Мы создаём практический курс по разработке приложений на базе больших языковых моделей — от основ до продакшн-внедрения, включая локальный запуск моделей. Ищем автора с реальным production-опытом, который сможет упаковать свою экспертизу в понятную программу.
Какой опыт ожидаем
- Основы LLM-разработки: понимаете устройство языковых моделей, токены, контекст, inference, ограничения и различия провайдеров; чётко различаете роли LLM-разработчика, backend-, ML-инженера и prompt engineer; владеете prompt engineering, context engineering, RAG, агентами и fine-tuning хотя бы на уровне базовых концепций
- Работа с LLM API: встраивали LLM в приложения через API — streaming, структурированный вывод, function/tool calling, embeddings; умеете обрабатывать ошибки, rate limits, контролировать стоимость и latency, обеспечивать безопасность ключей
- RAG и AI-агенты: строили RAG-пайплайны (embeddings, vector search, chunking, retrieval, reranking) и agent workflows (memory, state, tools); делали интеграции с внешними системами — CRM, трекерами, почтой, документами, внутренними сервисами
- Локальное внедрение и LLMOps: разворачивали LLM в собственной инфраструктуре, занимались мониторингом, версионированием и оптимизацией
Обязательные требования
- Реальный опыт разработки и внедрения LLM-приложений в продакшн
- Опыт LLMOps и локального развёртывания моделей
- Умение объяснять сложное просто
Будет плюсом
- Опыт преподавания, менторства или публичных выступлений
- Портфолио: статьи, доклады, open-source, pet-проекты