Курс
[ Архитектура в эпоху AI ] v1

Идет набор
март 2026

4 недели
2 раза в неделю

[ Для кого курс ]

Этот курс создан для опытных технических лидеров и инженеров, которые хотят не просто "потрогать" AI, а научиться проектировать сложные, готовые к продакшену AI-системы.

Вы получите максимум пользы, если вы:

Архитектор (Solution, System, Enterprise)

Ищете системный подход к интеграции AI в IT-ландшафт компании и хотите принимать взвешенные решения о выборе моделей, инфраструктуры и архитектурных паттернов.

Техлид или Тимлид

Ваша команда начинает работать с LLM, и вам необходимо заложить правильный технический фундамент, управлять рисками, связанными с AI, и уверенно вести команду к результату.

Senior-разработчик или инженер

Вы уже вышли за рамки простых вызовов API, хотите глубже понять, как строить автономных агентов и сложные системы, и видите свой рост в сторону роли архитектора.

Руководитель разработки (CTO, VP of Engineering)

Вам нужно принимать стратегические решения, понимать экономику (FinOps) и безопасность AI-решений, чтобы обеспечить технологическое преимущество и надежность продуктов вашей компании.

Необходимые требования для прохождения курса:
Пройденный курс [Технический Лидер] либо курс [Solution Architect]

[ Что вы получите от курса]

Научитесь проектировать комплексные AI-решения.

Вы сможете уверенно выбирать правильные компоненты – от Foundation Models и векторных баз данных до фреймворков оркестрации – и применять оптимальные паттерны (RAG, Fine-tuning) для решения конкретных бизнес-задач.

Перейдете от простых вызовов LLM к созданию автономных AI-агентов.

Вы освоите архитектуру когнитивных агентов, научитесь выстраивать мультиагентные системы и безопасно подключать к ним инструменты для выполнения сложных, многошаговых задач.

Обеспечите операционную готовность и безопасность ваших AI-систем.

Вы научитесь управлять затратами (FinOps), выстраивать защиту от атак (Prompt Injection), а также внедрять новую парадигму тестирования (Evals) для контроля качества и надежности AI-решений в продакшене.

Освоите продвинутые техники оптимизации и станете AI-архитектором нового поколения.

Вы будете применять передовые подходы для ускорения и удешевления моделей (Distillation, Caching), управлять неопределенностью в дизайне систем и использовать AI как партнера для проектирования, чтобы оставаться на пике технологического прогресса.

Обсуждаете новую тему на теоретических занятиях вместе с преподаветелями

Выполняете домашние задания самостоятельно

Разбираете выполненные домашние задания вместе с преподавателями

[ Как проходит обучение ]

1

2

3

«Развитие разработчика невозможно без понимания интересов бизнеса»

– Павел Вейник, Founder Hard&Soft Skills

Founding Architect at Hard & Soft Skills

Павел Вейник

Разработчик с 2003 года, занимается обучением с 2008, обучением сеньоров и архитекторов с 2018. Делился экспертизой на более чем 100 митапах и конференциях.

Выполнял роли разработчика, тимлида, архитектора, СТО в небольших стартапах, крупных корпорациях и продуктовых компаниях:

Специализации: архитектура распределенных систем, highload, микросервисные архитектуры, системная инженерия, рост инженера, коммуникации в организации.

Architect: Miro, EPAM
CTO: AmadoAd Ltd., SplitMetrics, Leverice
Founder: Hard&Soft Skills, ITStart, Amadoad Ltd.
Выстраивал архитектуру для крупнейших мировых корпораций в рамках EPAM

Обучил более 1K разработчиков за последние 15 лет. Обучил более 400 архитекторов. Создает и проводит обучающие курсы для любых технических направлений.

[ Программа курса ]

теории

4 занятия

практики

4 занятия

Уровни абстракции AI стека

Foundation Models (LLM, LMM, SLM): критерии выбора
Orchestration Frameworks: роль в архитектуре
Vector Databases & RAG Infrastructure: архитектурные паттерны хранения знаний
Serving Layer: API Gateway для AI, Caching, Rate limiting

Паттерны взаимодействия: prompt engineering vs fine-tuning vs RAG — когда и что применять
Инфраструктурные вызовы: GPU vs CPU inference, quantization, self-hosting vs API
Data Strategy для AI: подготовка неструктурированных данных, data pipelines для эмбеддингов