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.
AI-ში შესავალი: UI გენერაცია Copilot-ით
ისწავლეთ როგორ გამოიყენოთ AI ინსტრუმენტები — განსაკუთრებით GitHub Copilot — თანამედროვე UI მაკეტების, კომპონენტებისა და საიტის სტრუქტურების გენერაციისთვის.
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.
Prompt Engineering და AI Workflow ავტომატიზაცია
ისწავლეთ AI მოდელებთან ეფექტური მუშაობა: დაწერეთ მაღალხარისხიანი prompts, შექმენით ავტომატიზებული workflows Cursor, Copilot და API ინსტრუმენტებით.
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.
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.
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.
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.
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 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.
-
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.
-
Evals 2026-ში: ტესტ-სიუტი სისტემებისთვის, რომლებიც დეტერმინირებული არ არიან
თქვენი AI-ფიჩა გუშინ მუშაობდა და დღეს იშლება. არც კოდი შეცვლილა, არც პრომპტი, არც მოდელი. ასე გამოიყურება ცხოვრება evals-ის გარეშე. ეს არის spec → context → evals ტრიადის მესამე საყრდენი — და დისციპლინა, რომელსაც გუნდების უმეტესობა გამოტოვებს.
-
OpenSpec 2026-ში: spec-driven development-ის ოპერაციული სისტემა
ექვსი კვირის წინ დავაყენე @fission-ai/openspec. გუშინ ჩავაბარე თოთხმეტ-ფაილიანი ცვლილება ოთხმოცდაათ წუთში ორას-ხაზიანი სპეციფიკაციიდან, brownfield-კოდბაზაში, რომელსაც სამი ინჟინერი ორი წელია ასწორებს — მერჯ-კონფლიქტების გარეშე, რევიუს ესკალაციის გარეშე. ეს არის სენიორ-არქიტექტორის ღრმა გარჩევა იმისა, თუ რატომ OpenSpec არის პირველი SDD-ხელსაწყო, რომელიც პროდაქშენ-რეალობის ქვეშ არ იშლება.