К содержимому
ИИ Долина
НовинкаПрофессиональная переподготовка · Искусственный интеллект

Инженер AI-автоматизации

Практическая профессия на стыке разработки и бизнес-процессов: AI-агенты, Nodul, российские LLM, RAG, MCP и безопасная эксплуатация решений в контуре компании.

Объём

272 ак. ч.

Срок

около 7 мес.

Состав

12 курсов + итоговая работа

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

Виноградов МаксимАвтор программыМаксим ВиноградовБрянов Олег АлександровичАвтор программыОлег БряновКоптелов Андрей КонстантиновичАвтор программыАндрей Коптелов

Стоимость программы

320 990 ₽428 640 ₽

Выгода 107 650 ₽ (−25%) к стоимости курсов по отдельности

НДС не облагается

Рассрочка на 12 месяцев

от 26 749 ₽ в месяц

  • 272 ак. ч. · около 7 мес. · 12 курсов и итоговая работа
  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Очно в Долине МГУ или онлайн
Получить консультацию
  • Собеседование с методистом до оплаты
  • Возможен социальный налоговый вычет 13%

О программе

Инженер AI-автоматизации собирает работающие решения на основе больших языковых моделей: агентов, которые ищут по корпоративной базе знаний, вызывают инструменты, работают с 1С и Битрикс24 и передают сложные случаи человеку. В программе вы пройдёте путь от первых сценариев на low-code платформе Nodul до собственных сервисов на Python и MCP-серверов.

Мы работаем на отечественных и открытых моделях (GigaChat, YandexGPT, T-Pro, Qwen, DeepSeek) и учим разворачивать их как в облаке, так и в собственном контуре через Ollama и vLLM. Отдельные модули посвящены вайбкодингу и работе с ИИ-ассистентами разработчика, безопасности LLM-систем, комплаенсу и эксплуатации.

Итоговая аттестационная работа (16 ак. ч.) — агент или сквозной сценарий автоматизации для реальной задачи: вашей, рабочей или предложенной центром. Результат остаётся у вас как портфолио проекта.

Для кого эта программа

  • Разработчики и ИТ-специалисты, которые хотят строить LLM-приложения и агентные системы
  • Системные и бизнес-аналитики, переходящие в техническую роль на автоматизации
  • Инженеры автоматизации и интеграторы low-code и RPA
  • Руководители ИТ-команд, которым нужна практическая экспертиза по ИИ

Требования к поступающим

  • Среднее профессиональное или высшее образование (или обучение по соответствующей программе) — требование к программам ДПО
  • Базовые навыки программирования: функции, словари и списки, работа с JSON и HTTP-запросами
  • Опыт работы с чат-ассистентами на базе LLM
  • Для курса «Нейронные сети. Уровень 2» нужен опыт обучения моделей в PyTorch — при необходимости методист предложит подготовительные материалы

Ключевые технологии

NodulAI-агентыRAG и векторный поискMCPOllama и vLLMPython и FastAPI

Учебный план

12 курсов — 256 ак. ч. с преподавателем, плюс итоговая аттестационная работа — 16 ак. ч. Всего 272 ак. ч. Каждый курс можно открыть и изучить подробнее.

  1. Этап 1

    Основа: ИИ в процессах и инструменты разработчика

    Где ИИ даёт эффект в процессах, как устроены агенты и как ускорить собственную разработку с помощью ИИ-ассистентов и вайбкодинга.

    72 ак. ч. · 4 курса

    1. 01
      Применение ИИ в управлении бизнес-процессами

      Превратите схемы BPMN в работающие процессы с участием нейросетей: оркестрация в Nodul, LLM-узлы и AI-агенты в российском контуре.

      16 ак. ч.6 модулейБазовый
      Состав модулей
      1. 1.От моделирования к управлению с ИИ: как меняется BPM3 ч
      2. 2.Архитектура workflow-систем1 ч
      3. 3.Nodul: платформа для оркестрации и автоматизации4 ч
      4. 4.LLM в сценариях: GigaChat, YandexGPT и открытые модели3 ч
      5. 5.AI-агенты и ассистенты в бизнес-процессах3 ч
      6. 6.Итоговый проект: интеллектуальная автоматизация процесса2 ч
    2. 02
      Нейросети и AI-агенты для бизнеса: путь к нейросотруднику

      Пройдёте путь от идеи до работающего AI-агента для своей бизнес-задачи: с базой знаний, инструментами и метриками качества.

      16 ак. ч.6 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Зачем нужен агент: потребность, цели и бизнес-контекст2 ч
      2. 2.Требования и постановка задач агенту2 ч
      3. 3.Архитектура и дизайн агента2 ч
      4. 4.Инструменты, знания и память: LLM, RAG, MCP, интеграции3 ч
      5. 5.Цикл разработки, качество и безопасность агента3 ч
      6. 6.Итоговый проект: запуск, внедрение и защита4 ч
    3. 03
      ИИ-инструменты для программистов

      Шестнадцать часов практики: от промптов и ассистентов в IDE до агентной разработки и безопасной работы с кодом.

      16 ак. ч.7 модулейБазовый
      Состав модулей
      1. 1.Экосистема ИИ-инструментов разработчика и выбор модели3 ч
      2. 2.Промпт- и контекст-инжиниринг для кода2 ч
      3. 3.ИИ-ассистенты в IDE2 ч
      4. 4.Агентная разработка: агенты, MCP и правила проекта3 ч
      5. 5.Тесты, документация и диаграммы2 ч
      6. 6.Безопасность, право и контроль качества2 ч
      7. 7.Финальная практика: вайбкодинг2 ч
    4. 04
      Вайбкодинг: создание приложений с ИИ без глубокого программирования

      Соберёте и запустите собственный сервис онлайн-бронирования, поручив рутину кода ИИ-агенту, а за собой оставив постановку задач и контроль качества.

      24 ак. ч.7 модулейБазовый
      Состав модулей
      1. 1.Вайбкодинг и экосистема ИИ-разработки2 ч
      2. 2.Лендинг и приём заявок4 ч
      3. 3.Сервис бронирования6 ч
      4. 4.Админ-панель и webhook-и4 ч
      5. 5.Бот в мессенджере и интеграции4 ч
      6. 6.Проверка и защита сгенерированного кода2 ч
      7. 7.Развёртывание и демонстрация MVP2 ч

  2. Этап 2

    Платформа и агентные системы

    Low-code сценарии в Nodul, интеграции с 1С и Битрикс24, AI-агенты с инструментами и собственные MCP-серверы.

    56 ак. ч. · 3 курса

    1. 05
      Nodul. Уровень 1: low-code автоматизация бизнес-процессов

      Соберите без программирования рабочий сценарий автоматизации: от триггера и интеграции с CRM и мессенджером до первого ИИ-узла в российском контуре.

      16 ак. ч.9 модулейБазовый
      Состав модулей
      1. 1.Low-code, BPM и платформа Nodul: первый запуск1 ч
      2. 2.Холст, узлы и поток данных2 ч
      3. 3.Триггеры: вебхук, расписание и сообщения2 ч
      4. 4.Логика сценария, ошибки и согласование с человеком2 ч
      5. 5.Авторизации и интеграции: HTTP, мессенджеры, CRM и 1С3 ч
      6. 6.Nodul Таблицы: данные процесса1 ч
      7. 7.Первый ИИ-узел: GigaChat и YandexGPT2 ч
      8. 8.Развёртывание, безопасность и эксплуатация1 ч
      9. 9.Итоговый проект: сценарий для вашего процесса2 ч
    2. 06
      Nodul. Уровень 2: AI-агенты, RAG и интеграции с 1С и Битрикс24

      Соберите управляемого AI-агента на российской платформе: инструменты, память, база знаний, интеграции с 1С и Битрикс24, согласование человеком и сборка сценариев через MCP.

      24 ак. ч.9 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Архитектура агентного процесса: от BPMN-схемы к сценарию Nodul2 ч
      2. 2.AI-агент: инструменты, память сессии и структурированный ответ3 ч
      3. 3.Мультиагентные схемы и тестирование агентов2 ч
      4. 4.RAG: корпоративная база знаний для агента3 ч
      5. 5.Интеграции с Битрикс24 и 1С4 ч
      6. 6.JavaScript, подсценарии и собственные узлы2 ч
      7. 7.Человек в контуре, повторы и наблюдаемость3 ч
      8. 8.MCP-сервер Nodul: сборка сценариев из Cursor и Claude Code2 ч
      9. 9.Безопасный запуск и итоговый проект3 ч
    3. 07
      Агентные системы и MCP: подключаем ИИ к корпоративным системам

      Научитесь безопасно подключать ИИ-агентов к 1С, CRM, базам данных и документам через Model Context Protocol: с ограничением прав, журналом действий и подтверждением человеком.

      16 ак. ч.8 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Агентные системы: от чата к исполнителю2 ч
      2. 2.Model Context Protocol: tools, resources, prompts2 ч
      3. 3.Свой MCP-сервер для корпоративных систем3 ч
      4. 4.AI-клиенты и MCP-сервер Nodul2 ч
      5. 5.Мультиагентная оркестрация2 ч
      6. 6.Права, аудит и безопасность агентных систем2 ч
      7. 7.Оценка и эксплуатация агентов1 ч
      8. 8.Итоговый проект: агент для вашей системы2 ч

  3. Этап 3

    Российские LLM и RAG

    Доступ к моделям по API и в собственном контуре, промпты и структурированный вывод, эмбеддинги, поиск по корпоративным документам, дообучение.

    56 ак. ч. · 2 курса

    1. 08
      AI-агенты на отечественных LLM: GigaChat, YandexGPT и on-premise модели

      Соберёте и запустите агента на российских и открытых моделях, который работает в вашем контуре, не отправляет персональные данные за его пределы и поддаётся измерению.

      24 ак. ч.9 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Ландшафт российских и открытых моделей2 ч
      2. 2.Доступ к моделям: API, квоты и стоимость запроса2 ч
      3. 3.Промпты, структурированный вывод и вызов инструментов3 ч
      4. 4.RAG по корпоративным документам3 ч
      5. 5.Собственный контур: открытые модели on-premise3 ч
      6. 6.Оценка качества, ограничители и безопасность агента3 ч
      7. 7.Агент в Nodul и на Python: оркестрация и интеграции3 ч
      8. 8.Стоимость, задержки и наблюдаемость2 ч
      9. 9.Итоговый проект: агент в вашем контуре3 ч
    2. 09
      Нейронные сети. Уровень 2: обработка языка, LLM и RAG

      Научитесь дообучать языковые модели, строить семантический поиск и RAG-системы и запускать их в закрытом контуре компании.

      32 ак. ч.7 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Задачи NLP, представление текста и трансформеры4 ч
      2. 2.Библиотека transformers и работа с данными5 ч
      3. 3.Токенизаторы3 ч
      4. 4.Дообучение моделей под прикладные задачи6 ч
      5. 5.Эмбеддинги, семантический поиск и RAG6 ч
      6. 6.Большие языковые модели: API, локальный запуск, агенты4 ч
      7. 7.Итоговый проект, безопасность и вывод в эксплуатацию4 ч

  4. Этап 4

    Безопасность, комплаенс и эксплуатация

    Защита ИИ-систем, требования регуляторов, мониторинг, инциденты и экономика эксплуатации.

    72 ак. ч. · 3 курса

    1. 10
      ИИ и машинное обучение в информационной безопасности

      От журналов событий до работающей модели в контуре SOC: данные, алгоритмы, нейросети, LLM-агенты и защита самих ИИ-систем.

      32 ак. ч.8 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Введение в ИИ и ML для информационной безопасности3 ч
      2. 2.Данные безопасности: сбор, очистка и признаки4 ч
      3. 3.Классификация, обнаружение аномалий и вероятностные модели5 ч
      4. 4.Нейронные сети для задач кибербезопасности4 ч
      5. 5.Практические кейсы SOC4 ч
      6. 6.LLM и AI-агенты в центре мониторинга4 ч
      7. 7.Интеграция в контур ИБ и защита самих моделей4 ч
      8. 8.Итоговый проект: полный цикл от данных до отчёта4 ч
    2. 11
      ИИ и регуляторика РФ: 152-ФЗ, КИИ и требования ФСТЭК для процессных команд

      Научитесь заранее встраивать требования 152-ФЗ, КИИ и ФСТЭК в процессы с ИИ-агентами: от карты данных и выбора контура до политики, чек-листа и аудита сценария.

      16 ак. ч.8 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Карта регулирования ИИ в России: от закона об ИИ до кодексов этики2 ч
      2. 2.Персональные данные в процессах с ИИ: основания, согласие, поручение2 ч
      3. 3.Иностранные модели, трансграничная передача и ответственность2 ч
      4. 4.Контуры повышенных требований: КИИ, ГИС и российское ПО3 ч
      5. 5.Финансовый сектор, публикация ИИ-контента, ЭПР и календарь изменений1 ч
      6. 6.Комплаенс внутри процесса: BPMN, риск-карта агента, выбор развёртывания2 ч
      7. 7.Политика использования ИИ и чек-лист запуска агента2 ч
      8. 8.Итоговый проект: аудит процессного сценария с ИИ2 ч
    3. 12
      ИИ в эксплуатации ИТ-инфраструктуры и инженерных систем (AIOps)

      Научитесь применять анализ данных, языковые модели и автоматизацию в Nodul, чтобы эксплуатация ИТ и инженерных систем кампуса стала предсказуемее: меньше шума в мониторинге, быстрее разбор инцидентов, измеримый эффект.

