AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему.** Але як побудувати надійний AI pipeline?** 

Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «[AI Engineering](https://robotdreams.cc/uk/course/2619-ai-engineering-pipeline?utm_source=ai_story&utm_medium=partner&utm_campaign=bilous_aieng&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_148)» від robot_dreams.

**Протягом 18 занять ви:**
 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability

За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.

**Лектор:** Андрій Білоус — **AI Solution Architect у ZONE3000**, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.

[Деталі, програма та реєстрація](https://robotdreams.cc/uk/course/2619-ai-engineering-pipeline?utm_source=ai_story&utm_medium=partner&utm_campaign=bilous_aieng&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_148)[⬅️](https://robotdreams.cc/uk/course/2619-ai-engineering-pipeline?utm_source=ai_story&utm_medium=partner&utm_campaign=bilous_aieng&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_148)

[#партнерський_допис](?q=%23%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81%D1%8C%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81)

[ші історії](https://t.me/imatrofAI) | [🔒 ші історії. майстерня](https://imatrof.com/)