Поток 2026 · онлайн, с преподавателем
Соберите ИИ-систему и доведите её до эксплуатации: деплой, мониторинг, стоимость и защита — на живых занятиях
Собрать демо на нейросети сегодня может почти каждый. Проблема начинается дальше: демо не выдерживает нагрузки, стоит непредсказуемо дорого, отвечает неправильно и открыто для атак. Именно на этом этапе компании и ищут инженера.
Подключить модель по API и показать прототип — это только первые два месяца курса. Дальше — деплой в кластер, замер качества и стоимости, защита от атак на саму модель. Результат — система в эксплуатации, а не демо на ноутбуке.
в год растёт спрос на ИИ-инженеров в мире
Knowledge Sourcing, 2025больше ИИ-инженеров понадобится к 2030 году
Knowledge Sourcing, 2025самых быстрорастущих профессий мира — специалисты по ИИ
WEF, Future of Jobs 2025Зарплаты Data/ML-инженеров в Казахстане — одни из самых высоких в IT.
Медиана — 900 000 ₸
Зарплаты Data/ML-инженеров в Казахстане:
taylor.kz — 28 вакансий за 90 дней; hh.kz — вакансии AI Engineer, сентябрь 2026. Данные рынка, не обещание дохода.
Хотите встраивать языковые модели в реальные продукты
Уверенно владеете хотя бы одним языком и хотите в AI-инженерию
Знаете ООП, алгоритмы и структуры данных
Внедряете ИИ в процессы команды и хотите понимать, как это устроено
Думаете не только о коде, но и о ценности для бизнеса
У вас уже есть инженерная база
Финальный проект — одна система, которую вы строите с 12-й недели и наращиваете слой за слоем: поиск по документам, агент, кластер, мониторинг, защита, evals и отчёт по стоимости.
На 26-й неделе защищаете её перед комиссией — с деплоем, мониторингом, отчётом по стоимости и моделью угроз. На защиту выходит система, которая прошла весь путь, а не собранная за две последние недели.
Работают ML- и AI-инженерами в KazMinerals и SoftServe и разбирают ваш код прямо на занятиях
Ведёт вас весь курс: следит за сдачей работ, помогает с затыками и возвращает в график
Домашние работы проверяют, а код разбирают — вы понимаете, что исправить и почему
Доступ к сообществу выпускников KAI, где публикуют вакансии
Первая работа в ИИ-разработке — главный шаг. Карьерный блок входит в стоимость.
персональное резюме и 3 сопроводительных письма
сборка портфолио на GitHub под вакансии
консультация с HR и разбор актуальных вакансий
Python · ИИ-системы · продакшен
Навыки
Проекты на GitHub
Трудоустройство не гарантируем — это зависит от вас и от рынка. Даём навыки, портфолио и инструменты, чтобы выйти на рынок подготовленным.
9 модулей, 52 занятия, 26 недель. Первые модули заканчиваются работающим артефактом, а с 12-й недели вы строите одну финальную систему и наращиваете её до защиты.
Семейства моделей и reasoning-модели, выбор по цене, скорости и качеству. API вендора, облачные платформы и агрегаторы моделей. Ответ строго по схеме, tool calling, streaming, ретраи, лимиты. Что класть в контекст, кэш промпта, маршрутизация и fallback между моделями. Практика: ассистент под рабочую задачу с замером стоимости и скорости.
Claude Code, Codex, Cursor и Copilot на реальной кодовой базе: когда давать агенту автономию и как проверять результат. Skills, hooks, subagents и MCP-коннекторы. Как устроен agent harness: цикл агента, контекст, память, права. Практика: набор расширений под рутину своей команды.
Пайплайн целиком: документ → разбор структуры → OCR → нормализация → фрагменты с метаданными → индекс. Поисковые API, скрапинг, браузерная автоматизация. PDF, сканы и таблицы, vision-модели, транскрипция аудио. Практика: пайплайн от сырого документа до индекса.
