Вход в AI-инженерию
с нуля
Индивидуальное менторство с нуля: от первых строк на Python до оффера на позицию AI-инженера.
>>> Фундамент + AI-инженерия
- 01Синтаксис Python и основы программирования
- 02Веб-сервисы: пишем API на Python
- 03Базы данных
- 04Процессы в компании
- …ещё 9 уроков до продакшна
Узнаёшь себя?
«Хочу в IT, но не понимаю, с чего начать»
Роадмапы противоречат друг другу, курсы обещают всё сразу. Нужен один план и человек, который уже прошёл этот путь.
«Прошёл курсы, а дальше тупик»
Синтаксис есть, а проектов и понимания командной работы нет. Достраиваем то, что курсы не дают.
«Все вакансии требуют опыт»
Опыт заменяют реальные проекты: сервисы и AI-системы, которые ты напишешь руками и покажешь на собеседовании.
«Боюсь, что вход в IT уже закрылся»
Классический вход джуном стал труднее, это правда. Поэтому целимся сразу в растущую нишу, где кандидатов не хватает.
«Учусь по вечерам, но без системы»
Темп, план и регулярные созвоны: прогресс перестаёт зависеть от мотивации в моменте.
С нуля можно. Вслепую нельзя.
Сначала фундамент: Python, веб-сервисы, базы данных и то, как устроена работа в командах. Потом AI-слой поверх. Каждый шаг с практикой и обратной связью ментора.
4 блока
фундамента разработки
9 уроков
AI-инженерии после базы
1 план
под твой темп и цель
Как устроена работа
Практические задания
Каждая тема заканчивается кодом, который ты пишешь сам: агенты, RAG-пайплайны, evals на реальных задачах.
Мок-собеседования
Репетируем интервью на позицию AI-инженера и разбираем каждый ответ, пока ты не начнёшь отвечать уверенно.
Индивидуальные созвоны
Один на один: разбираем твой код, твои вопросы и план под твой стек и ситуацию.
Поддержка после оффера
После подписания не пропадаю: помогаю пройти испытательный срок и первые месяцы в новой роли.
Что в договоре
Главные пункты человеческим языком. Полный текст можно скачать и показать юристу.
Возврат 100% в первые 14 дней
Передумал в течение 14 дней после первого платежа: возвращаю всю сумму без удержаний и без вопросов о причинах.
Оклад только за результат
Вторая часть оплаты наступает, только если ты выходишь на AI-роль за время менторства или в течение 6 месяцев после него. Нет оффера, нет оплаты.
Выйти можно в любой момент
При отказе возвращаю деньги за вычетом только тех тем, что уже открыты тебе: 1/13 или 1/9 цены за тему, по твоему треку.
Твой код остаётся твоим
Всё, что ты напишешь на практике, принадлежит тебе: можно класть в портфолио и показывать на собеседованиях. Доступ к материалам не меньше 12 месяцев.
ИП Галимзянов Даниил Владимирович. Договор подписываем электронно, на каждый платёж кассовый чек.
Программа: Фундамент + AI-инженерия
13 уроков: от синтаксиса Python до продакшна
Бесплатная консультация
Разбираем твой опыт и цель. Собираю индивидуальный план под твой уровень и темп.
- 01
Синтаксис Python и основы программирования
pythonосновыОт первых строк кода до уверенных программ: типы, функции, классы, работа с ошибками.
- 02
Веб-сервисы: пишем API на Python
HTTPFastAPIHTTP, REST и FastAPI: собираем настоящий сервис с авторизацией и деплоим его.
- 03
Базы данных
SQLPostgreSQLSQL и работа с данными из кода: схема, запросы, миграции, ORM.
- 04
Процессы в компании
gitкод-ревьюКак устроена реальная разработка: git, код-ревью, задачи, спринты, общение в команде.
checkpoint: фундамент готов → входим в AI-инженерию
- 05
AI-агенты: воркфлоу и ReAct-агенты без фреймворков
function callingReActcachingПять воркфлоу-паттернов и полноценный агентский цикл на чистом Python: инструменты, история, управление контекстом.
- 06
Промпт-инжиниринг на практике: Claude, OpenAI и reasoning-модели
system promptsreasoningПромпты, которые работают стабильно, и разница подходов к обычным и reasoning-моделям.
- 07
Оценка качества (evaluation) LLM-систем
evalsметрикиКак измерять недетерминированные системы: без evals не понять, стало ли лучше после изменений.
checkpoint: строим и измеряем базовые LLM-системы → подключаем данные
- 08
RAG: от основ до продвинутых подходов
retrievalembeddingsДоступ модели к твоим данным, от базового пайплайна до продвинутых техник поиска.
