AI და ML
ძალიან მოთხოვნადი უნარი remote ბაზრებზე.
რატომ უნდა ვისწავლოთ
AI / ML არის ყველაზე ხმაურიანი დაქირავების კატეგორია IT-ში, მაგრამ შესვლის ბარიერი ნამდვილია: მხოლოდ „prompt engineering“ სერიოზულ როლს ვერ უზრუნველყოფს. კარგად ანაზღაურებადია მოდელების ირგვლივ საინჟინრო ფენა — data-pipeline-ები, fine-tuning, evaluation, MLOps, LLM-ების production-ში გაშვება რეალური API-ების უკან. თბილისიდან ყველაზე მომგებიანი გზა არის „AI engineer“-ის პროფილი: კომპეტენტური backend ინჟინერი, რომელსაც LLM-ის მიერთებაც შეუძლია და production-ში გაშვებაც. სუფთა research-როლები მცირეა და remote-ისთვის ცუდად ერგება.
- გლობალური 2025
AI ხელსაწყოების გამოყენება მასშტაბურად პროფესიონალი დეველოპერების მიერ
AI განყოფილება →წყარო: Stack Overflow Developer Survey
- გლობალური 2025
AI / ML რეპოზიტორიების აქტივობა GitHub Octoverse-ში
Octoverse →წყარო: GitHub Octoverse
- თბილისი 2026
აქტიური AI / ML / data ვაკანსიები თბილისის ყველაზე დიდ სამუშაოების დაფაზე
მიმდინარე ვაკანსიები →წყარო: jobs.ge
სად გამოიყენება
სარეკომენდაციო სისტემები, fraud detection, content moderation, document understanding და ახლა — მასიურად — LLM-ffeatures ნებისმიერი SaaS-ის თავზე, რომელსაც თანამედროვედ გამოჩენა უნდა. თბილისიდან საინტერესო ხელმისაწვდომი სამუშაო „applied AI“-შია: LLM-ffeatures-ის ინტეგრირება არსებულ პროდუქტებში საერთაშორისო კომპანიებში remote-ით. სუფთა research-როლები იშვიათობაა დიდ ბაზრებშიც კი.
როგორ ჰქვია ამ როლს რეკრუტერებთან
გავრცელებული თანამდებობების სახელები
- ML ინჟინერი
- AI ინჟინერი
- Data Scientist
- Applied Scientist
- MLOps ინჟინერი
- AI Solutions Engineer (LLM)
კარგად ერგება
ჩვენი კურსები
დამწყებიდან მოწინავემდე — აირჩიეთ შესვლის წერტილი თქვენი მიმდინარე დონის მიხედვით.
დამწყები
AI-ში შესავალი: UI გენერაცია Copilot-ით
ისწავლეთ როგორ გამოიყენოთ AI ინსტრუმენტები — განსაკუთრებით GitHub Copilot — თანამედროვე UI მაკეტების, კომპონენტებისა და საიტის სტრუქტურების გენერაციისთვის.
საშუალო
AI-ზე დაფუძნებული .NET განვითარება
ინტეგრირეთ AI .NET აპლიკაციებში OpenAI და Azure OpenAI API-ების გამოყენებით. შექმენით ინტელექტუალური ფუნქციები: chat, summarization, embeddings, semantic search, RAG pipelines — C# და ASP.NET Core-ში.
დამწყები
Prompt Engineering და AI Workflow ავტომატიზაცია
ისწავლეთ AI მოდელებთან ეფექტური მუშაობა: დაწერეთ მაღალხარისხიანი prompts, შექმენით ავტომატიზებული workflows Cursor, Copilot და API ინსტრუმენტებით.
გაუმჯობესებული
LLM-ზე დაფუძნებული აპების შექმნა: RAG & Agents
შექმენით production-კლასის AI აპლიკაციები დიდი სასწავლო მოდელების გამოყენებით. Vector databases, RAG, autonomous agents, tool use, evaluation და deployment patterns.
საშუალო
AWS Bedrock და AI სერვისები დეველოპერებისთვის
Deploy და გამოიყენეთ AI მოდელები AWS-ზე: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 და DynamoDB. შექმენით enterprise AI გადაწყვეტები.
გაუმჯობესებული
MCP სერვერების და AI Tool Integrations-ის შექმნა
დაეუფლეთ Model Context Protocol (MCP) — Anthropic-ის ღია სტანდარტს AI მოდელების გარე ინსტრუმენტებთან და მონაცემებთან დასაკავშირებლად. შექმენით MCP სერვერები, გაუმართეთ API Claude-ს.
გაუმჯობესებული
Agents-ის შექმნა Claude Agent SDK-ით
შექმენით საკუთარი AI აგენტები Claude Agent SDK-ით. ააწყვეთ agent loops, განსაზღვრეთ tools, მართეთ memory და sub-agents, შეაფასეთ behavior და deploy multi-agent სისტემები, რომლებიც რეალურ საინჟინრო ამოცანებს ავტონომიურად ხსნიან.
საშუალო
Spec-Driven Development-ის საფუძვლები: ფილოსოფიიდან ოპერაციულ მოდელამდე
ისწავლე იმ specs-ის წერა, რომელსაც agents-ი მართლა ემორჩილება, კოდი როგორც durable spec-ის ქეში გაუშვი და გამართე spec→context→evals ტრიადა რეალურ კოდბაზებზე. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — მეთოდოლოგიური კურსი, რომელიც ნებისმიერ agentic stack-თან ერთად მუშაობს.
გაუმჯობესებული
OpenSpec-ის დაუფლება: production spec-driven workflows AI coding agents-ისთვის
გადააქციე SDD ოპერაციულად OpenSpec-ით — open-source spec framework, რომელიც specs-ს ისე ეპყრობა, როგორც Git კოდს. დაეუფლე /opsx:propose, /opsx:apply და /opsx:archive ბრძანებებს რეალურ brownfield კოდბაზაზე. CI gates, multi-engineer collaboration, legacy specs-ის retrofitting და workflow რიტუალები, რომლებიც რჩება.
ჩვენი ბლოგიდან
-
AI-readiness-შეფასება, რომელსაც CTO ერთ კვირაში ჩაატარებს
სანამ AI-სტრატეგიას დაწერთ, გაზომეთ, რისი შესრულება რეალურად შეუძლია თქვენს ორგანიზაციას. მონაცემების, უნარების, ტულინგისა და governance-ის ხუთდღიანი შეფასება თითქმის შეხვედრების გარეშე — შეფასების რუბრიკით, რომელსაც ბორდის წინაშეც დაიცავთ და ინჟინრების წინაშეც.
-
AI ინსტრუმენტები, რომლებიც ყველა დეველოპერმა უნდა გამოიყენოს 2025-ში
არა hype-სია. პრაქტიკული ანალიზი — რომელი AI ინსტრუმენტები რეალურად ზოგავს დროს, რომელი ხარჯავს, და როგორ ააწყოთ workflow, რომელიც გხდით აზომვადად სწრაფს.
-
Claude Code production-ში: რა ვისწავლე 6 თვეში
ექვსი თვე Claude Code როგორც ძირითადი ინსტრუმენტი — რომელი workflows-ი რეალურად დაზოგავს დროს, რომელი მას ჩუმად ჭამს, და რა კონფიგურაცია არ ეყენება გუნდების უმეტესობას.
-
Claude AWS Bedrock-ზე: როდის ჯობს პლატფორმის მარშრუტი პირდაპირ API-ებს
იგივე მოდელები, სხვა ოპერაციული კონტრაქტი. როდის ამართლებს Bedrock-ის IAM, VPC და ერთიანი ბილინგი თავის პრემიუმს — და როდის რჩება პირდაპირი Anthropic API უფრო სწორ საინჟინრო გადაწყვეტილებად. გადაწყვეტილების გზამკვლევი გუნდებისთვის, რომლებიც უკვე AWS-ზე ცხოვრობენ.
-
კონტექსტ-ინჟინერია: დისციპლინა, რომელიც 2026-ში ცვლის prompt engineering-ს
Prompt engineering არასოდეს ყოფილა რეალური უნარი. პროდუქშენში AI-ფიჩების ორწლიანი მიწოდების შემდეგ პირდაპირ ვიტყვი: შედეგზე სხვა გავლენას ახდენს — კონტექსტ-ინჟინერია. მდგომარეობა, ხელსაწყოები, ძიება, ისტორია და შეზღუდვები, რომელიც ზუსტ მომენტში მოდელის ფანჯარაში ერთმანეთს უხამდება. არქიტექტორის ხედვა.
-
C#-დან AI აგენტებამდე: .NET დეველოპერის გზა Claude-ზე განვითარებისკენ
თქვენ უკვე იცით C#, ASP.NET Core და როგორ გაუშვათ production ბექენდები. აი როგორ გამოიყენოთ ეს უნარები სერიოზული AI აგენტების შესაქმნელად Claude-ზე — თქვენი სტეკის გადაგდების გარეშე.