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=tg_ooneuro&utm_medium=partner&utm_campaign=bilous_aieng&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_149) 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=tg_ooneuro&utm_medium=partner&utm_campaign=bilous_aieng&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_149)