- 09
Structured Outputs: надёжные структурированные данные из LLM
JSON SchemaвалидацияГарантированно получать данные, которые можно парсить и класть в базу.
- 10
Мультиагентные системы
оркестрацияролиКогда одного агента мало: разделение ролей, координация и цена сложности.
- 11
Безопасность LLM-приложений и агентов
prompt injectionsandboxАтаки и защита: границы, песочницы и подтверждения для опасных инструментов.
checkpoint: система работает и защищена → выводим в эксплуатацию
- 12
Мостик в продакшн: observability, трассировка, логирование
tracingobservabilityЖизнь после деплоя: видеть каждый шаг агента, ловить деградации, эксплуатировать в бою.
- 13
Code Mode и Recursive Language Models
code as interfaceRLMПередний край: код как интерфейс агента к инструментам и контексту.
Поиск работы
Как пробиться через тысячи откликов? Дефицитный навык не поможет, если резюме никто не открыл: работаем над воронкой поиска до самого выхода на работу.
Резюме, которое находят
Оптимизируем резюме под ATS и взгляд рекрутёра: оно перестаёт теряться среди тысячи откликов.
9 скринингов из 10
Разбираем, что спрашивают на скринингах, и репетируем ответы, пока ты не начнёшь проходить 9 из 10.
Система вместо скитания
Список компаний, темп откликов, учёт ответов: ты видишь, что работает, и перестаёшь выгорать на отказах.
Торг за оффер
Первое предложение почти никогда не финальное. Вместе готовим аргументы и торгуемся за оклад и условия.
Даниил Галимзянов
В IT с 17 лет, больше 7 лет коммерческой разработки. Работал фронтенд- и бэкенд-инженером: видел продукт с обеих сторон, от интерфейса до инфраструктуры.
Строил сервисы в Яндексе и Т-Банке, последние годы делаю LLM-системы: агенты, RAG, evals, продакшн. Учу тому, что сам пишу каждый день.
7+
лет коммерческой разработки
500к ₽
максимальный оклад в найме
с 17 лет
в IT
Кому не подойдёт
Менторство стоит денег и времени. Проверь себя честно, прежде чем писать.
Ищешь волшебную кнопку
Оффер приходит через месяцы практики, а не через неделю после первого созвона.
Ждёшь, что всё сделают за тебя
Я даю план, разбор и обратную связь. Код пишешь и собеседования проходишь ты.
Не готов выделять время
Нужно от 15 часов в неделю. Если их нет, честнее не начинать, чем бросить на середине.
Условия
Формат один. Вторая часть оплаты наступает после твоего оффера.
60 000 ₽
предоплата, доступна рассрочка через банк
+ 1 оклад
после трудоустройства: платишь частями в течение 3 месяцев после выхода на работу. Без оффера второй части нет.
Работаем официально, по договору с ИП. Посмотреть шаблон договора
Что входит
- Программа целиком, под твой трек
- Практические задания с проверкой кода
- Индивидуальные созвоны один на один
- Мок-собеседования с разбором
- Резюме, отклики и торг за оффер
- Поддержка после оффера
Вопросы и ответы
Я совсем без опыта. Точно получится?
Для этого и есть трек с нуля: начинаем с синтаксиса Python и постепенно доходим до AI-систем. Главное условие: регулярная практика. Остальное разберём вместе.
Сколько займёт путь с нуля?
Целимся уложиться в 6 месяцев: сначала фундамент, потом AI-слой. Точный срок зависит от твоего темпа, реалистичную оценку дам на первом созвоне.
Сколько времени нужно в неделю?
От 15 часов: созвон, практика, разбор. График подстраиваем под твою занятость, но меньше этого объёма результата не будет.
Как работает рассрочка?
Первую часть можно оплатить через банковский сервис рассрочки или кредитования: ты платишь банку по его графику, я получаю сумму целиком и открываю доступ. Какой сервис подключить, обсудим на первом созвоне.
Что значит «один оклад после трудоустройства»?
Когда выходишь на новую работу, платишь сумму одного месячного оклада частями в течение 3 месяцев. Не устроился, не платишь.
А есть гарантия трудоустройства?
Нет. Я не обещаю того, что не контролирую, и тебе не советую верить таким обещаниям. Вместо гарантии вторая часть оплаты привязана к твоему офферу: ты не устроился, я не получил оклад.
Начнём с бесплатной консультации
Расскажешь про свой опыт и цель, я скажу, чем могу помочь и сколько времени займёт путь в твоём случае.
Написать в Telegram