Старт с нуля · фокус на практике
ОсвойтеMLиLLM-разработкуспортфолиопроектов
За 17 месяцев пройдете Python, ML, нейросети и LLM-приложения. Соберете 5 проектов для портфолио и подготовитесь к junior ML/AI-ролям.
- 5 проектов в портфолио
- Проверка кода наставником
- Карьерный модуль
- Обновлено в июле 2026
Спринт 08
RAG-сервис
Репозиторий, демо, метрики качества и короткая инженерная заметка.
faithfulness 0.87
eval-set готов
portfolio signal
public demo- 17 мес.
- план с практикой
- 12
- модулей
- 5
- проектов
- Карьера
- финальный модуль
Что у тебя будет через 17 месяцев
- 01
Python + инженерная база
Уверенный Python и то, что проверяют на найме: git, тесты, SQL, Docker, CI/CD.
- 02
ML и deep learning «под капотом»
Классический ML и глубокое обучение с пониманием внутренностей — вплоть до трансформера, написанного своими руками.
- 03
LLM-инженерия
RAG, fine-tuning, агенты, evals — то, под что сейчас больше всего вакансий.
- 04
5 проектов в портфолио
Из них два флагманских — с живыми демо и метриками, вокруг которых строится резюме.
- 05
Готовое интервью-ядро
Алгоритмы, ML-теория, system design, behavioral — и работающая воронка откликов.
Карта курса
12 модулей · 72 недели · 5 проектов в портфолио
- 0Неделя 1
Старт и система обучения
Рабочее окружение и правила игры.
learning-репозиторий - 1Недели 2–9
Python с нуля
Писать и читать код без подсказок.
CLI-проект с API и тестами - 2Недели 10–14
Инженерная база
Терминал, git, pytest, SQL.
Репозитории в найм-пригодном виде - 3Недели 15–19
Алгоритмы и структуры данных
Алгоритмическое мышление.
60+ решённых задач - 4Недели 20–24
Математика для ML
Линал, вероятности, оптимизация — руками в NumPy.
Градиентный спуск и PCA с нуля - 5Недели 25–28
Данные: pandas и EDA
Уверенная работа с табличными данными.
EDA-проект (портфолио №1) - 6Недели 29–36
Классический ML
Полный ML-workflow и теория до уровня интервью.
Kaggle-соревнование (портфолио №2) - 7Недели 37–44
Deep learning на PyTorch
От backprop до собственного GPT.
Vision-демо (портфолио №3) + свой трансформер - 8Флагман
LLM-инженерия
Недели 45–52RAG, fine-tuning, агенты, evals.
LLM-продукт (портфолио №4) - 9Флагман
MLOps и продакшн
Недели 53–59Docker, CI/CD, serving, мониторинг, облако.
ML-сервис в облаке (портфолио №5) - 10Недели 60–63
Портфолио и публичность
Профиль, проходящий 30-секундный скрининг.
GitHub-профиль, посты, OSS PR - 11Недели 64–72
Найм
Интервью-цикл и воронка откликов.
Офферы
Что показываешь на найме
$ pytest -q
.......... 42 passed in 3.1s
$ python train.py --epochs 3
epoch 1 loss 1.284 val_acc 0.71
epoch 2 loss 0.842 val_acc 0.83
epoch 3 loss 0.611 val_acc 0.89
✓ saved model.pt
$ llm-rag-service
портфолио №4 · флагман
RAG-сервис с faithfulness 0.87 на своём eval-сете. FastAPI · Docker · CI/CD.
Как устроена неделя
Каждая из 72 недель — один цикл: тема, ресурсы, практика, чекпоинт. Пока чекпоинт не отмечен, неделя не закрыта — в личном кабинете это буквально чекбокс.
- 1
Тема
Один сфокусированный кусок на неделю — без распыления на всё сразу.
- 2
Ресурсы
Конкретные лекции, главы и тренажёры со ссылками. Опциональное помечено, чтобы его можно было резать под нехватку времени.
