Консультация
Черная пятница
Каталог курсов
Преподаватели
Журнал
Школа
Консультация
Черная пятница
Каталог курсов
Преподаватели
Журнал
Школа
Запишись на курс или получи консультацию
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
Черная Пятница в TeachMeskills🔥
00:00:00:00
Выбрать курс
Скидка на ВСЕ курсы 30% только до 30 ноября!
Оплата со второго месяца обучения!
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
Learn more
Собирай RAG и агентов как инженер, а не как пользователь за 6 месяцев.

LLM
инженер

ДИСТАНЦИОННЫЙ КУРС — 6 МЕСЯЦев
Старт групп
LLM01-onl — 26 фев.
Дни занятий
Пн, Чт, 19:00 — 22:00
Записаться на курс
Кому подойдет
этот курс?
  • Для кого этот курс
    • Python разработчикам Middle/Senior. Для тех, кому нужно внедрять LLM-фичи в продукт, становиться автономным AI-инженером и усиливать команду.
    • ML-инженерам. Чтобы войти в LLM-прод, ускорять поставку ценности и брать сложные AI-задачи.
    • Junior-разработчикам. Для ускоренного входа в AI через инженерный подход, а не «игру с промптами».
    • QA/DevOps/аналитикам. Чтобы усилить свою востребованность на фоне AI-трансформации.
    • Стартап-фаундерам и предпринимателям. Чтобы быстро собрать AI-MVP и протестировать гипотезу с минимальными затратами.
  • База знаний и практика
    Получите инженерный стек LLM-разработки: RAG, агенты, retrievers, observability, безопасность, prod-паттерны.
  • Наставничество и эксперты
    Преподаватель — практикующий LLM-инженер. На каждом модуле — практика, ревью кода и разбор ваших проектов.
  • Портфолио и проекты
    Соберёте 3 production-ready проекта: RAG-ассистента, инструментального агента и финальную систему с мониторингом и деплоем.
  • Инструменты LLM
    Работаете с реальными технологиями: LangGraph, Qdrant, pgvector, vLLM, TGI, FastAPI, Prometheus, Langfuse и др.
  • База знаний и практика
    Получите инженерный стек LLM-разработки: RAG, агенты, retrievers, observability, безопасность, prod-паттерны.
  • Наставничество и эксперты
    Преподаватель — практикующий LLM-инженер Алексей Мурашкин. На каждом модуле — практика, ревью кода и разбор ваших проектов.
  • Портфолио и проекты
    Соберёте 3 production-ready проекта: RAG-ассистента, инструментального агента и финальную систему с мониторингом и деплоем.
  • Инструменты LLM
    Работаете с реальными технологиями: LangGraph, Qdrant, pgvector, vLLM, TGI, FastAPI, Prometheus, Langfuse и др.
8+ лет в IT образовании
12 000+ выпускников
1 000+ отзывов на независимых площадках
Оценка 4,9 из 5
Кем ты станешь
Курс «LLM-инженер» — это путь от «умею делать промпты» к полному владению стеком разработки AI-систем: от продуманной архитектуры и RAG-проектов до оркестрации агентов, оптимизации инференса, мониторинга и безопасности.
Мы научим вас создавать реальные AI-продукты уровня продакшн, а не просто «играться с моделью».

Вы освоите всё: от правильного ingestion и векторных баз данных до CI/CD, observability и edge-кейсов. Сможете уверенно интегрировать LLM-функции в существующие продукты или строить собственные.
Узнать больше
Что ты получишь:
  1. Научишься собирать AI-системы, которые реально работают — от запроса до готового сервиса.
  2. Поймёшь, как устроены RAG и агенты, и сможешь собирать их под любые задачи.
  3. Разберёшься в инструментах и стекe — выберешь оптимальный вариант без лишних затрат и костылей.
  4. Сделаешь собственные проекты — RAG-ассистента и инструментального агента с логами и fallback.
  5. Прокачаешься до уровня востребованного инженера, который может автономно закрывать AI-фичи.
  6. Сможешь встраивать LLM в реальные продукты — быстро, надёжно и с контролем качества.
Ключевые навыки
по окончанию курса
Что я смогу делать
после курса?
  • Интеграция LLM и архитектура
    Поймёте, как собираются AI-системы: ingestion → retriever → LLM → мониторинг → деплой.
  • Производственный RAG-ассистент
    Создадите Docs-QA систему со своим корпусом данных, векторными бд и метриками.
  • Инструментальный
    агент
    Соберёте агента с инструментами, логами, fallback-ветками и трассировкой.
  • Продакшн-инструменты и мониторинг
    Научитесь использовать Ragas, DeepEval, Langfuse, Prometheus, Grafana.
  • CI/CD и оптимизация инференса
    Научитесь деплоить и оптимизировать LLM-сервисы, включая self-host модели через vLLM/TGI.
  • Комплексный подход к безопасности
    Поймёте основные векторные угрозы, jailbreak-атаки и защитные меры.
Преподаватели курса
  • Алексей
    LLM-инженер
    2+ года опыта коммерческой разработы
Программа курса
LLM инженер
184 академических часа

Составлена практикующими IT-специалистами.
Оставить заявку
  • 93%
    Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
  • 170+
    Компаний партнеров
  • 14000+
    Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
от 334 BYN в месяц
Стоимость курса
Или сразу, но дешевле - 5400 BYN / 1940$ за весь курс.

Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
Для выпускников TeachMeSkills - 800 BYN за весь курс.

Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Ответы на важные вопросы
После курса ты сможешь самостоятельно проектировать и собирать продакшн-готовые AI-системы: RAG-проекты, агентов с инструментами, мониторинг, безопасность и CI/CD. Ты будешь понимать, как устроены реальные AI-фичи, и сможешь встраивать их в продукты.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Стань востребованным
LLM инженером
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.