LLM-инженерия – новый карьерный лифт в IT

Если вы работаете в Backend, ML, DevOps или смежной инженерной роли, LLM становится для вас одним из самых быстрых способов вырасти в задачах, грейде и деньгах. Это уже не новая профессия, а апгрейд к текущей специализации, и компаниям на всех уровнях нужны люди, которые умеют собирать сложные AI-системы и доводить их до продакшена.

Но научиться этому непросто. Индустрия летит слишком быстро, и если еще недавно хватало базового RAG, то сейчас уже нужно понимание трансформеров, знание экономики и безопасности агентов и LLMOps.

Именно поэтому мы обратили внимание на обновленный курс "LLM-инженер" от наших коллег из AI Talent Hub и GIGASCHOOL. Они сохранили фундаментальную базу, но усилили программу тем, что нужно здесь и сейчас:

– Стек LLM-инженера: трансформеры, RAG, retrieval, reranking, eval, агенты, LLMOps, vLLM/SGLang и observability;
– Полный цикл создания LLM-продукта: от дообучения через QLoRA/PEFT до production-сервиса с нагрузкой, мониторингом и оценкой качества;
– Инженерный взгляд на продакшен: latency, cost, scaling, инференс, надежность и поддержка сложных AI-систем;
– Редкие, но все более важные навыки: AI Red Teaming и безопасность агентных систем.

На выходе у вас останется добротный инженерный портфель на GitHub. Вы сделаете RAG над корпоративной базой, мультиагентную систему, дообучите LLM или энкодер под домен, напишете production-сервис в Docker и сделаете типовой отчет по безопасности.

Старт потока – 4 июня, формат – онлайн-семинары, длительность – 6 месяцев. До четверга действует самая низкая цена, потом стоимость повысится, так что – успевайте.

Посмотреть программу и попасть в поток можно по ссылке