      24 ак. ч.9 модулейПродвинутый
      Состав модулей
      1. 1.Эксплуатация как процесс: ITSM-взгляд и точки приложения ИИ2 ч
      2. 2.Данные эксплуатации: метрики, журналы, телеметрия, обращения2 ч
      3. 3.Аномалии и предиктивное обслуживание оборудования4 ч
      4. 4.Корреляция событий и снижение шума2 ч
      5. 5.LLM-ассистент дежурного инженера и runbook'и3 ч
      6. 6.Автоматизация инцидентов и service desk в Nodul4 ч
      7. 7.Данные, безопасность и КИИ: что можно доверить модели2 ч
      8. 8.Метрики эффекта и проектирование пилота2 ч
      9. 9.Итоговый проект: пилот AIOps на своём участке эксплуатации3 ч

Итоговая аттестационная работа · 16 ак. ч.

Агент или сквозной сценарий автоматизации

Вы проектируете и запускаете агента для реальной задачи: поддержка сотрудников, обработка обращений, поиск по базе знаний или согласование документов. Работа включает оценку качества, ограничители безопасности и план эксплуатации.

Что будет результатом

  • Архитектура решения и выбор модели с обоснованием
  • Работающий агент с RAG и подключёнными системами
  • Тесты качества, ограничители и журнал решений
  • Расчёт стоимости запроса и план мониторинга

Чему вы научитесь

01

Проектировать AI-агентов

Выбирать архитектуру агента: инструменты, память, оркестрация, участие человека, критерии качества и остановки.

02

Работать с российскими LLM

Подключать GigaChat, YandexGPT и открытые модели по API, запускать их в собственном контуре и считать стоимость запроса.

03

Строить RAG-системы

Готовить корпоративные документы, подбирать эмбеддинги и векторное хранилище, измерять качество поиска и ответов.

04

Подключать системы через MCP

Разрабатывать MCP-серверы для корпоративных систем и давать агентам безопасный доступ к данным и действиям.

05

Автоматизировать в Nodul

Собирать сценарии с интеграциями в 1С и Битрикс24, мессенджеры и базы данных, тестировать и сопровождать их.

06

Эксплуатировать и защищать

Настраивать наблюдаемость, ограничители и политики доступа, учитывать угрозы безопасности LLM-систем и требования регуляторов.

Кем вы сможете работать

Инженер AI-автоматизации

Разработчик агентных систем и LLM-приложений

Разработчик RAG-систем

Интегратор low-code и ИИ-платформ

Технический лидер ИИ-внедрений

Архитектор решений на базе LLM

Ориентир по зарплате

от 220 000 ₽

По данным открытых вакансий, ориентир. Фактический уровень зависит от региона, опыта и работодателя; это не гарантия трудоустройства или дохода.

Авторы и преподаватели

Программу разработали и ведут практики BPM и ИИ. Отдельные занятия проводят приглашённые эксперты-практики из индустрии.

Виноградов Максим

Виноградов Максим

Продакт-менеджер платформы Nodul

Курсов программы: 11

Брянов Олег Александрович

Брянов Олег Александрович

Директор по эксплуатации инфраструктуры АО «УК ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»

Курсов программы: 3

Коптелов Андрей Константинович

Коптелов Андрей Константинович

Вице-президент по маркетингу ABPMP Russia

Курсов программы: 2

Диплом о профессиональной переподготовке

После успешной защиты итоговой аттестационной работы вы получаете диплом о профессиональной переподготовке — документ о новой квалификации. Он подтверждает право заниматься новым видом профессиональной деятельности. Сведения о документе вносятся в ФИС ФРДО.

  • Электронная копия в личном кабинете
  • Подходит для аттестации, портфолио и смены должности
  • Если итоговая аттестация не пройдена, выдаётся справка об обучении

ИИ Долина

ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»

Серия ПП № 000000

Диплом

о профессиональной переподготовке

Настоящий диплом свидетельствует о том, что

Фамилия Имя Отчество

прошёл(ла) профессиональную переподготовку по программе

«Инженер AI-автоматизации»

в объёме 272 академических часов

и имеет право на ведение профессиональной деятельности в сфере «Искусственный интеллект»

Председатель комиссии
ИИ
Долина
Москва, 2026

Макет для демонстрации · не является бланком

Стоимость и оплата

Курсы программы по отдельности428 640 ₽
Стоимость программы320 990 ₽
Ваша выгода (−25%)107 650 ₽

Полная оплата

Единовременно по договору: 320 990 ₽.

