Skip to main content
Зв'язатися з нами
Telegram
← Назад
Затребувані навички

ШІ та ML

КРИТИЧНИЙ ПОПИТ 📈 Data

Дуже затребуваний навик.

Чому варто вчити

AI / ML — найгучніша категорія найму в IT, але бар'єр входу реальний: одного "prompt engineering" замало. Добре платять за інженерний шар навколо моделей: data-пайплайни, fine-tuning, evaluation, MLOps, доведення LLM до production за реальними API. З Тбілісі найвигідніший шлях — профіль "AI engineer": компетентний backend-інженер, який вміє підключити LLM і довести його до прода. Чисто research-ролей мало, і вони погано переводяться в remote.

  • Глобально 2025

    Використання AI-інструментів у масштабі серед професійних розробників

    Розділ AI →

    Джерело: Stack Overflow Developer Survey

  • Глобально 2025

    Активність AI / ML репозиторіїв у GitHub Octoverse

    Octoverse →

    Джерело: GitHub Octoverse

  • Тбілісі 2026

    Активні AI / ML / data вакансії на найбільшій дошці оголошень Тбілісі

    Поточні вакансії →

    Джерело: jobs.ge

Де використовується

Рекомендаційні системи, fraud detection, модерація контенту, document understanding, і тепер — масово — LLM-фічі поверх будь-якого SaaS, який хоче виглядати сучасно. Цікава доступна з Тбілісі робота — в "applied AI": впровадження LLM-фіч в існуючі продукти у міжнародних компаній з remote. Чисто research-ролі рідкість навіть на великих ринках.

Як цю роль називають рекрутери

Поширені назви позицій

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

Поєднується з

Python
Один із найпотрібніших навичок у data/ML.
SQL та Бази Даних
Потрібний у backend та data проектах.
AWS
Remote-компанії активно використовують AWS.

Наші курси

Від початкового до просунутого — оберіть точку входу під ваш поточний рівень.

Вступ до AI: Генерація UI сайтів за допомогою Copilot
Початковий

Вступ до AI: Генерація UI сайтів за допомогою Copilot

Навчіться використовувати AI-інструменти — особливо GitHub Copilot — для генерації сучасних UI-макетів, компонентів, стилів та структури сайту.

AICopilotFrontend
AI-розробка на .NET
Середній

AI-розробка на .NET

Інтегруйте AI у .NET-застосунки через OpenAI та Azure OpenAI API. Будуйте інтелектуальні функції: чат, резюмування, embeddings, семантичний пошук і RAG-пайплайни — на C# і ASP.NET Core.

AIC#.NET
Prompt Engineering та автоматизація з AI
Початковий

Prompt Engineering та автоматизація з AI

Навчіться ефективно працювати з AI-моделями: пишіть якісні prompts, будуйте автоматизовані workflows за допомогою Cursor, Copilot та API-інструментів.

AIPrompt EngineeringCopilot
Побудова LLM-застосунків: RAG та агенти
Просунутий

Побудова LLM-застосунків: RAG та агенти

Будуйте production AI-застосунки на основі великих мовних моделей. Vector databases, RAG, автономні агенти, виклик інструментів, оцінка та патерни деплою.

AILLMRAG
AWS Bedrock та AI-сервіси для розробників
Середній

AWS Bedrock та AI-сервіси для розробників

Розгортайте та використовуйте AI-моделі на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 та DynamoDB. Будуйте enterprise AI-рішення.

AWSAIBackend
Побудова MCP-серверів та AI Tool Integrations
Просунутий

Побудова MCP-серверів та AI Tool Integrations

Опануйте Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт Anthropic для підключення AI-моделей до зовнішніх інструментів. Будуйте MCP-сервери, підключайте API до Claude.

MCPAIBackend
Spec-Driven Development: від філософії до робочої моделі
Середній

Spec-Driven Development: від філософії до робочої моделі

Навчіться писати специфікації, яким агенти справді коряться, випускати код як кеш довговічної специфікації і керувати тріадою spec→context→evals на реальних кодових базах. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — методологічний курс, що поєднується з будь-яким agentic-стеком.

AILLMAgents
OpenSpec на практиці: production spec-driven workflows для AI coding agents
Просунутий

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

Операціоналізуйте SDD з OpenSpec — open-source spec framework, що ставиться до специфікацій як Git до коду. Опануйте /opsx:propose, /opsx:apply та /opsx:archive на справжній brownfield-кодовій базі. CI-гейти, мульти-інженерна колаборація, retrofitting legacy-специфікацій і workflow-ритуали, що приживаються.

AIAgentsOpenSpec

З нашого блогу

Готові розпочати навчання?

Почніть з Вступ до AI: Генерація UI сайтів за допомогою Copilot → Записатися на безкоштовну 30-хвилинну консультацію
Зв'язатися з нами