Эмбеддинги под русский и казахский, pgvector и Qdrant, индексы HNSW и IVF, фильтры по метаданным. Поиск с цитированием источников, гибридный поиск и реранкинг. Качество: recall@k, groundedness, галлюцинации. Проект модуля: корпоративный поиск — основа финальной системы.
Из прототипа в сервис: FastAPI, async, тесты, логирование, секреты, Docker и выпуск в сеть. Демонстрация работающего поиска, код-ревью и план финальной системы. Первый из двух рубежей курса.
MCP-сервер для продакшена: аутентификация, права доступа, секреты, журнал аудита. Архитектура агента, проектирование инструментов, защита от атак через ответы инструментов. Мультиагентные схемы, таймауты, идемпотентность, подтверждение опасных действий человеком. Финальная система: агент поверх своего поиска.
Когда задачу дешевле и точнее решить классической ML-моделью. Промпт, RAG или дообучение: сравнение по стоимости и цене поддержки. Открытые модели: лицензия, веса, токенизатор, квантизация. LoRA и PEFT на практике с замером до и после.
Kubernetes для ИИ-сервисов: деплой, ресурсы, автомасштабирование. Свои модели на vLLM, llama.cpp и Ollama, расчёт, когда своё дешевле облака. Бэкапы и реплики векторной базы, трейсинг, метрики качества, бюджеты. Финальная система переезжает в кластер с дашбордом стоимости и качества.
Прямая и косвенная prompt injection, утечки данных, jailbreak, OWASP Top-10 для LLM. Защита на уровне прав, а не промпта. Утечки ключей, открытые эндпоинты, требования РК к персональным данным. Практика: атакуем чужого агента, защищаем свою систему.
Тестовые наборы из реальных обращений, LLM-as-judge и регресс-тесты промптов в CI/CD, A/B на проде. Какую задачу стоит автоматизировать, юнит-экономика функции и возврат на вложения. Доводка финальной системы к защите.
Защита финальной системы перед комиссией: деплой, мониторинг, evals, отчёт по стоимости и модель угроз. Затем резюме, портфолио на GitHub, консультация с HR и разбор вакансий.
Senior Machine Learning Engineer, KazMinerals
AI Engineer, SoftServe
Уже пишете код
Без опыта в IT
12 месяцев без переплаты. Или полная оплата сразу.
Счёт на компанию — договор за 24 часа. Обучение может оплатить работодатель.
До получения доступа вернём всю сумму, после старта — за занятия, которые ещё не прошли.
Обучение — по публичной оферте KAI: состав курса, оплата и порядок возврата. Прочитать её можно до покупки.
Учим IT в Казахстане 13 лет, выпустили больше 5 000 человек. Мы не открылись на волне интереса к ИИ.
Статус проверяется публично на netacad.com. Свой центр сдачи международных экзаменов Pearson VUE.
Два полных модуля на 10 занятий, а не обзор в конце. Именно здесь ИИ-проекты обычно ломаются после демо.
Если уверенно пишете на Python или JS и знаете ООП — эта, 6 месяцев. Если раньше не программировали — версия «с нуля»: в ней 2 месяца базы Python, Git, API и SQL, всего 8 месяцев.
Эксплуатацию и безопасность другие курсы обычно проходят одним-двумя занятиями. У нас это два полных модуля на десять занятий, с деплоем в кластер. И все 52 занятия — живые, а не записи.
Да. Занятия идут 2 раза в неделю с 19:30 до 21:30 по будням. Домашние работы делаете в удобное время.
Куратор поможет догнать: разберёт пропущенное, подскажет, что сделать, и вернёт в график.
Нет, и честно об этом говорим: результат зависит от вас и от рынка. Мы даём навыки, систему в портфолио, резюме и консультацию с HR.
KAI работает с 2013 года, выпустил больше 5 000 человек, официальная академия Cisco. Обучение — по публичной оферте: состав курса, оплата и возврат прописаны в договоре, прочитать его можно до покупки.
Оставьте заявку — менеджер напишет в WhatsApp, пришлёт программу, расскажет про ближайший поток и ответит на вопросы.
