LLM инженер

1. Основная программа
2. Теория и практика по темам курса
3. 1

   Основы LLM-инженерии (вводный)

   Вводный

   Архитектура и принципы работы LLM (токены, логиты, контекстное окно, temperature/top-p/top-k, галлюцинации, стоимость и latency); архитектура LLM-приложений (слои клиент → API → оркестрация → ретривер → модель, фолбэки, SLO/SLI); основы промптинга (structured output, роли system/developer/user, few-shot и zero-shot, CoT).

4. 2

   Prod-first фундамент

   Structured outputs и валидация (JSON Schema, Pydantic v2, обработка невалидного JSON, версионирование схем); Tool / Function calling (сигнатуры инструментов, идемпотентность, retry/backoff, MCP); стоимость и кэширование (бюджет токенов, TTL и инвалидация, канареечные релизы).

5. 3

   Инжест и эмбеддинги

   ETL корпусов (PDF/HTML/Office/OCR, нормализация, дедупликация); чанкинг и построение индексов (длина чанков, overlap, инкрементальное обновление, nightly reindex); эмбеддинги и качество (BGE, E5, GTE, детект дрейфа); реранкеры (cross-encoder BGE, Cohere, precision@k, MRR).

6. 4

   Хранилища

   Postgres + pgvector (индексы IVFFlat/HNSW, фильтрация payload, миграции, тюнинг); Qdrant и Milvus (HNSW/IVF, ACL, snapshots, масштабирование, latency-профили); Redis и кэширование.

7. 5

   RAG 1.0 — база

   Dense и hybrid retrieval; генерация с grounding; мини-проект Doc-QA v1.

8. 6

   RAG 2.0 — усиления

   Query-rewrite и multi-query; Graph-RAG и multi-hop; anti-drift и кэширование.

9. 7

   Агенты и оркестрация

   Инструменты и маршрутизация; LangGraph — основы; планирование агентов; аудит и edge-cases; мини-проект «Инструментальный агент».

10. 8

    Безопасность LLM

    OWASP LLM Top-10; PII и контент-фильтры; безопасные адаптеры.

11. 9

    Тонкая настройка и пост-тренинг

    Инструкционное дообучение (SFT); LoRA и QLoRA; DPO и self-consistency; практикум «Малая модель vs RAG».

12. 10

    Качество, трассировка, наблюдаемость

    Автометрии LLM-функций; Langfuse и аналитика; OpenTelemetry и SLO; регресс-тесты и CI.

13. 11

    Сервинг и масштабирование

    vLLM и TGI; квантование моделей; API-слой и контракты; безопасность API; кэш и артефакты; CI/CD для LLM.

14. Итоговый проект и карьера
15. Финальная работа и подготовка к трудоустройству
16. 12

    Капстоны

    Production RAG проект (собственный корпус, метрики и мониторинг, деплой и нагрузка, защита проекта) и Tool-Augmented Agent (2–3 инструмента, граф и трассировка, rollback-механика, отчёт по SLO и стоимости, финальная защита). ⚠️ В списке не показан 12-й модуль программы «Вертикальные кейсы» (Helpdesk-ассистент, FinOps-ассистент) — всего модулей 13.

Состав модулей зависит от тарифа. Точную программу уточняйте у школы.

Обучение онлайн из любого региона. Оплата в рублях, доступна рассрочка.