Курс Архитектура ML систем
Вы опытный Data Scientist, ML-инженер или архитектор, который хочет перейти от создания отдельных моделей к проектированию комплексных, масштабируемых и надежных ML-систем? Вы стремитесь не просто применять машинное обучение, а понимать, как интегрировать его в бизнес-процессы, обеспечивая полный жизненный цикл ML-решений от идеи до промышленной эксплуатации?
Наш 6-дневный курс Архитектура ML систем— это глубокое погружение в принципы System Design, MLOps и архитектурные паттерны, необходимые для создания высокопроизводительных систем ML и искусственного интеллекта. Курс отвечает на вопрос: какие платформы и решения использовать, чтобы сетапить и масштабировать МЛ команды.
Этот курс — ваш следующий шаг в профессиональном развитии. Мы предлагаем не набор разрозненных техник, а целостную методологию, которая позволит вам принимать обоснованные архитектурные решения, выбирать правильные инструменты и строить ML-системы, способные решать реальные бизнес-задачи и выдерживать нагрузки enterprise-уровня. Забудьте о стандартных подходах — мы научим вас мыслить как true ML Architect.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| ARML | 21 сентября 2026 30 ноября 2026 |
76 800 руб. | 24/32 ак.часов Количество дней: 6/8 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс Архитектура ML систем
ML-инженер или Data Scientist (Middle/Senior)
Вы создаете и внедряете модели, но хотите перейти на следующий уровень — проектировать всю систему целиком. Вы стремитесь понять, как обеспечить надежность, масштабируемость и эффективное сопровождение ML-решений в production
Архитектор ПО (Software/Solution Architect)
Вы уже проектируете сложные системы и хотите расширить свою экспертизу в области машинного обучения, чтобы интегрировать ML/AI-компоненты в существующие и новые продукты
Team Lead / Tech Lead в Data Science
Вы руководите командой специалистов по данным и хотите глубже понимать технические аспекты проектирования ML-систем для принятия стратегических решений и эффективного управления проектами
DevOps/MLOps-инженер
Вы отвечаете за инфраструктуру и CI/CD пайплайны для ML-моделей и стремитесь научиться проектировать всю MLOps-платформу с нуля, выбирая оптимальные архитектурные решения
Программа курса Архитектура ML систем
6-дневный курс о том, как организовать полный цикл разработки и внедрения систем машинного обучения и нейронных сетей, включая LLM, и эффективно сопровождать их в промышленных решениях с использованием современных подходов и технологий.
На курсе мы рассматриваем широкий спектр технологий, которые являются стандартом в индустрии машинного обучения, ИИ и MLOps:
- Оркестрация: Apache Airflow, Argo Workflows, Mage.AI
- Трекинг экспериментов: MLflow, ClearML
- Инференс-серверы: MLServer, NVIDIA Triton, TensorFlow Serving, TorchServe
- Хранилища признаков (Feature Store): Feast, Tecton
- Контейнеризация и облака: Docker, Kubernetes, Yandex Cloud
- Мониторинг: Prometheus, Grafana
- AutoML: Различные open-source и коммерческие решения
* Доступна расширенная версия курса 32 академических часа
- Углубленное изучение жизненного цикла ML-решения: от постановки бизнес-задачи до вывода из эксплуатации
- Роли в команде (DS, DE, DevOps, ML инженер) и их взаимодействие
- Обзор и сравнительный анализ современных инструментов и платформ для каждого этапа
Практическая часть: Декомпозиция реального бизнес-кейса на этапы ML-проекта. Выбор стека технологий под конкретную задачу и обоснование принятых решений.
Как проходит обучение
Проектная работа
Вы разработаете и защитите архитектуру комплексной ML-системы, которая станет основой вашего портфолио
Практические воркшопы
Разбор реальных кейсов и проектирование архитектур под руководством экспертов.
Поддержка и нетворкинг
Вы будете общаться с преподавателями и сокурсниками в закрытом чате, обмениваясь опытом и решая сложные задачи вместе
Реальные кейсы
Все обучение построено вокруг сквозного бизнес-кейса, что позволяет видеть практическое применение каждой технологии на практике
Чему Вы научитесь
- Проектировать архитектуру ML-систем: Вы сможете разрабатывать надежные и масштабируемые архитектуры для различных сценариев использования машинного обучения: от пакетной обработки до real-time инференса и потоковых данных.
- Организовывать полный жизненный цикл ML-решений: Вы будете понимать и уметь выстраивать все этапы: от сбора данных и трекинга экспериментов до развертывания, мониторинга и сопровождения моделей в production.
- Выбирать правильные инструменты и технологии: Вы научитесь сравнивать и выбирать оптимальные решения для трекинга экспериментов (MLflow, ClearML), оркестрации пайплайнов (Airflow, Argo Workflows), хранения признаков (Feature Store) и развертывания моделей.
- Проектировать Feature Store: Вы поймете архитектуру и принципы работы хранилищ признаков и сможете спроектировать решение для эффективного управления фичами в вашей компании.
- Обеспечивать воспроизводимость и надежность: Вы освоите подходы к версионированию данных, кода и моделей, что является основой для стабильных и воспроизводимых ML-систем.
- Работать с большими нейронными сетями и LLM: Вы узнаете об особенностях эксплуатации больших моделей, методах их оптимизации и архитектуре систем на основе LLM, включая RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Организовывать мониторинг и сопровождение моделей: Вы научитесь выстраивать процессы для отслеживания производительности моделей, дрейфа данных и обеспечения стабильности ML-сервисов в долгосрочной перспективе.
Старт в профессии Архитектора — курс является обязательной основой.
- Основы проектирования: DWH, DataLake, LakeHouse, базовые дизайн-паттерны в аналитических системах
- Проектирование моделей данных на концептуальном, логическом и физическом уровне
- Архитектура данных как часть Enterprise Architecture: задачи Data Governance, артефакты Enterprise Data Architecture, отраслевые примеры
Профессиональный Архитектор Данных
- ARMG: изучаете что и почему (теория, подходы и концепции)
- PRAR: углубляетесь в как (практическая реализациm best practices, реальные кейсы)
- Скидка на второй курс 30%
Для тех, кто хочет стать высококлассным техническим специалистом
Архитектор ML-систем
- ARMG: основные принципы по работе с данными (сбор, хранение, обработка)
- ARML: специфика ML данных, MLOps, пайплайны, feature stores
- Скидка на второй курс 30%
Для будущих ML-архитекторов и Data Scientist’ов
Аналитик Big Data для бизнеса
- ARMG: техническая грамотность, понимание систем хранения данных
- PRUS: применение знаний для решения бизнес задач, кейсы, визуализация
- Скидка на второй курс 30%
Для менеджеров, аналитиков и продакт-owners
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Обучение Архитекторов ML систем разработано для IT-специалистов, которые уже обладают опытом в области машинного обучения или разработки ПО и хотят систематизировать свои знания в проектировании сложных ML-систем. Обучение ml архитекторов нацелено на тех, кто готов взять на себя ответственность за техническую стратегию и реализацию комплексных AI-решений.
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня