Курс «LLM-разработчик»

Курс подойдет:

• backend- и frontend-разработчикам;
• Python-разработчикам;
• тимлидам и архитекторам;
• DevOps- и ML-инженерам;
• разработчикам, которые хотят перейти в AI/LLM-направление.

Курс подойдет опытным разработчикам, которые хотят научиться внедрять AI в реальные продукты и повысить свою ценность на рынке

Для прохождения курса не требуется специальная математическая подготовка или знания Machine Learning (машинного обучения)

Курс ориентирован не на ML-инженеров и исследователей, а на разработчиков, которые хотят научиться создавать AI-приложения и внедрять LLM в реальные продукты и сервисы

Главное — уверенно программировать и понимать основы разработки. Все необходимые концепции, связанные с LLM, embeddings, RAG и AI-архитектурой, разбираются на практическом уровне без сложной математики и академического ML

Да. Курс построен вокруг практики.
Во время обучения вы создадите несколько полноценных AI-приложений:

• RAG-системы;
• AI-ассистентов;
• чат-интерфейсы;
• AI automation workflows;
• production-ready backend для LLM-сервисов

Проекты можно будет использовать в портфолио или как основу для собственных продуктов

Отдельных модулей по LangChain/LangGraph в программе нет. Мы даём базу — инструменты, состояние, память, оркестрация, RAG — и на практике работаем с современным агент-рантаймом Hermes. С этой базой LangChain, LangGraph и любой другой фреймворк осваивается за вечер, потому что вы понимаете принципы работы

Большинство AI-курсов показывают только базовую работу с API моделей.
Здесь фокус на инженерной части:

• архитектура AI-систем;
• production-подход;
• интеграции;
• агентные workflows;
• качество и надежность;
• реальные кейсы внедрения AI в продукты и бизнес-процессы

Если вы записались на курс и вдруг поняли, что больше не хотите находиться на онлайн-платформе Хекслет, то мы гарантируем возврат всей суммы. Но только при условии, что со старта обучения прошло не более 14 дней.

Также вы можете вернуть деньги за оставшуюся часть программы на любом этапе обучения. И для этого не нужно ничего объяснять

После курса вы сможете:

• создавать AI-приложения и AI-сервисы;
• внедрять LLM в продукты и бизнес-процессы;
• разрабатывать RAG-системы;
• проектировать AI-агентов;
• подключать корпоративные данные и внешние сервисы;
• запускать локальные модели;
• доводить AI-системы до production

ML-инженер обучает и дообучает модели. LLM-разработчик берёт готовые модели и встраивает их в продукт: подключает через API, передаёт модели данные компании через RAG, строит агентов и интеграции через MCP, следит за качеством, безопасностью и стоимостью. Курс готовит ко второй роли, поэтому математика и знания ML не нужны.

OpenAI-совместимые API, системные промпты и управление контекстом, Structured Output, Function Calling и Tool Calling, MCP, RAG на embeddings с PostgreSQL и pgvector, защита от prompt injection, оценка качества ответов и контроль расхода токенов. Агентов вы собираете в AI Studio, на практике работаете с агент-рантаймом Hermes.

16 недель на стандартном тарифе и 20 недель на расширенном. Вебинары идут 1–2 раза в неделю по 2 академических часа. Между вебинарами вы делаете домашние задания и проекты. На расширенном тарифе проекты проверяет наставник.

Да, после окончания курса на обоих тарифах. В оба тарифа также входят доступ к материалам курса навсегда и доступ в AI-клуб.