоя внешнего API.
как technical product или project manager самостоятельно строите автоматизации для команды или продукта
Научитесь проектировать архитектуру AI-систем, оценивать влияние решений на скорость, cost и ROI и аргументированно защищать технический выбор перед командой или клиентом.
работаете junior backend- или software-инженером и хотите специализироваться на AI-системах
Разберетесь, как строить AI pipelines, RAG и evaluation вокруг LLM. Соберете end-to-end платформу, которая покажет ваш уровень лучше, чем отдельные pet-проекты с AI.
внедряете автоматизацию в бизнес-процессы и хотите понимать систему, а не только ставить задачи
Научитесь раскладывать процесс на happy path и исключения, определять границы автоматизации и human-in-the-loop и соберете систему, в которой сложные случаи передаются человеку.
подключаете LLM к процессам, но не можете гарантировать качество и предсказуемость результата
Создадите evaluation dataset, quality gates и confidence thresholds, добавите RAG-валидацию и будете точно знать, какие документы система может обработать самостоятельно, а какие — нет.
с направлением
- источники документов, ручная работа, точки принятия решений, границы автоматизации
- компоненты платформы, синхронное и асинхронное взаимодействие, stateful- и stateless-модели, точки отказа
- работа с coding agents, Git, тесты, debugging, проверка сгенерированного кода
- PostgreSQL как хранилище состояния, сущности, JSONB, история обработки документа
- авторизация, тайм-ауты, повторные попытки, лимиты запросов, резервные сценарии, mock API
- Producer/consumer flow, повторные попытки, dead-letter queue, защита от дублирования
- сквозной ID документа, структурированные логи, технические и бизнес-метрики
- подготовка документа, OCR и vision, схемы извлечения данных, сравнение промптов и моделей по качеству, скорости и стоимости
- тестовый набор документов, критические поля, ложные срабатывания, регрессионные тесты
- Retrieval pipeline, фильтрация по метаданным, качество поиска контекста
- детерминированные правила, state machine, границы целесообразности использования AI-агента
- очередь исключений, ручная проверка, контроль доступа, персональные данные, управление секретами
- контейнеризация, healthchecks, миграции, откат изменений, масштабирование workers
- презентация архитектуры и ключевых решений, демонстрация end-to-end workflow
кураторы
они будут рядом
Staff Software Engineer в Primer AI, Founder/CTO в Arctec
Более 12 лет в software engineering, последние годы — в AI и ML. В Primer AI возглавлял разработку production RAG validation platform для enterprise-клиентов, в Revolut создавал системы для 70+ млн пользователей. Senior Member IEEE, победитель BrainTech Awards 2023.
стоимость обучения
и варианты оплаты
6 платежей
3 платежа
за весь курс
*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.
есть вопросы?
подготовили ответы
- подойдет ли мне курс, если я работаю только с no-code?
- насколько хорошо нужно уметь программировать?
- придется ли платить за AI-сервисы?
- получу ли я сертификат?
регистрация.
первый шаг за вами
Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com или звоните по номеру +38 067 418-95-78.
Образовательные услуги предоставляются путём доступа к публичным образовательным ресурсам в сети Интернет, в том числе к виртуальным классам и образовательной платформе. Курс относится к услугам обучения компьютерной грамотности в понимании п. 197.1.33 НКУ.
первый шаг за вами