Старт 25 июня
Курс «LLM-разработчик»
Освойте полный стек современной ИИ-разработки: от работы с облачными LLM и RAG до агентных платформ, MCP-интеграций и локальных моделей. За время обучения создадите несколько AI-продуктов и научитесь разрабатывать On-premise решения, которые работают с корпоративными знаниями, выполняют бизнес-действия и запускаются внутри защищённого контура компании
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Мансур Хуснутдинов
выпускник Хекслета
Cпециальная цена первого потока при оплате до 14 июня
Продакшен-подход к LLM-разработке
Практика с опытными разработчиками
Навык, нужный программисту в 2026 году
Современные ИИ инструменты
Что происходит в 2026 году в разработке?
Компании внедряют AI-ассистентов, автоматизацию на базе LLM, AI-поиск, copilot-функции, RAG-системы и AI-агентов в продукты, внутренние сервисы и бизнес-процессы. Всё чаще разработчику недостаточно просто писать backend или frontend — нужно понимать, как интегрировать большие языковые модели в реальные приложения
Рынок испытывает дефицит, разработчиков, которые умеют:
- работать с OpenAI API и open-source моделями
- строить AI-функциональность внутри продуктов
- подключать LLM к данным и внешним сервисам
- разрабатывать AI-агентов и workflow
- доводить AI-системы до production
LLM-разработка
становится новым слоем современной инженерии — так же, как когда-то обязательными стали Docker, cloud-сервисы или работа с API
Курс поможет разобраться
как устроена современная ИИ-разработка: от интеграции LLM через API до создания AI-агентов, работающих с корпоративными данными и бизнес-системами. Вы научитесь подключать модели к документам и базам знаний, строить надёжные RAG-системы, автоматизировать процессы через MCP и выбирать между облачной, локальной и гибридной AI-инфраструктурой в зависимости от задач бизнеса
LLM-разработка — новый стандарт для современных программистов
ИИ перестал быть отдельной специализацией только для ML-инженеров. Сегодня LLM становятся такой же частью разработки, как базы данных, API или frontend-фреймворки
Кому подойдет курс
Разработчикам (backend / frontend / fullstack)
Научитесь интегрировать LLM через API, управлять системными промптами, контекстом и экономикой токенов. Сможете внедрять LLM-функциональность в реальные сервисы
Тимлидам и техлидам
Поймёте, как встроить LLM в архитектуру продукта: контроль качества ответов, защита от атак, управление стоимостью и масштабирование решений
Специалистам, которые уже в IT и хотят расти
Разберётесь, как превращать бизнес-задачи в LLM-решения: от прототипа до рабочего сервиса с понятной экономикой и измеримым результатом
Программа курса «LLM-разработчик»
4 месяца
4 проекта
16 воршкопов с практикой
Программа актуализирована в мае 2026 года
LLM-приложения в Yandex AI Studio
Управление поведением LLM
- Научитесь управлять поведением модели через системные инструкции и контекст
- Разберётесь, как формируются ответы и от чего зависит качество генерации
- Изучите ограничения языковых моделей и способы их обхода
- Поймёте, как делать ответы предсказуемыми и соответствующими бизнес-задаче
Работа с данными и контекстом
- Освоите передачу внешних данных в модель через контекст
- Реализуете ручной RAG без использования специализированных фреймворков
- Научитесь работать с trusted и untrusted данными
- Разберёте риски утечки информации и некорректного использования контекста
Структурированные ответы и интеграции
- Научитесь получать ответы в JSON и других структурированных форматах
- Освоите Structured Output для интеграции с приложениями и сервисами
- Изучите Function Calling и Tool Calling для взаимодействия модели с внешними системами
- Познакомитесь с возможностями MCP для подключения инструментов и данных
Агенты и автоматизация процессов
- Создадите AI-агентов в Yandex AI Studio
- Научитесь строить многошаговые сценарии и workflow-процессы
- Разберёте координацию действий модели и внешних инструментов
- Поймёте, как автоматизировать выполнение сложных пользовательских задач
Надёжность и безопасность LLM-систем
- Реализуете fallback-сценарии для обработки ошибок и нестандартных ситуаций
- Изучите механизмы gates и контроля выполнения действий модели
- Разберёте атаки prompt injection и способы защиты от них
- Освоите подходы к построению безопасных AI-приложений
Оценка качества и Human-in-the-Loop
- Научитесь оценивать качество ответов языковых моделей
- Освоите ручные методы тестирования AI-систем
- Разберёте роль человека в принятии решений и проверке результатов модели
- Поймёте, как организовать процесс постоянного улучшения AI-приложений
Проект «AI Help Desk Agent»
Создадите интеллектуального агента поддержки пользователей, который сможет обрабатывать обращения, находить решения в базе знаний и автоматически создавать тикеты во внешних системах
- Спроектируете архитектуру AI-агента и настроите его поведение под задачи службы поддержки
- Реализуете поиск и использование знаний компании для подготовки точных ответов пользователям
- Настроите многошаговый диалог: классификацию запросов, уточнение деталей и генерацию решений
- Подключите внешние инструменты через MCP и автоматизируете создание тикетов в системе поддержки
- Добавите механизмы контроля качества, безопасности и обработки нестандартных сценариев
- Подготовите AI-сервис, готовый к использованию в реальных бизнес-процессах
LLM API и RAG в приложении
Интеграция LLM через API
- Научитесь подключать облачные языковые модели к собственным приложениям
- Освоите работу с prompts, messages и параметрами генерации
- Разберёте streaming-ответы, structured output и обработку ошибок API
- Научитесь строить надёжное взаимодействие с LLM в production-среде
Проектирование AI-функциональности
- Освоите генерацию структурированных данных и валидацию результатов
- Научитесь управлять качеством ответов и бизнес-логикой приложения
- Разберёте повторную генерацию отдельных полей и обработку неполных данных
- Поймёте, как проектировать AI-функции для реальных пользовательских сценариев
Подготовка данных для RAG
- Научитесь загружать и обрабатывать документы различных форматов
- Освоите извлечение текста из PDF, DOCX, таблиц и технических спецификаций
- Разберёте очистку, нормализацию и разбиение данных на чанки
- Поймёте, как подготовить корпоративные данные для работы с LLM
Векторный поиск и Retrieval
- Изучите embeddings и принципы семантического поиска
- Освоите хранение данных в PostgreSQL и pgvector
- Научитесь находить релевантную информацию среди тысяч документов
- Разберёте полный цикл построения Retrieval-системы для AI-приложений
Построение RAG-систем
- Научитесь собирать контекст для модели на основе найденных документов
- Освоите prompt templates и методы снижения hallucinations
- Реализуете ссылки на источники и контроль происхождения данных
- Поймёте, как создавать AI-системы, работающие на корпоративных знаниях
Production-практики для AI-приложений
- Научитесь контролировать стоимость и потребление токенов
- Освоите логирование запросов и оценку качества генерации
- Разберёте вопросы безопасности документов и API-ключей
- Поймёте, как проектировать надёжные AI-сервисы для реального бизнеса
Проект «ИИ-генератор карточек товара»
Создадите AI-сервис для автоматического создания карточек товаров на основе документов поставщиков. Пользователь загружает спецификации, каталоги и технические описания, а система самостоятельно извлекает данные, находит релевантную информацию и формирует готовую карточку товара
- Реализуете полный RAG-конвейер от загрузки документов до генерации результата
- Настроите извлечение, обработку и векторизацию данных из файлов поставщиков
- Построите семантический поиск на базе PostgreSQL и pgvector
- Реализуете генерацию структурированных карточек товаров через LLM API
- Добавите ссылки на источники, уровень уверенности и выявление недостающих данных
- Настроите логирование, контроль качества генерации и мониторинг стоимости запросов
Hermes, MCP и бизнес-действия
Агентные системы и оркестрация через Hermes
- Научитесь превращать отдельные LLM-функции в полноценные агентные системы
- Освоите Hermes как оркестратор для управления AI-сценариями
- Разберёте маршрутизацию запросов, управление состоянием и многошаговые процессы
- Поймёте, как строятся корпоративные AI-агенты для автоматизации бизнес-задач
Интеграция с бизнес-системами через MCP
- Освоите MCP как универсальный слой взаимодействия с внешними сервисами
- Научитесь подключать CRM, биллинги, базы данных и внутренние системы
- Разберёте проектирование MCP-серверов и контрактов инструментов
- Изучите работу с read/write-инструментами и обменом данными между системами
Управление действиями и бизнес-логикой
- Научитесь создавать агентные workflow для реальных бизнес-процессов
- Освоите маршрутизацию сценариев и принятие решений на основе контекста
- Разберёте механизмы подтверждения действий и контроль рискованных операций
- Поймёте, как безопасно автоматизировать действия пользователя через AI
Безопасность и контроль доступа
- Освоите разграничение прав и управление разрешениями
- Научитесь ограничивать набор доступных инструментов и операций
- Разберёте защиту MCP-инструментов и работу с чувствительными данными
- Изучите механизмы identity, audit log и контроля действий пользователей
Надёжность и наблюдаемость агентных систем
- Научитесь обрабатывать ошибки внешних сервисов и нестабильных интеграций
- Освоите retries, idempotency и устойчивость к повторным вызовам
- Разберёте observability, tool call tracing и мониторинг агентных сценариев
- Поймёте, как поддерживать стабильную работу AI-систем в production
Эксплуатация и production-ready AI
- Освоите деплой агентных приложений и настройку окружений
- Научитесь безопасно хранить секреты и управлять конфигурацией
- Разберёте контроль стоимости, latency и ограничений внешних сервисов
- Поймёте, как запускать агентные решения в промышленную эксплуатацию
Проект «ИИ-ассистент для телекома»
Создадите интеллектуального AI-оператора для сайта мобильного оператора связи. Агент сможет не только отвечать на вопросы пользователей, но и выполнять реальные действия через интеграцию с внутренними бизнес-системами компании
- Построите агентную систему на базе Hermes и облачной LLM
- Подключите бизнес-системы оператора через MCP-инструменты
- Реализуете сценарии просмотра и изменения данных абонента
- Настроите безопасное выполнение бизнес-действий с подтверждением операций
- Добавите контроль прав доступа, аудит действий и обработку ошибок внешних сервисов
- Подготовите production-ready AI-агента для автоматизации клиентской поддержки
Корпоративные решения: On-premise и локальные LLM
Локальные LLM и open-source экосистема
- Разберётесь, чем локальные модели отличаются от облачных сервисов
- Изучите современные open-source модели и сценарии их применения
- Освоите Ollama, LM Studio, llama. cpp и другие инструменты локального запуска
- Поймёте, когда бизнесу выгоднее использовать локальную инфраструктуру вместо облачных провайдеров
Развертывание и эксплуатация моделей
- Научитесь запускать модели на собственных серверах и рабочих станциях
- Освоите model serving и OpenAI-compatible API
- Разберёте работу CPU и GPU inference
- Изучите влияние RAM, VRAM, дисковой подсистемы и нагрузки на производительность системы
Оптимизация производительности и стоимости
- Научитесь выбирать подходящие модели под конкретные задачи
- Освоите quantization, batching и streaming
- Разберёте метрики latency, throughput и tokens per second
- Поймёте, как балансировать качество, скорость и стоимость владения инфраструктурой
Интеграция локальных моделей с Hermes
- Подключите локальные модели к агентным сценариям Hermes
- Научитесь заменять облачные модели без изменения бизнес-логики приложения
- Освоите маршрутизацию запросов между различными моделями
- Разберёте построение гибридных AI-архитектур
Разработка AI-систем для чувствительных данных
- Изучите подходы к работе с конфиденциальной информацией
- Освоите local-first архитектуру для корпоративных сценариев
- Научитесь ограничивать передачу данных во внешние сервисы
- Разберёте требования безопасности, аудита и соответствия корпоративным политикам
Гибридные AI-архитектуры и production-практики
- Реализуете fallback между локальными и облачными моделями
- Научитесь выбирать оптимальную модель под каждый тип запроса
- Освоите мониторинг, логирование и сопровождение локального inference
- Поймёте, как строить надёжные AI-системы промышленного уровня
Проект «ИИ-ассистент для банка»
Создадите корпоративного AI-агента для банковского приложения, который работает внутри защищённого контура компании и помогает клиентам получать информацию по продуктам, анализировать операции и выполнять разрешённые действия через интеграцию с внутренними банковскими системами
- Развернёте локальную LLM и подключите её к агентной платформе Hermes
- Реализуете безопасную работу с банковскими данными без передачи информации внешним провайдерам
- Настроите интеграцию с внутренними системами через MCP-инструменты
- Реализуете сценарии просмотра информации и выполнения банковских операций
- Добавите контроль прав доступа, подтверждение рискованных действий и аудит операций
- Построите гибридную архитектуру с возможностью переключения между локальными и облачными моделями
Специальная цена при оплате до 14 июня, выгода 20 000 ₽
Стоимость и условия оплаты
Расширенный
4 месяца
5 проектов
16 живых воркшопов
115 000 ₽
89 000 ₽
экономия 26 000 ₽ при полной оплате
или 4794 ₽/мес.
в рассрочку на 24 месяца
Проверка проектов наставником
+1 дополнительный проект
Обучение 16 недель
Доступ к материалам курса навсегда
4 AI-проекта в портфолио
Сертификат после окончания
Доступ в AI-клуб
Чат с наставником по техническим вопросам
Вы можете
оплатить программу
и приступать к обучению
Стандартный
4 месяца
4 проекта
16 живых воркшопов
89 000 ₽
69 000 ₽
экономия 20 000 ₽ при полной оплате
или 3708 ₽/мес.
в рассрочку на 24 месяца
Обучение 16 недель
Доступ к материалам курса навсегда
4 AI-проекта в портфолио
Сертификат после окончания
Доступ в AI-клуб
Чат с наставником по техническим вопросам
Вы можете
оплатить программу
и приступать к обучению
Комфортные условия оплаты
Рассрочка
Рассрочка от 6 до 24 месяцев или оплата по частям
Получите возврат денег за остаток курса, если передумаете учиться
Оплата потребуется только в момент старта вашего потока. Подробнее об условиях — в оферте
Сделаем перерыв в учебе или перенесем дедлайн
В случае непредвиденных обстоятельств напишите куратору — он подскажет, как приостановить обучение
Платите при помощи работодателя
Мы предоставляем возможность оплаты курса для юридических лиц
Налоговый вычет за обучение
Мы расскажем, как оформить налоговый вычет для возврата части суммы
Бесплатная смена программы
Если выбранный курс не подошёл, вы сможете перейти на другой — без доплат и сложностей
Как проходит обучение на курсе по LLM-разработке
Текстовые уроки и квизы, практика на воркшопах, а также самостоятельные работы к урокам
Теория на платформе
Раз в неделю воркшоп вместе с наставником курса
Вебинары и лайвкодинг
Учитесь эффективно с нашей поддержкой на каждом этапе
Опытные разработчики помогут разобраться в сложных моментах, дадут обратную связь и проведут ревью проектов.
Эксперты научат писать чистый код, разберут ошибки и помогут выстроить профессиональное мышление.
Эксперты научат писать чистый код, разберут ошибки и помогут выстроить профессиональное мышление.
Наставники
Кураторы — опытные помощники в учёбе. Они следят за успехами студентов, помогают ставить реалистичные цели и контролируют их выполнение.
Создают атмосферу живого общения, которая повышает эффективность обучения и помогает быстрее достигать целей.
Создают атмосферу живого общения, которая повышает эффективность обучения и помогает быстрее достигать целей.
Кураторы
Оперативно решает технические вопросы и помогает справиться с возникающими трудностями
Техподдержка
Общение с единомышленниками, обмен опытом и советы, которые ускорят ваш рост в программировании
Сообщество
Более 4500 выпускников Хекслета нашли работу
Студенты Хекслета добиваются успеха
Ты сталкиваешься с такими проблемами, которые реально качают тебя как разработчика. Тут, оказывается, проблемы надо решать. Скажу по секрету: разработчикам платят именно за то, что они решают проблемы, зачастую нетривиальные, с которыми не сталкивались раньше.
Евгений
Хекслет хочется выделить за четкую и понятную структуризацию курсов и каждого урока. Но самое ценное, что я выделил для себя, это желание Хекслета научить нас зреть в корень любой проблемы и технологии.
Алексей
Обучение сделано так, что сначала ты читаешь теорию, потом проходишь тест, и всё закрепляется практикой. Когда ты читаешь теорию, кажется, что все понятно, но когда доходишь до практики, понимаешь, что ничего не понял. И как раз за счет этого можно хорошо прокачиваться.
Дмитрий
Проекты — это вообще самое лучшее, что есть в Хекслете. Они помогают тебе почувствовать себя самым настоящим разработчиком.
Артем
Площадка очень понравилась тем, как преподносится материал, какие есть практические занятия, какие есть проекты. Мне всё очень нравится, поэтому я доволен, что выбрал этот курс, и всем ребятам тоже рекомендую.
Артем
Наши программы получают отличные отзывы
4.7
389 отзывов
4.6
144 отзыва
4.5
193 отзыва
4.6
172 отзыва
4.7
101 отзыв
Часто задаваемые вопросы
Курс подойдет:
- backend- и frontend-разработчикам;
- Python-разработчикам;
- тимлидам и архитекторам;
- DevOps- и ML-инженерам;
- разработчикам, которые хотят перейти в AI/LLM-направление.
Для прохождения курса не требуется специальная математическая подготовка или знания Machine Learning (машинного обучиеня).
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.
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:
Во время обучения вы создадите несколько полноценных AI-приложений:
- RAG-системы;
- AI-ассистентов;
- чат-интерфейсы;
- AI automation workflows;
- production-ready backend для LLM-сервисов.
Большинство AI-курсов показывают только базовую работу с API моделей.
Здесь фокус на инженерной части:
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.
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.
Популярные программы обучения
Фронтенд-разработчик
10 месяцев
от 107 112 ₽
Python-разработчик
10 месяцев
от 107 112 ₽
Java-разработчик
10 месяцев
от 79 000 ₽
PHP-разработчик
10 месяцев
от 90 300 ₽
QA-инженер
4 месяца
от 53 100 ₽
DevOps-инженер
14 месяцев
от 119 000 ₽
Node.js-разработчик
10 месяцев
от 74 970 ₽
Fullstack-разработчик
10 месяцев
от 139 000 ₽
Go-разработчик с нуля
9 месяцев
от 99 000 ₽
Go-разработчик
6 месяцев
от 79 000 ₽
Автоматизатор тестирования
6 месяцев
от 67 500 ₽
Веб-разработчик
15 месяцев
от 139 000 ₽
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Оставьте заявку на обучение
Наш менеджер свяжется в вами в ближайшее время
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
СТАНДАРТНЫЙ
ТАРИФ
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
ТАРИФ
РАСШИРЕННЫЙ