С нуля
Уровни L0–L1 без кода, Python и инструменты разработчика — на L2. Из математики на входе нужна только школьная алгебра, остальное вводится по месту.
Уровень L0Программа «Искусственный интеллект и языковые модели — от 0 до Global Elite»
Курс ИИ-инженера: от нуля до архитектора AI-систем
Учим строить AI-системы, а не нажимать кнопки в готовых сервисах: LLM, RAG, агенты, MCP, оценка качества, безопасность, LLMOps, локальные модели. Двенадцать уровней — от «что такое нейросеть» до архитектуры, которую защищают перед комиссией.
- уровней
- 12
- компетенций с проверкой
- 149
- проектов в портфолио
- 13
- часов с одной специализацией
- ≈1 340
Путь ученика
Двенадцать уровней — двенадцать проверяемых результатов
Первые восемь уровней — общее ядро (Common Core, около 832 часов). Дальше вы выбираете одну из 14 специализаций и идёте в глубину. Остановиться можно после любого уровня: у каждого свой результат и свой экзамен.
- L0 Введение «Понимаю, что такое AI» 10 ч
- L1 Интересующийся «Умею пользоваться AI» 32 ч
- L2 Новичок «Понимаю принцип и пишу первый код» 85 ч
- L3 Стажёр «Программирую AI-приложения» 105 ч
- L4 Junior «Понимаю, как работают LLM, и создаю RAG» 145 ч
- L5 Middle «Строю полноценные AI-приложения» 150 ч
- L6 Senior I: production AI-системы «Создаю production-системы» 160 ч
- L7 Senior II: агентные системы «Создаю агентов под контролем» 145 ч
- L8 Развилка «Выбираю, где стану глубоким» 20 ч
- L9 Погружение «Решаю задачи специализации» 180–260 ч
- L10 Эксперт «Исследую, оцениваю, защищаю, оптимизирую» 150 ч
- L11 Global Elite «Осваиваю новое и веду других» 120 ч
Для кого
Откуда можно зайти
Разработчик
L2 и L3 зачитываются практическим экзаменом. Fast Track — сжатый интенсив и мостики: около 350 часов до гейта общего ядра вместо 705 по полному пути L3–L7.
Fast TrackСпециалист в AI
ML- и data-инженеры начинают с L4 с зачётом математики. Цель — production-системы, агенты и одна из специализаций на экспертной глубине.
СпециализацииКоманда
Общее ядро для всех и разные треки для ролей: разработчики — Application и Agent Engineer, платформа — LLMOps, безопасность — AI Security.
Обсудить обучение командыКак устроено
Не «прослушал — сдал», а «сделал — защитил»
Гейты между уровнями
Переход — через практический экзамен и проект. Есть 13 критических ошибок, которые не пропускают дальше при любом балле: секреты в репозитории, «стало лучше» без измерения, агент с правами на необратимые действия без подтверждения.
Проекты, которые растут
Тринадцать проектов — одна лестница: поиск по документам становится RAG, RAG — production-системой, система — агентом с интеграцией через MCP. В конце — портфолио, а не стопка учебных задач.
Спираль с ограничениями
Одна тема проходится несколько раз, и каждый раз требования жёстче: сначала «работает», потом «измерено и надёжно», потом «безопасно, в бюджете, в production», потом «под контролем при автономии».
Модель ≠ навык. Фреймворк ≠ навык. API ≠ навык. Инструменты меняются каждые полгода, поэтому программа построена вокруг инженерных компетенций. Конкретные модели и сервисы — сменный слой: с третьего уровня лабораторные идут минимум на двух провайдерах, один из них — локальная open-weights модель.
После общего ядра
14 специализаций
Глубину выбираете сами: одна основная специализация обязательна, вторая — по желанию. У каждой свой профиль, итоговая профессиональная задача и критерии экспертного уровня.
- AAI Application Engineerинженер AI-приложений
- BLLM Engineerинженер больших языковых моделей
- CRAG Engineerинженер поиска и RAG
- DAI Agent Engineerинженер AI-агентов
- EAI Automation Engineerинженер AI-автоматизации
- FPrompt / AI Workflow Engineerпромпт-инженер и инженер AI-workflow
- GAI Security Engineerинженер безопасности AI
- HAI/MLOps · LLMOps Engineerинженер MLOps и LLMOps
- IAI Research Engineerисследователь-инженер в AI
- JLocal LLM / Inference Engineerинженер локальных LLM и инференса
- KMultimodal AI Engineerинженер мультимодальных систем
- LAI Architectархитектор AI-систем
- MAI Product Engineerпродуктовый инженер AI
- NAI Transformation / AI Consultantконсультант по AI-трансформации
Честно
Чего мы не обещаем
- Трудоустройство и зарплату. Даём проверяемые навыки и портфолио, которое можно обсудить с инженером на собеседовании.
- «Эксперта за месяц». Общее ядро — около 832 часов, весь путь — около 1 340: примерно 16 месяцев при 20 часах в неделю.
- Документ об образовании. Результат — защищённые проекты и пройденные гейты. «Global Elite» — название уровня внутри программы, а не внешняя квалификация.
- Что обещаем: программу, в которой каждое утверждение проверяется практикой, а каждая компетенция — заданием.
Частые вопросы
Можно ли начать совсем без опыта в программировании?
Да. Уровни L0–L1 не требуют кода, Python и базовые инструменты разработчика даются на L2. Математика — только школьная алгебра на входе, остальное вводится по месту, когда понадобится.
Есть ли бесплатное обучение?
Да. Бесплатный курс — карта AI-инженерии за один-два вечера, без регистрации. Уроки уровней L0–L3 открыты на сайте: с них можно начать до диагностики.
Я разработчик. Обязательно проходить всё с нуля?
Нет. Уровни L2 и L3 можно зачесть практическим экзаменом. Для опытных разработчиков есть Fast Track: сжатый интенсив и мостики по темам, которых в нём нет, — около 350 часов до гейта Common Core вместо примерно 700 по полному пути L3–L7.
Сколько длится обучение?
Common Core (L0–L7) — около 832 часов. Весь путь с одной специализацией — около 1 340 часов: примерно 16 месяцев при 20 часах в неделю или 2,6 года при 10. Остановиться можно после любого уровня — у каждого свой проверяемый результат.
Чем это отличается от курсов «нейросети для всех»?
Мы учим строить AI-системы, а не нажимать кнопки в готовых сервисах. В программе 149 компетенций с проверкой: RAG, агенты, MCP, оценка качества, безопасность, LLMOps, локальные модели. Модели и фреймворки меняются — поэтому курс построен вокруг инженерных принципов, а конкретные инструменты меняются без пересмотра программы.
Как проверяется, что я действительно чему-то научился?
Переход на следующий уровень — через гейт: практический экзамен и проект, а не просмотр лекций. Есть критические ошибки, которые не дают перейти дальше при любом балле: секреты в репозитории, заявления «стало лучше» без измерения, агент с правами на необратимые действия без подтверждения.
Что останется после обучения?
Портфолио: AI-приложение, RAG в production, агент с MCP, мультимодальный и локальный проекты, отчёт по безопасности и оценке, проект специализации и итоговая архитектура. В каждом — README, архитектура, тесты, оценка качества, безопасность, стоимость и честный список ограничений.
Вы гарантируете трудоустройство?
Нет, и не обещаем «эксперта за месяц». Мы даём проверяемые навыки и портфолио, которое можно показать на собеседовании и обсудить с инженером.
Что такое Global Elite?
Название последнего, двенадцатого уровня программы. Это не внешняя квалификация: уровень определяется проверяемым результатом — новой задачей без готовой инструкции, защитой архитектуры перед комиссией и проведённым занятием для других.
Нужна ли мощная видеокарта?
До L5 хватает обычного ноутбука (с L3 желательно 16 ГБ памяти для малой локальной модели). Для L6 и специализаций, связанных с обучением и инференсом моделей, нужен доступ к GPU — достаточно почасовой аренды в облаке.
На каких моделях и сервисах идёт обучение?
Минимум на двух провайдерах моделей с третьего уровня, один из них — локальная open-weights модель. Курс не привязан к одному поставщику: модель — это инструмент, а не навык.
Диагностика уровня
С какого уровня начать?
Оставьте контакты — свяжемся, зададим несколько вопросов об опыте и целях и подскажем уровень входа: с нуля, с середины программы или через Fast Track для разработчиков.
Или напишите: hello@superint.ru