Старт в жовтні
AI Developer:
Концентрований upskill tech-спеціалістів

Перезапусти карʼєру: від розробника до AI-інженера

За 2,5 місяця пройдіть повний production cycle AI-розробки — від роботи з API до RAG, AI-агентів, evals і бізнес-оцінки рішень. Без класичного ML-шляху, складної математики та року навчання.
Дізнатися деталі
Головний результат
Власний задеплоєний AI-сервіс, який можна показати в портфоліо
Чого не буде: кодингу з 0 і навчання LLM.
Що буде: виключно hands-on інженерія.
Дізнатися деталі
Лайв формат

Що каже ринок

Ми вже перевірили ваші кар’єрні перспективи:

Кар’єрні та фінансові виклики
знецінення стеку і конкуренція за роботу, яка ще вчора вважалася дефіцитною
потреба доводити свою цінність на ринку
підтверджений досвід роботи з АІ, що котується роботодавцями
Інженерні болі
непередбачуваність ШІ — демо працює, production- під питанням
бізнес-логіка — оцінка і вибір моделі
управління новою надбудовою в архітектурі продукту — від промптів до reliability
Навігація у новій ніші
відокремлення дійсно робочих підходів від хайпу
фокус на інжинірингу, а не усій історії ML включно з математичними моделями
практика, наближена до реальних робочих задач, а не іграшки ентузіастів

Результати після

Ми не хочемо писати «що ви вивчите» — нам важливо,
який ринково цінний результат ви отримаєте

Головний результат
Задеплоєний AI-сервіс (RAG-асистент або агент під реальну задачу), що містить:
робочу інтеграцію з LLM-API з обробкою помилок і контролем витрат
RAG-компонент або агентна логіка з інструментами
набір оцінок, що вимірює якість системи
деплой і коротка тех. документація
Додатково: репозиторій шаблонів і бойлерплейтів.
Hard Skills
prompt engineering
RAG — робота з даними та контекстом
інтеграція LLM API
оркестрація AI-систем — пайплаини, agentic AI, MCP
evals — оцінка якості AI-систем
deployment & monitoring
AI reliability та контроль недетермінованих систем
Soft Skills
decision-making — ухвалення рішень про вибір моделей та інтеграцію AI-рішень в продукт
бізнес-мислення — розуміння обмежень та бізнес-логіки, оцінка вартості рішення
комунікація зі стейкхолдерами — аргументація обраних технічних рішень
Кар’єрний аспект:
зрозуміле позиціонування себе на ринку
апгрейд рейту залежно від вашого поточного рівня
гайд «AI-інженер на співбесіді»: типові питання і рекомендації, як презентувати проєкт
Дізнатися деталі

Для кого ми створили цей курс

Джуни та мідли під тиском AI

підсилите наявні навички АІ-стеком і зможете претендувати на ринок з вищим попитом

Мідли/сіньори

систематизуєте робочі патерни, перетворите AI-компетенцію на кар'єрний важіль для підвищення рейту і зможете вести AI-проєкти всередині компанії

QA automation, DevOps, дата-аналітики

зможете перейти на бік тих, хто будує AI-системи, а не обслуговує чужі

Програма навчання

Модуль 1

LLM для інженерів — як влаштовані моделі

Результат: отримуєте достатнє для інженерії розуміння моделей (критерії вибору, вартість рішення, обмеження) — без математики
Модуль 2

Онбординг у наскрізний проєкт

Результат: фіксуєте задачу власного наскрізного проєкту і підбираєте найкраще рішення (модель)
Модуль 3

Інтеграція в продукт — надійність

Результат: вмієте усувати помилки в роботі сервісу та запобігати їм, впевнено оперуєте лімітами (токенами)
Модуль 4

Інтеграція в продукт — код і структура

Результат: збираєте каркас проєкту: робочий сервіс з LLM-викликом, обробкою помилок і логуванням
Модуль 5

RAG і робота з даними — основи

Результат: розумієте, як оперувати даними за допомогою RAG та альтернативних технологій
Модуль 6

RAG і робота з даними — пошук і діагностика

Результат: додаєте до свого проєкту RAG-компонент на базі власних даних
Модуль 7

Агенти та оркестрація — вибір підходу

Результат: проєктуєте інструменти та цикли рішень для агента — і підбираєте альтернативу, коли це доцільно
Модуль 8

Агенти та оркестрація — межі надійності

Результат: додаєте агентну логіку до власного проєкту — або обґрунтовуєте відмову від неї
Модуль 9

Якість і безпека

Результат: опановуєте тести через evals та безпекові аспекти: prompt injection, витоки даних, контроль доступу
Модуль 10

Deploy&Demo Day

Результат: задеплоєний AI-сервіс з набором evals, метриками якості й короткою технічною документацією, підкріплений презентацією
Дізнатися деталі

Формат навчання

20 занять · 10 тижнів
2 живі заняття на тиждень
по 1,5–2 години
щотижневий async-розбір
домашніх робіт
office hours раз на два тижні для проєктних консультацій
концентрований формат для прискорення переходу в АІ
тенденції
економіка майбутнього
економічна стійкість
таланти

Як ми навчаємо

Методологія practice-first + project-based

кожен модуль закінчується робочим артефактом

Підхід ‘flipped classroom’

синхронна робота з викладачем на заняттях занурює у тему через «роботу руками»

Наскрізний артефакт

єдиний growth‑кейс з портфоліо AI-powered workflow для різних етапів воронки

Що кажуть про навчання в Quantium

Ми не продаємо вам зміну стеку — ми робимо інженерне перезавантаження

Залишайте заявку і ми надішлемо вам всю інформацію щодо курсу
Дізнатися деталі
Що ви отримаєте
Доступ до усіх блоків курсу у форматі live online
Підтримка наших кураторів, а також ментора протягом усього навчання
Зустріч для вашої групи з кар’єрним консультантом
Нетворкінг і підтримка ком'юніті у спільному чаті
Власне Portfolio
Бібліотека reusable-шаблонів та системних промптів для негайного використання в роботі.
Сертифікат Quantium (за умови проходження курсу).

Залишайте заявку, щоб стартувати квантовий рух вашої кар’єри.

З вами звʼяжеться наш менеджер для консультації щодо обраного вами курсу. Важливо, щоб ви були на звʼязку та могли приділити розмові 10 хвилин.
Ваша заявка відправлена!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Залишились питання?

Зв'яжіться з нами

Передзвоніть мені
Написати в телеграм
Дізнатися деталі