⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).
● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.
● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
Гибрид (Москва)
TOM TAILOR — немецкий бренд одежды.
Требования:
– Отличное владение Python и SQL.
– Сильный математический/статистический бэкграунд.
– Уверенное знание машинного обучения и статистического анализа, понимание алгоритмов и метрик «под капотом».
– Знание классических алгоритмов и структур данных.
– Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения.
– Умение работать с API.
– Будет плюсом: опыт внедрения LLM в коммерческие процессы.
– Soft skills: самостоятельность, проактивность, инициативность.
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
Удалёнка
Джетлин — заказная и продуктовая разработка, внедрение и поддержка программного обеспечения.
Требования:
– Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных;
– Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов);
– Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI;
– Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin).
– Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин;
– Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы);
– Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом);
– Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса;
– Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя;
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Удалёнка
Extyl — поддержка и развитие ИТ-систем любого масштаба.
Требования:
– Опыт сбора и проработки бизнес-требований (интервьюирование экспертов предметной области, анализ документов, моделирование процессов to be и т.д.);
– Опыт постановки задач на разработку;
– Опыт прототипирования в Figma обязателен;
– Проектирование (REST) и документирование (Open API) API;
– Написание документации: ТЗ, ЧТЗ, БТ (и такое редко, но бывает: помогает бизнесу сформулировать его «хотелки» под бизнес-цель), ПМИ, инструкции и руководства;
– Понимание современных паттернов архитектуры информационных систем;
– Составление схем, диаграмм, моделей данных, USM, пользовательских историй, вариантов использования;
– Знание методологий и понимание принципов гибкой разработки;
– Опыт работы с Jira, Confluence (либо умение работать с аналогичными системами и понимание принципов и схем их работы).
– Опыт работы в ИТ - не менее 3-х лет.
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Удалёнка
Петрович-Тех — строит и развивает цифровую экосистему для крупного ретейла в области строительства и DIY.
Требования:
– Глубокие знания SQL;
– Умение работать с планами запросов;
– Опыт работы с ClickHouse;
– Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka);
– Опыт работы с Kubernetes проектами;
– Опыт работы с Java;
– Практический опыт участия в проектах по созданию DWH, Data lake;
– Практический опыт построения и развития высоконагруженных систем.
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
❤1
💻 Middle Data Scientist
Офис/Гибрид (Москва)
JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных.
Требования:
– Образование: высшее в математике / статистике / информатике.
– Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей.
– ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо.
– Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту.
– Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть.
– Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL.
– Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации.
– Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).
➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Офис/Гибрид (Москва)
JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных.
Требования:
– Образование: высшее в математике / статистике / информатике.
– Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей.
– ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо.
– Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту.
– Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть.
– Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL.
– Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации.
– Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Офис/Гибрид (Москва)
7Цветов — одна из крупнейших оптовых компаний на российском рынке в области поставок срезанных цветов.
Требования:
– Опыт коммерческой разработки на Python или в роли Data Engineer / Backend Engineer от 3 лет.
– Уверенный SQL и понимание разницы между операционной базой, DWH, витриной, метрикой и источником правды.
– Опыт ETL/ELT-пайплайнов или backend-сервисов, где важны воспроизводимость, логирование, ретраи, тесты, code review и документация.
– Инженерная аккуратность: не “примерно совпало”, а понятная сверка, методология, причины расхождений и владелец данных.
– Готовность разбираться в ClickHouse, 1С-данных, бизнес-терминах и ограничениях безопасности.
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
❤2
от 3 000 $
Удалёнка
EX CORP. — создают сервисы для геймеров.
Требования:
– Уверенное владение Python как основным языком для аналитики и ETL.
– Опыт работы с библиотеками для парсинга и обработки данных.
– Продвинутый SQL для написания сложных запросов.
– Аналитическое мышление: умение видеть за цифрами бизнес-задачи, формулировать гипотезы и делать выводы.
– Понимание принципов построения аналитических пайплайнов и работы с данными.
– Готовность брать ответственность за аналитические сервисы и их качество.
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
❤2🤔1
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
от 350 000 ₽
Удалёнка
Пикабу — информационно-развлекательное сообщество, которое читает более 30 млн человек в месяц.
Требования:
– Глубокая экспертиза в аналитической инфраструктуре: ETL-процессы, архитектура хранения данных, ClickHouse (сложные запросы, оптимизация), MySQL, Airflow, Redash, Яндекс.Метрика
— Понимание технической стороны аналитики на уровне разработчика: как события доставляются, где теряются, какие проблемы возникают при хранении — и умение предвидеть их до запуска
— Полный ownership за своё направление: сопровождает данные на всём жизненном цикле — от проектирования события до мониторинга его корректности на проде
— Экспертный уровень математической статистики: A/B тестирование, работа с выборками, множественное тестирование, PSM
— Опыт построения или существенного развития платформы экспериментирования
— Уверенный Python: написание скриптов для автоматизации
— Реальный опыт внедрения ИИ в аналитические процессы: внедрение LLM-процессов, построение AI-агентов для работы с данными, автоматизация генерации инсайтов, использование AI для анализа экспериментов
— Умение оценивать качество AI-решений: где модель ошибается и когда результат нельзя использовать без проверки
📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🤔1
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе