Чему вы научитесь
От основ Python до production ML-систем — полный путь инженера
« OFFERME от кодеров — кодерам »
Python и фреймворки
PyTorch, scikit-learn, pandas, FastAPI и другие инструменты разработчика
Машинное обучение
Основы ML от линейных моделей до ансамблей, feature engineering, валидация и подбор гиперпараметров
Пайплайны данных
ETL процессы, работа с большими данными, оптимизация хранения и обработки
AI-инженерия
Проектирование AI-систем от архитектуры до деплоя, интеграция моделей в production, построение REST/gRPC сервисов, оптимизация инференса и масштабирование под нагрузку
MLOps
CI/CD для ML, мониторинг моделей в production, автоматизация пайплайнов, версионирование данных и деплой
Командная работа
Git workflow, code review, merge requests, agile-практики в ML-командах
Python и фреймворки
PyTorch, scikit-learn, pandas, FastAPI и другие инструменты разработчика
Python и фреймворки
PyTorch, scikit-learn, pandas, FastAPI и другие инструменты разработчика
Машинное обучение
Основы ML от линейных моделей до ансамблей, feature engineering, валидация и подбор гиперпараметров
Машинное обучение
Основы ML от линейных моделей до ансамблей, feature engineering, валидация и подбор гиперпараметров
Пайплайны данных
ETL процессы, работа с большими данными, оптимизация хранения и обработки
Пайплайны данных
ETL процессы, работа с большими данными, оптимизация хранения и обработки
AI-инженерия
Проектирование AI-систем от архитектуры до деплоя, интеграция моделей в production, построение REST/gRPC сервисов, оптимизация инференса и масштабирование под нагрузку
AI-инженерия
Проектирование AI-систем от архитектуры до деплоя, интеграция моделей в production, построение REST/gRPC сервисов, оптимизация инференса и масштабирование под нагрузку
MLOps
CI/CD для ML, мониторинг моделей в production, автоматизация пайплайнов, версионирование данных и деплой
MLOps
CI/CD для ML, мониторинг моделей в production, автоматизация пайплайнов, версионирование данных и деплой
Командная работа
Git workflow, code review, merge requests, agile-практики в ML-командах
Командная работа
Git workflow, code review, merge requests, agile-практики в ML-командах
Практические лабы
5 проектов от нуля до production — каждый идёт в портфолио
Логрег
Bank Marketing — предсказание подписки — Банк проводит маркетинговые кампании. Предсказываем, подпишет ли клиент срочный вклад. UCI Bank Marketing датасет, 17 признаков, 3 чекпоинта с автопроверкой через GitLab CI.
ML-пайплайн с ROC AUC > 0.75 и CI/CD
~1 неделя
Гит-воркфлоу
Учим реальному командному процессу — как в настоящих ML-командах
Создание ветки
Создаёте feature-ветку от main для новой задачи
Выбери свой план
Два формата обучения — оба с гарантией результата
24 часа — полный возврат
Одна лаба
24 часа — полный возврат
Все лабы
24 часа — полный возврат
Отзывы студентов
Что говорят выпускники о курсе
После курса устроился на позицию ML-инженера. Лабы дали реальный опыт: деплоил модели, писал API, работал с git как в настоящей команде.
Алексей Козлов
ML Engineer · Яндекс
Лучшее соотношение цены и глубины. За 3 недели получила больше практики, чем за полгода на другом курсе. Особенно зашла лаба по трансформерам.
Мария Петрова
Data Scientist · Тинькофф
Перешёл из бэкенда в ML. Курс идеально подошёл — не тратили время на основы Python, сразу в дело. Код-ревью от менторов реально прокачивают.
Дмитрий Сидоров
Backend → ML Engineer · VK
Заинтересовалась разработкой ИИ и ML ещё на 3 курсе, но не понимала за что браться — огромное количество неструктурированного материала в интернете. Спасибо Илье что помог с теорией и дал возможность решить лабы, которые буквально встречаются сейчас в работе. Рекомендую!
Валерия А.
AI/ML Engineer · Альфа-Банк
Использовала эти лабы как дополнение к портфолио. На финальном этапе в пару компаний, когда сказала что строила ИИ-агентов, буквально сразу дали оффер😁😁 Спасибо команде OFFERME!
Софья Н.
Senior AI/ML Engineer · EPAM
Наши ученики работают в
Выпускники курса строят карьеру в ведущих технологических компаниях России
По данным наших выпускников. Названия компаний используются исключительно для информации о местах трудоустройства.
Частые вопросы
Ответы на популярные вопросы о курсе
База знаний
Все материалы курса в одном месте
Как это выглядит
Реальный командный workflow — от создания ветки до merge в production
Видео скоро появится
Демо командного workflow: git, ветки, MR, code review
Git & GitLab
Работа с ветками и репозиториями
Code Review
Ревью кода и обратная связь в команде
CI/CD Pipeline
Автоматизация тестирования и деплоя
Готовы начать путь в ML/AI-инженерию?
Присоединяйтесь к курсу и получите практические навыки, которые нужны ML-инженерам в реальных командах