AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии

Этот роадмап — не просто список ссылок, а стратегический план развития, основанный на реальном опыте внедрения AI-решений в продакшен. Он основан на моём GitHub-роадмапе ai-engineer-roadmap. Здесь нет абстрактных лекций: только инженерная практика и конкретные шаги. Как устроен роадмап: Структурированные блоки — от фундаментальных понятий (llm, токены) до сложных тем (многоагентные системы, production-деплой) Тесты после каждого блока — закрепление знаний и проверка понимания ключевых концепций (архитектура RAG, типы агентности, метрики оценки, token economics) Что внутри по модулям: ❗️ Фундамент и Инструментарий — как работают модели, промпт-инжиниринг, настройка локальных моделей через Ollama, основные фреймворки ❗️ RAG-инженерия — полный пайплайн: парсинг данных, чанкинг, векторный и гибридный поиск, реранкинг, оценка качества ❗️ Агентные системы — создание агентов, способных планировать задачи, использовать Tools и работать с внешними API. LangGraph, CrewAI, многоагентные сценарии ❗️ Production Ready — масштабирование, кэширование, асинхронность, контроль расходов, защита от abuse, мониторинг в реальном времени Важно понимать: это дорожная карта, а не готовый курс с лекциями. Вам предстоит самостоятельно изучать материалы по ссылкам, но я уже сделал за вас самую сложную работу — отобрал лучшее, структурировал путь и подсказал, на чём сосредоточиться.