Skip to main content
Связаться с нами
Telegram
← Назад
Востребованные навыки

ИИ и ML

КРИТИЧЕСКИЙ СПРОС 📈 Data

Сверхвостребованный навык, включая remote-вакансии.

Почему стоит учить

AI / ML — самая шумная категория найма в IT, но барьер входа реальный: одного "prompt engineering" мало. Хорошо платят за инженерный слой вокруг моделей: data-пайплайны, fine-tuning, evaluation, MLOps, доведение LLM до production за реальными API. Из Тбилиси самый выгодный путь — профиль "AI engineer": компетентный backend-инженер, который умеет подключить LLM и довести его до прода. Чисто research-ролей мало, и они плохо переводятся в remote.

  • Глобально 2025

    Использование AI-инструментов в масштабе среди профессиональных разработчиков

    Раздел AI →

    Источник: Stack Overflow Developer Survey

  • Глобально 2025

    Активность AI / ML репозиториев в GitHub Octoverse

    Octoverse →

    Источник: GitHub Octoverse

  • Тбилиси 2026

    Активные AI / ML / data вакансии на крупнейшей доске объявлений Тбилиси

    Текущие вакансии →

    Источник: jobs.ge

Где используется

Рекомендательные системы, fraud detection, модерация контента, document understanding, и теперь — массово — LLM-фичи поверх любого SaaS, который хочет выглядеть современно. Интересная доступная из Тбилиси работа — в "applied AI": внедрение LLM-фичей в существующие продукты у международных компаний с remote. Чисто research-роли редкость даже в больших рынках.

Как эту роль называют рекрутеры

Распространённые названия позиций

  • ML-инженер
  • AI-инженер
  • Data Scientist
  • Applied Scientist
  • MLOps-инженер
  • AI Solutions Engineer (LLM)

Сочетается с

Python
Один из самых востребованных навыков в data, ML и автоматизации.
SQL и БД
Нужен практически в каждом backend и data проекте.
AWS
Remote-компании активно используют AWS.

Наши курсы

От начального к продвинутому — выберите точку входа под ваш текущий уровень.

Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot
Начальный

Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot

Научитесь использовать AI-инструменты — особенно GitHub Copilot — для генерации современных UI-макетов, компонентов, стилей и полной структуры сайтов. Практический курс для разработчиков, желающих ускорить фронтенд-разработку с помощью AI.

AICopilotFrontend
AI-разработка на .NET
Средний

AI-разработка на .NET

Интегрируйте AI в .NET-приложения через OpenAI и Azure OpenAI API. Создавайте интеллектуальные функции: чат, резюмирование, эмбеддинги, семантический поиск и RAG-пайплайны — всё на C# и ASP.NET Core.

AIC#.NET
Prompt Engineering и автоматизация с AI
Начальный

Prompt Engineering и автоматизация с AI

Научитесь работать с AI-моделями: пишите качественные промпты, создавайте автоматизированные воркфлоу с Cursor, Copilot и API, повышая продуктивность в 10 раз.

AIPrompt EngineeringCopilot
Создание приложений на LLM: RAG и агенты
Продвинутый

Создание приложений на LLM: RAG и агенты

Создавайте production AI-приложения на базе больших языковых моделей. Векторные базы данных, RAG, автономные агенты, вызов инструментов, оценка и паттерны деплоя.

AILLMRAG
AWS Bedrock и AI-сервисы для разработчиков
Средний

AWS Bedrock и AI-сервисы для разработчиков

Развертывайте и используйте AI-модели на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 и DynamoDB. Создавайте корпоративные AI-решения, интегрированные с вашим backend.

AWSAIBackend
Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Продвинутый

Создание MCP-серверов и AI-инструментов

Освойте Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт Anthropic для подключения AI-моделей к внешним инструментам и данным. Создавайте MCP-серверы, подключайте API к Claude и проектируйте AI-интеграции нового поколения.

MCPAIBackend
Spec-Driven Development: от философии к рабочей модели
Средний

Spec-Driven Development: от философии к рабочей модели

Научитесь писать спеки, которым агенты действительно следуют, выпускать код как кэш долговечной спеки и управлять триадой spec→context→evals на реальных кодовых базах. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — методологический курс, который сочетается с любым agentic-стеком.

AILLMAgents
OpenSpec на практике: production spec-driven workflows для AI coding agents
Продвинутый

OpenSpec на практике: production spec-driven workflows для AI coding agents

Операционализируйте SDD с OpenSpec — open-source spec framework, относящимся к спекам так, как Git относится к коду. Освойте /opsx:propose, /opsx:apply и /opsx:archive на реальной brownfield-кодовой базе. CI-гейты, мульти-инженерная коллаборация, ретрофиттинг legacy-спек и workflow-ритуалы, которые приживаются.

AIAgentsOpenSpec

Из нашего блога

Готовы начать обучение?

Начните с Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot → Записаться на бесплатную 30-минутную консультацию
Связаться с нами