Пяти‑недельная онлайн‑сертификация по AI‑инжинирингу для старших инженеров стартует 25 июля 2026

Пяти‑недельная онлайн‑сертификация по AI‑инжинирингу для старших инженеров, технических лидов и менеджеров, ответственных за production‑системы, начнёт первую когорту 25 июля 2026. Курс ориентирован на практическое применение проверенных инженерных подходов и предлагает формат живых занятий по 4 часа в неделю, что позволяет участникам прямо обсуждать текущее состояние своих архитектур и процессов с коллегами. Программа идёт в небольших конфиденциальных когортах и позиционируется как peer‑driven: основной упор — разбор реальных архитектурных и организационных решений участников, а не отработка гипотетических кейсов. Занятия проводятся по субботам в 9:00 AM PDT; формат рассчитан на практикующих старших специалистов и оформлен как сертификация для тех, кто отвечает за запуск и надёжность production AI. Курс платный.

Фасилитатором выступает Хиен Лу (Hien Luu), старший менеджер по инженерии в Zoox и руководитель команды Machine Learning Platform; он также автор книг MLOps with Ray и Beginning Apache Spark 3 и ранее выступал на конференциях QCon по инфраструктуре AI/ML. По его словам, многие команды принимают ключевые решения по инфраструктуре и надёжности до появления внутренних эталонов, и кохорта должна дать способ применить проверённые фреймворки с критикой со стороны опытных коллег.

Учебная повестка разделена по неделям и фокусируется на инженерных решениях. Неделя 1 посвящена становлению AI‑native инженерной команды и изменению инженерных привычек. Неделя 2 охватывает проектирование RAG и контекст‑пайплайнов — retrieval‑архитектуры, knowledge graphs и memory pipelines. Неделя 3 сфокусирована на проектировании и оркестрации AI‑агентов. Неделя 4 разбирает дизайн AI‑платформ и инфраструктуры, включая выбор между централизацией и федерацией, а также маршрутизацию batch и real‑time. Неделя 5 посвящена операционной зрелости: evals, надёжность и операционные компромиссы.

Организаторы ставят курс в контекст типичных проблем при переходе от прототипов к production: при развертывании системы важнее предсказуемость, масштабируемость и постоянство работы, чем разовая работоспособность. Многие команды впервые принимают решения по retrieval, контексту, оркестрации агентов, границам платформы, стоимости инференса, наблюдаемости и операционной ответственности без внешних ориентиров; кохорта предлагает получить обратную связь по текущим архитектурным решениям, подтвердить подходы или позаимствовать проверенные практики. Участие в малых и конфиденциальных группах предполагает проработку технического долга, организационных ограничений и реальных trade‑offs, что особенно важно для тех, кто отвечает за запуск и поддержку production AI. Курс ориентирован на обмен конкретными кейсами и критическую проверку архитектур в режиме, приближенном к реальным производственным задачам.