Курс ИИ-инженер RAG/LLM
Научитесь создавать ИИ-ассистентов, которые находят информацию в документах и помогают компаниям быстрее решать вопросы пользователей.
Кто такой AI-инженер (RAG/LLM)?
Специалист по искусственному интеллекту разрабатывает системы поиска по корпоративным данным и подключает к ним языковые модели. Такие решения позволяют находить нужные сведения в документах, проверять источники и автоматизировать часть рутинных обращений.
Роль
- Продумывает архитектуру: разбивает документы на фрагменты, создаёт векторный индекс, настраивает поиск и передачу найденного текста модели через API.
- Проводит тестирование: сравнивает результаты поиска с эталонными примерами и проверяет, подкреплены ли выводы источниками.
Место в команде
- Вместе с продуктовой и юридической командами определяет требования к безопасности персональных данных и правам на материалы, которые используются в системе.
- С технической командой следит за затратами на запросы, скоростью сервиса и соблюдением согласованных показателей.
- Работает с инженерами данных, чтобы новые документы своевременно попадали в поиск, а устаревшие сведения не влияли на результат.
Навыки для профессии
- Векторные базы и разбиение текста на фрагменты: учитесь находить подходящий контекст, даже когда формулировка вопроса отличается от документа.
- Промпт-инжиниринг: учитесь писать инструкции для нейросети, задавать формат результата и учитывать особенности конкретной области.
- Гибридный поиск и повторное ранжирование: объединяете поиск по ключевым словам с семантическим, чтобы лучше находить полезные фрагменты.
- Оценка результатов: создаёте набор проверочных вопросов и сравниваете версии поиска, чтобы замечать ухудшения после обновлений.
- Мониторинг запросов: изучаете технические журналы, находите причины ошибок и проверяете, на каком этапе ассистент потерял нужный контекст.
- Управление источниками: настраиваете обновление индекса, хранение документов и удаление устаревшей информации.
Что входит в программу курса
Курс построен вокруг разработки ИИ-приложений, которые используют корпоративные документы как источник информации. Вы начнёте с базовых принципов программирования на Python и использования API, затем перейдёте к поиску и проверке ответов языковой модели.
1. Основы и инструменты. Разберётесь, как устроены современные языковые модели, зачем нужны токены и контекст и как обращаться к моделям через API. Научитесь писать код для подключения внешних сервисов.
2. Работа с данными. Изучите разбиение текста на фрагменты, получение векторных представлений и создание поискового индекса. Поймёте, почему семантический поиск отличается от обычного поиска по словам.
3. Архитектура ассистента. Соедините поиск, промпты и генерацию текста. Узнаете, как разрабатывать приложения, в которых пользователь может получить ответ со ссылкой на исходный документ.
4. Тестирование и безопасность. Освоите подходы к оценке результатов, разбору ошибок, контролю затрат и безопасному использованию данных. Рассмотрите ограничения при внедрении подобных решений в компании.
5. Практический проект. Создадите прототип помощника для поиска по набору документов и сможете включить его в портфолио. При подготовке к собеседованию такой проект поможет показать не только знание технологий, но и понимание полного пути от данных до результата.
Ориентиры по зарплате ниже — усреднение по рунету; фактический доход зависит от региона, формата работы и вашего уровня задач.
Ориентиры по зарплатам
Средние вилки по рынку РФ
Где применяют ИИ-ассистентов с поиском по документам
Не всякий вопрос удобно решать обычным чат-ботом. Когда ответы должны опираться на актуальные сведения компании, полезнее система, которая сначала находит источник и только затем формирует текст.
- Внутренняя поддержка. Сотрудник задаёт вопрос о правилах оформления отпуска, а цифровой помощник находит нужный раздел регламента и показывает источник. Это помогает автоматизировать повторяющиеся обращения.
- Техническая документация. Разработчик спрашивает о параметрах API. Ассистент ищет сведения в документах проекта, а не придумывает описание интеграции.
- Работа с услугами и продуктами. Специалист поддержки быстро находит информацию в каталоге, инструкции или базе знаний. Решение не заменяет проверку человеком, но сокращает рутину.
Как проходит обучение
Программа сочетает короткие объяснения, код и практические задания: от основ работы с моделями до построения ассистента с поиском по документам.
Старт на платформе
Сразу после регистрации оцените базовые навыки и получите отправную точку для изучения инструментов.
Персональный план
Индивидуальный учебный маршрут показывает, какие темы изучать сначала: основы языка Python, API, поиск по документам и проверку результатов.
Теория и практика в связке
После каждого блока закрепляйте материал на практике: пишите код, проверяйте поиск и постепенно собирайте собственный проект для портфолио.
Обратная связь
ИИ-помощник помогает самостоятельно разобраться в ошибках, проверить рабочие решения и получить подсказки по сложным темам.
Свой темп
Учитесь онлайн по собственному графику: доступ к занятиям есть в любое время, поэтому можно возвращаться к материалам тогда, когда удобно.
Близко к работе
Практика приближена к инженерной деятельности: вы документируете решения, проверяете интеграции сервисов и учитесь объяснять, почему система выдала конкретный результат.
Готовы начать обучение?
Зарегистрируйтесь и получите персональную программу: сможете освоить основы разработки ИИ-систем и приступить к первым практическим заданиям в удобное время.
Попробуйте бесплатно. Карта не требуется.
Частые вопросы
Ответы о курсе AI-инженера RAG/LLM