AI-архитектор
В декабре
4 месяца
Онлайн
Для кого этот курс?
- Архитекторы ПО и систем
- Senior‑разработчики и Тимлиды, желающие перейти в роли архитекторов AI
- ML-инженеры, MLOps‑инженеры и Data-инженеры
- Инфраструктурные инженеры / SRE
Необходимые знания
- Базовые знания Python
- Понимание основных ML‑понятий (тренировка/валидация моделей, переобучение, метрики качества)
- Базовые знания системной архитектуры и сетей
- Опыт работы с Git и понимание CI/CD
Что даст вам этот курс?
- Умение проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
- Выбор и внедрение архитектурных паттернов: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
- Проектирование MLOps‑конвейеров, CI/CD и IaC для AI‑решений
- Создание HLD и LLD (C4 Model и детализация компонентов)
- Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM (sizing, latency, cost)
- Проектирование интеграций и архитектуры данных для AI (ETL, векторные БД)
- Обеспечение качества GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
- Управление стоимостью (FinOps) и принятие стратегических решений по архитектуре
Почему стоит освоить?
Процесс обучения
А если вы не смогли посетить занятие в реальном времени, то сможете посмотреть его в записи и задать вопрос преподавателю в закрытом Telegram-чате.
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Обучайтесь у экспертов
Программу ведут действующие специалисты
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы - Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и учебным материалам – навсегда
Практика
Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций
Активное комьюнити
Живое общение с преподавателями на вебинарах, переписки в Telegram чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ
Программа
Стратегический фундамент и планирование проекта
Цель: Сформировать у студентов системное видение роли архитектора в бизнес-процессах. Научить анализировать проектные ограничения (контракт, требования), выявлять риски и планировать проект как последовательность этапов, поставляющих измеримую ценность
Тема 1: Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта.
Тема 2: Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете
Тема 3: Стратегия поставки ценности: от PoC до Production
Проектирование и документирование архитектуры
Цель: Дать студентам полный набор инструментов для создания, документирования и верификации архитектуры AI-решений на всех уровнях детализации
Тема 1: Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model.
Тема 2: Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия
Тема 3: Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации
Тема 4: Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems
Тема 5: Документирование решений: Architecture Decision Records (ADR)
Тема 6: Верификация архитектуры и "CTO Challenge"
Качество, интеграции и безопасность
Цель: Научить студентов встраивать в архитектуру механизмы обеспечения качества, надежности и безопасности на всех этапах жизненного цикла
Тема 1: Архитектурный надзор и управление техническим долгом
Тема 2: Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов
Тема 3: Архитектура данных для AI-систем
Тема 4: Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов
Тема 5: Security by Design: архитектура для защиты AI-систем
Тема 6: Архитектура наблюдаемости (Observability)
Инфраструктура
Дать системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной и отказоустойчивой инфраструктуры для AI-систем.
Тема 1: Расчет ресурсов (Sizing) для приложений и данных
Тема 2: Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM
Тема 3: Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD
Тема 4: Архитектура MLOps-конвейеров
Тема 5: Стратегии развертывания и вывода в Production
Тема 6: Архитектура высокой доступности (HA) и восстановления (DR)
Продвинутые архитектурные паттерны
Цель: Изучить передовые архитектурные подходы, позволяющие решать сложные задачи масштабирования, real-time обработки, безопасности и работы в гибридных средах.
Тема 1: Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов
Тема 2: Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI
Тема 3: Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса
Тема 4: Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI
Тема 5: Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS
Тема 6: Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура
Стратегия, лидерство и экономика
Цель: Развить у студентов стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские качества, необходимые для перехода на высшие архитектурные роли.
Тема 1: FinOps: архитектура, управляемая стоимостью
Тема 2: Технологический радар и эволюция архитектуры
Тема 3: Ethical AI by Design и архитектура для Governance
Тема 4: API как продукт: проектирование и управление
Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Преподаватель
Андрей Носов
PhD Communication Science, Tampere University (Finland)
AI Architect, Raft
Занимаюсь проектированием высоконагруженных архитектур ИИ решений для компаний Raft, Astra Development, АвтоВАЗ Лекар, Mena (Dubai) и др. Работал в Nokia Bell Labs (Belgium), LIonBridge (Finland), Huawei (Finland), ABBYY, MTS AI, Promobot, OCRV Образование: MSc KU Leuven (Belgium) - Linguistics & AI PhD Tampere University (Finland) - Communication Science Сфера интересов: NLP, ML, AI архитектура, оптимизация ML моделей
Преподает на курсах
- NLP / Natural Language Processing
- NLP. Advanced
- AI-архитектор
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет в повышении вашей квалификации
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность
- Получите сертификат об окончании курса
AI-архитектор
Полная стоимость
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно