Пятница, 19:00. Худшее время для деплоя, но идеальное, чтобы подготовиться к каверзным вопросам про LLM-пайплайны, которые точно зададут на интервью.

Вопросы про RAG и Fine-tuning стали стандартом на интервью для ML-инженеров. Приходи разобраться в теме на практике.

Разберём на открытом уроке:

— выбор между Retrieval-Augmented Generation и дообучением весов;
— работа с векторными эмбеддингами (`FAISS`, `Chroma`);
— построение продакшн-пайплайна с использованием LangChain.

Один из спикеров — Алексей Яндутов, ML-инженер в поиске Яндекса.

Это вводное занятие курса «Разработка AI-агентов». Готовьтесь к коду и архитектурным схемам.

Записаться на урок

На интервью по DS спрашивают про Agentic Workflow, а ты всё ещё «жаришь» промпты?

Настоящий Шеф проектирует Систему. В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Получи знания, которые отличают Middle от Senior. 📊

В программе:

— мультиагентные системы в CrewAI: управление пулом агентов;
— сложная логика в LangGraph: проектирование стейт-менеджмента;
— tool use интеграция: связь моделей с API и базами данных. 🧠

Записаться на курс

Завтра стартуем: курс по разработке ИИ-агентов 📊

Будьте готовы к вопросам по архитектуре автономных пайплайнов. Мы научим проектировать агентные системы на CrewAI, управлять графами в LangGraph и подключать модели к реальным бизнес-инструментам.

👉 Успейте занять место до начала занятий

Вопрос на собеседовании: «В чём разница между классическим RAG и Agentic RAG?»

Если не знаете ответ — пора на курс. Сегодня в 19:00 МСК мы начинаем разбирать архитектуру автономных систем с нуля до продакшена.

Подготовим вас к сложным вопросам по AI:

— механизмы планирования в агентах;
— работа с памятью и контекстом;
— мультиагентная оркестрация;
— методы оценки faithfulness и relevancy ответов.

Подготовиться к офферу

Вас точно спросят про AI-агентов на следующем собеседовании

В 2026 году знание только градиентного бустинга — это база. Компании ищут тех, кто умеет внедрять LLM в продакшн через агентские архитектуры и понимает разницу между LangGraph и обычным чейнингом.

Подготовьтесь к техническим вопросам на курсе «Углубленные AI-агенты».

Что вы добавите в резюме:

— навык проектирования мультиагентных систем;
— опыт работы с актуальными фреймворками CrewAI и AutoGen;
— понимание методов масштабирования ИИ-решений;
— готовый сквозной проект в портфолио.

Курс уже идет, залетайте, пока есть места.

🚀 Записаться на основной курс

Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

Вопрос на $5k: «Как работает память в AI-агентах?»

Если ответите «просто векторная база» — провал. Векторная база — это знания, а память — это контекст. Правильный ответ включает архитектуру управления состоянием (State Management).

В LangGraph это реализовано через граф:

— состояние (State) передаётся между узлами;
— агент может «забывать» или «резюмировать» контекст;
— циклы позволяют уточнять информацию.

Разберитесь в деталях на нашем курсе.

Записаться на курс

Вводная лекция бесплатно

Вопрос с собеседования 2026: RAG vs Agentic RAG

На сеньорских позициях теперь спрашивают не просто про векторные базы, а про архитектуру агентов.

В чём отличие?

Обычный RAG: Нашёл документы → Сгенерировал ответ.

Agentic RAG (на LangGraph): Оценил вопрос → Спланировал поиск → Проверил найденное → (если плохо) Переформулировал запрос и искал снова.

Умение строить такие системы с циклами и состоянием — главный навык года. Мы учим этому на курсе.

Записаться на курс

Подготовка к вопросам по архитектуре: Смотрите вводный урок бесплатно.