AI Product Engineer
Постройте своего AI коллегу
Научитесь разрабатывать в 3-5 раз быстрее с помощью AI-агентов и строить продукты, где AI - основная ценность. Контекст-инжиниринг, harness engineering, MCP, evaluation-driven development и голосовые агенты. За 5 сессий вы пройдёте путь от настройки AI-стека до продакшн-системы с реальными пользователями. Для разработчиков уровня мидл+ и техлидов.
Расписание занятий
Что вы получите
Ваш AI коллега в продакшне
Не демо, не домашка. Работающая AI-система, которой ваша команда пользуется каждый день. Подключённая к реальным данным через MCP, с evaluation suite и планом обслуживания.
Навыки evaluation и constraint engineering
Error-to-rule ratchet, evaluation pyramid, autoresearch, мультиагентная оркестрация. Фреймворк, который делает каждый ваш проект лучше предыдущего.
Showcase выпускников
Каждую сессию выпускники прошлых потоков показывают, что построили после курса: Slack-боты с 14 ежедневными пользователями, голосовые AI-интервьюеры, SaaS-продукты.
Сообщество
Доступ к сообществу 100+ выпускников.
Знакомьтесь, Клавдия
Андрей И., выпускник 3-го потока, во время курса сделал Claude-скилл для аналитики. За два месяца после курса он превратил его в Slack-бота «Клавдию» - AI коллегу с доступом к ClickHouse, PostgreSQL, Redash, Growthbook, Notion, Trello, Google Таблицам и Zoom. Первую рабочую версию собрал за 2 часа в аэропорту. Подробный разбор кейса.
«Самое главное (чего не было в прошлых попытках внедрения ИИ) - это ретеншн. Сотрудники к ней ежедневно обращаются, значит видят ценность.»— Андрей И., выпускник 3-го потока
Программа курса
Ускоряем разработку с AI
Контекст-инжиниринг, CLAUDE.md, настройка AI-стека. Научитесь шипить фичи в 3-5 раз быстрее с первого занятия. Каждая сессия начинается с showcase: выпускники прошлых потоков показывают, что они построили после курса.
Harness инжиниринг
Обвязываем модель, чтобы она не «упала». Скиллы, хуки и error-to-rule ratchet Митчелла Хашимото. Каждая ошибка AI становится правилом, которое больше не повторится. Constraint maturity: от advisory до enforced.
Ваш первый агент
Chains vs agents: фреймворк принятия решений. Паттерн рефлексии для самоулучшающихся агентов. MCP для подключения к продакшн-системам (базы данных, API, логи). 68% продакшн-агентов - это 10 шагов или меньше.
Мультиагенты и evaluation
Мультиагентная оркестрация: fan-out/fan-in, orchestrator-worker, оптимизация моделей по задачам. Evaluation-driven development: пирамида 50-40-10 (автотесты / LLM-as-Judge / эксперт). Autoresearch паттерн Карпатого: агент оптимизирует метрику за ночь. Закон Гудхарта: когда агент оптимизирует не то. Безопасность: prompt injection в продакшне.
Голос, продакшн и демо
Голосовые агенты (ElevenLabs, Realtime API): 2 архитектуры для разных сценариев. Продакшн-hardening: стоимость, мониторинг, обслуживание. Constraint migration (Голдратт): автоматизируете одно узкое место - оно перемещается. Demo day: представляете свой AI коллегу с реальными метриками.
Видео материалы
Голосовые агенты: архитектуры и применение
- Две архитектуры: классический пайплайн STT→LLM→TTS (дешевле до 50 раз) vs end-to-end Realtime API (быстрее, натуральнее).
- Концепция «низковисящих фруктов»: холодные звонки, гейткиперы, голосовая почта — что автоматизировать первым.
- Инфраструктура: LiveKit, VAD (Voice Activity Detection), комнаты — как решать проблемы скорости отклика.
- Live-демо: создание Product Management Assistant на LiveKit + OpenAI Realtime API с тулами и мультиагентной комнатой.
- Итоговое сравнение архитектур: цена, качество, скорость. Как начать прототипировать и интегрировать с телефонией.
Как тестировать AI системы
- Почему LLM-продукты сложнее тестировать: вероятностные ответы, огромный input space, субъективность качества, emergent behaviors.
- Три подхода к eval: Human Eval, Automated Eval, LLM-as-a-Judge.
- Практичный микс покрытия: ~60% automated, ~30–40% judge, ~5–10% human sampling.
- Начинать с end-to-end (бизнес-outcome), затем разбирать на компоненты и причины деградации.
- Eval в production + CI/CD и мониторинг model drift как часть инженерного процесса.
Стоимость участия
Загрузка цен...
Гарантия возврата: 14 дней после старта — вернём 100% без вопросов
Отзывы студентов
"Отличный и ценный курс, который помогает ознакомиться с теорией и основными практиками разработки AI агентов, попробовать всё самому и увидеть разницу на живых примерах. Теория в курсе максимально актуальна, насколько это возможно в мире ИИ. После курса чувствуешь, что намного глубже понимаешь эту область и готов разрабатывать своих агентов, применяя полученные знания."
Владимир Ковтуновский
"Байрам, спасибо огромное за этот крутой курс, за материал такого качества. Для меня это было восхитительно! Все понятно, и без лишней воды, супер структурно. Я до этого курса страдал от огромного разнообразия всего в ai, глаза разбегались. Твой курс - это супер качественное интро, после которого приятно продолжать на относительно «уверенных ногах». Спасибо и всем активным ребятам, которые делились находками, идеями, подходами."
Ilya Kuzmichev
"Байраму большое спасибо за курс, представляю как сложно собирать подобный материал, когда индустрия активно развивается. При этом удается адаптироваться и давать реально cutting edge материалы. Всегда все очень доступно объясняется, на все вопросы дается компетентный ответ. Отдельное спасибо за коучинговые промпты."
Борис Герн
Dodo
"Очень рекомендую курс Байрама. Качественная подача, внимательный подход к деталям, актуальные темы, вдохновляющее сообщество, крутой спикер."
Dmitry Bakhtin
CTO
Частые вопросы
Остались вопросы? Напишите в Telegram или свяжитесь с нами
Готовы начать обучение?
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, которые уже используют AI для ускорения своей работы
Если оплата не открывается, откройте страницу в Safari или Chrome.