- 3
Практика
Задачи и мини-проект. По правилу 30/70 сюда уходит минимум две трети времени недели.
- 4
Чекпоинт
Проверяемый результат вроде «пишешь FizzBuzz с новыми условиями за 15 минут без подсказок». Отметил — неделя закрыта.
Неделя 3 · Условия и циклы
03 / 72- Тема
- if / elif / else, булева логика, циклы for и while.
- Ресурсы
- CS50P, лекции 1–2 · Exercism, трек Python
- Практика
- Problem Sets 1–2, «угадай число», FizzBuzz и три его вариации.
Чекпоинт: FizzBuzz с изменёнными условиями пишешь за 15 минут без подсказок.
чекпоинт не отмечен — неделя открыта
Правило 30/70
Не больше трети времени на видео и книги, минимум две трети — на код и задачи. Просмотренный курс без практики не считается пройденным.
Всё на английском
Конспекты, коммиты, README, поиск ошибок — на английском. Это прокачка B2 → C1 в фоне, и к интервью технический язык уже родной.
Привычки, которые не бросаешь
Anki 10 минут в день с недели 2. С недели 20 — 2–3 задачи LeetCode в неделю, чтобы алгоритмы не протухли до модуля найма.
AI помогает учиться, а не проходит курс за тебя
Ассистент (Claude Code, Cursor или Copilot) стоит с первой недели, но работает в трёх режимах:
- 01
Тьютор — всегда
«Объясни ошибку», «разбери концепт», «задай мне 5 вопросов на понимание». Главный ускоритель обучения — выжимай максимум.
- 02
Ревьюер — после своего решения
Код-ревью, поиск edge cases, «как написать идиоматичнее». Сначала твоё решение, потом сравнение.
- 03
Автопилот — где навык не цель
Boilerplate, конфиги, CI-скрипты, glue-код. В каждом модуле помечено строкой «AI-ассистент», где это уместно.
Табу: алгоритмы и реализации «с нуля» пишешь руками — минимум 30 минут собственной борьбы до подсказки, на интервью AI не будет. В модулях 1–3 inline-автодополнение выключено: на этапе постановки рук оно ворует обучение.
На что реально рассчитывать
Junior-позиции за рубежом конкурентные, и оффер не гарантирует никакой курс. Но есть три двери, и курс готовит ко всем сразу:
- 01
Стажировки и GSoC
Студенческий козырь — Google Summer of Code. Используй его.
- 02
Remote в AI-стартапах
Junior/AI-engineer роли в удалённых командах.
- 03
Релокация после диплома
Степень помогает с рабочими визами (Blue Card и аналоги).
Активный поиск после готовности обычно занимает 3–6 месяцев и 50–100+ откликов — это нормально, закладывай это в ожидания.
Два способа пройти курс
Контент одинаковый — вся программа открыта. Платный тариф добавляет живую обратную связь: проверку чекпоинтов, код-ревью и помощь на найме.
Сам по маршруту
- Вся программа, личный кабинет, прогресс и чекпоинты
- Открытые материалы: CS50P, Karpathy, 3Blue1Brown, Kaggle
- Платить за них не нужно
С сопровождением
Сентябрьский поток · старт 7 сентября · свободно 20 из 20 мест
- Еженедельная проверка чекпоинтов и код-ревью
- Разборы залипаний, когда застрял
- Помощь с флагманскими проектами
- Резюме и mock-интервью в модуле найма
Оставить заявку
Частые вопросы
Контентом — ничем: программа и материалы открыты. Разница в обратной связи: проверка чекпоинтов, код-ревью, разборы и приоритет в вопросах. Бесплатный маршрут работает, если хватает самодисциплины.
Начни с недели 0
Первый шаг — неделя 0: рабочее окружение, аккаунты и публичный learning-репозиторий. Дальше — по карте.
Материалы курса открытые. Платишь только за сопровождение — и только если оно тебе нужно.