KZ

FDEOnlineГибрид

Инженер по внедрению AI-решений

Forward Deployed Engineer (FDE)

От задачи заказчика до работающего AI-решения

Для кого: Бизнес- и системным аналитикам · Разработчикам · Техническим специалистам, которые хотят создавать AI-решения под задачи бизнеса

11 модулей
в программе
До 20 человек
в потоке

Что освоите

  • Проводить discovery у заказчика и оформлять AI Solution Brief с критериями успеха пилота
  • Выбирать архитектуру AI-решения и доказывать выбор измерениями: стоимость, латентность, доля ошибок
  • Реализовывать инструменты и интеграции с системами заказчика: JSON Schema, retrieval, MCP
  • Защищать решение от prompt injection и утечек: границы доверия, маскирование персональных данных
  • Строить агентов с программным контролем, валидацией вывода и эскалацией к человеку
  • Доказывать качество через evaluation matrix и выводить пилот в эксплуатацию: наблюдаемость, rollback, передача заказчику

Программа: 11 модулей

  1. Профессия FDE и discovery у заказчика

    Роль FDE между заказчиком, продуктом и моделью, цикл внедрения от discovery до передачи, вопросы, которые меняют архитектуру, AI Solution Brief.

  2. От чата к AI-системе: анатомия вызова и карта паттернов

    Состояние, инструменты, данные и поток; контекст, токены и tool call; пять паттернов — от single prompt до multi-agent.

  3. Выбор архитектуры и экономика решения

    Одна задача четырьмя способами на 50 примерах: реальные токены, стоимость, латентность p50/p95 — и memo по выбору архитектуры.

  4. Инструменты, интеграции и доступ к данным

    Инструмент как контракт, JSON Schema и категории ошибок, retrieval и RAG, MCP. Рабочие интеграции с API заказчика.

  5. Безопасность и границы доверия

    Prompt injection, trust boundaries и least privilege, маскирование персональных данных, секреты и комплаенс заказчика. Threat model решения.

  6. Агентная архитектура и программный контроль

    Агентный цикл и условия завершения, координатор и подагенты, передача состояния (handoff), guardrails и матрица эскалации.

  7. Спецификация поведения и надёжный вывод

    Спецификация из семи разделов, structured output, few-shot и валидационный слой: targeted retry, corrective loop, judge.

  8. Контекст, источники и неопределённость

    Контекстный бюджет, атрибуция и source map, конфликты данных и честное поведение системы, когда данных не хватает.

  9. Оценка качества и человек в контуре

    Eval-набор и метрики по полям, acceptance criteria как CI-гейт, HITL: approval, review, escalation и бюджет внимания операторов.

  10. Интеграция, эксплуатация и передача заказчику

    Sync, async, batch и streaming, наблюдаемость и аудит, release bundle и rollback, развёртывание пилота и передача команде заказчика.

  11. Итоговый проект: пилот у заказчика и защита

    Недели 11–12: пилот, который разворачивается из контейнера одной командой, архитектурная спецификация, прогон evaluation matrix и защита — 200 баллов, порог 140.

от 600 000 ₸за программу