Одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий на сегодняшний день - профессия ИИ-разработчика.

Роль ИИ-инженера находится на стыке: программной инженерии; продуктовой инженерии; автоматизации и прикладного ИИ.

Вот почему спрос на эту роль так быстро растет. Компаниям все меньше и меньше нужны разработчики из прошлого. Нужны люди, которые могут взять существующие ИИ-модели и превратить их в полезные для рынка продукты.

Команда nFactorial School оформила все свои знания в ИИ-разработке, приобретенные за последние 3.5 года, в учебную программу для подготовки нового поколения сильных ИИ-разработчиков. В рамках первого потока 50 разработчиков уже начали обучение в прошлом году и завершают программу в первой половине мая.

Содержание нашего буткампа. 1) Продвинутый Prompt Engineering и эффективная работа с контекстом. Саморефлексия и итеративное улучшение. Выбор модели под задачу. Структурированный вывод: возвращение моделью валидного JSON, совместимого с бэкендом. 2) 10x инструменты разработчиков: Claude Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI. Работа с деградацией качества при переполнении контекстного окна. 3) Обработка данных и файнтюнинг. Извлечение данных из веба, PDF, изображений. LoRA, qLoRA, PEFT - эффективная дообучка. Создание своей fine-tuned модели. 4) RAG-системы. Векторные базы данных: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma. Embeddings и semantic search. Chunking и оптимизация retrieval. Работа с большими документами. Создание собственной RAG-системы. 5) MCP. Инструменты: BrowserUse, Tavily, Jina, Firecrawl, Playwright. Создание своих MCP-серверов. 6) Мультимодальный ИИ. Работа с изображениями: DALL-E, SDXL, Midjourney API. Аудио: Suno, ElevenLabs, Whisper. Preprocessing: WAV, 16kHz, chunking. Beam search, repetition penalty для борьбы с галлюцинациями на длинных файлах. Система определения, кто говорит (speaker segmentation, embeddings, threshold логика). Видео и другие модальности. Vision модели и анализ изображений. Создание собственного мультимодального приложения. 7) Автономные ИИ-агенты. Мультиагентные системы. Архитектура. Память: краткосрочная, долгосрочная, эпизодическая. Многошаговые процессы и планирование. Создание автономного агента. 8 ) Продуктовое мышление для разработчиков.

Что строят участники? Минимум 3 production-ready проекта. RAG-системы для реальных документов, мультиагентные пайплайны, мультимодальные приложения (текст + изображения + аудио), собственные MCP-серверы. Создание своей fine-tuned модели.

Кто целевой участник? Backend/fullstack разработчик, data engineer, ML-инженер, руководители команд разработки. Обязательно: опыт в разработке junior+, знание ООП и клиент-серверной архитектуры.

Стек курса: Python, LangChain, LangGraph, LLMs, Whisper, Stable Diffusion, ElevenLabs, Pinecone, Qdrant, ChromaDB, BrowserUse, Playwright, Firecrawl, FastAPI, Cursor, Claude Code, MCP.

Дата начала нового потока - 30 марта.

Подать заявку: https://courses.nfactorial.school/llm?utm_source=armansu