Рассрочка на 12 месяцев

26 749 ₽ в месяц. Условия фиксируются в договоре.

Налоговый вычет

Социальный вычет за обучение: до 19 500 ₽ в год (лимит расходов 150 000 ₽, ставка 13%).

Оплата организацией

Договор, счёт, акты, ЭДО. Корпоративное обучение.

Подробнее — на странице «Оплата». Размер вычета и перечень документов уточняйте у методиста.

Вопросы о программе

Нужен ли опыт в машинном обучении?+

Для большей части программы нет: она ориентирована на прикладную разработку на готовых моделях, и обучать нейросети с нуля вы не будете. Исключение — курс «Нейронные сети. Уровень 2» (дообучение и оценка моделей): для него нужен опыт обучения в PyTorch, а недостающую подготовку методист поможет закрыть заранее.

На каких моделях проходит практика?+

На российских облачных моделях (GigaChat, YandexGPT) и моделях с открытыми весами (T-Pro, Qwen, DeepSeek), которые запускаются в собственном контуре через Ollama и vLLM. Для работы предоставляется учебный GPU-стенд ИИ Долины.

Чем программа отличается от «Разработчика систем машинного обучения»?+

Здесь акцент на сборке рабочих систем из моделей, агентов и платформ автоматизации, а там — на разработке и обучении моделей: Python-стек, компьютерное зрение, обработка языка и звука.

Кто может поступить на программу?+

К программам ДПО допускаются лица со средним профессиональным или высшим образованием, а также студенты, получающие его. Копия диплома или справка об обучении потребуется при заключении договора.

Можно ли учиться, не бросая работу?+

Да. Занятия проходят по вечерам в будни или по выходным, очно в Долине МГУ или онлайн в прямом эфире. Записи занятий остаются в личном кабинете. Каждый курс программы проводится в нескольких группах, поэтому пропущенный модуль можно догнать в другой.

Как проходит итоговая аттестация?+

Итоговая аттестационная работа (16 ак. часов) — проект на практической задаче, которую вы выбираете вместе с куратором. Защита проходит перед комиссией из авторов программы онлайн или очно.

Можно ли вернуть часть стоимости через налоговый вычет?+

Вы можете оформить социальный налоговый вычет за обучение: лимит 150 000 ₽ в год, возврат до 19 500 ₽ (13%) за себя. Какие документы потребуются, подскажет методист — условия зависят от статуса образовательной организации и фиксируются в договоре.

Как оплатить обучение?+

Единовременно, в рассрочку на 12 месяцев или за счёт организации по договору со счётом и закрывающими документами. Для корпоративных групп возможны индивидуальные условия.

Можно ли пройти только часть курсов программы?+

Да, любой курс программы можно купить отдельно и получить удостоверение о повышении квалификации. Стоимость курсов по отдельности выше стоимости программы примерно на треть, а оплаченные курсы можно засчитать при переходе на программу — условия уточняйте у методиста.

Хотите пройти программу?

Оставьте заявку: методист проведёт собеседование, подберёт ближайшие группы под ваш график, расскажет о рассрочке и налоговом вычете.

Другие программы

Все программы
Переподготовка · 272 ак. ч.

Архитектор интеллектуальной автоматизации процессов

Полный путь от BPMN-модели до работающего AI-агента в российском контуре: процессная методология, Process Mining, Nodul и регуляторика ИИ в одной программе.

284 990 ₽

от 23 749 ₽/мес

Переподготовка · 264 ак. ч.

Специалист по процессному управлению

Системная подготовка по процессному управлению: BPM, BPMN 2.0, процессный офис, бизнес- и системный анализ, архитектура предприятия. Ориентир — профессиональный стандарт 07.007.

290 990 ₽

от 24 249 ₽/мес

Комплексная программа · 104 ак. ч.

Руководитель ИИ-трансформации

Для тех, кто принимает решения: ИИ-стратегия, портфель кейсов, экономика, организационная модель, управление рисками и регуляторикой. Без программирования.

114 990 ₽

от 9 583 ₽/мес

Переподготовка · 272 ак. ч.

Разработчик систем машинного обучения

От Python и классического ML до компьютерного зрения, языковых моделей, речи и LLM-агентов. Программа для разработчиков и аналитиков, которые хотят строить ML-системы.

315 990 ₽

от 26 333 ₽/мес