Навчіться перетворювати проблему клієнта на задеплоєне AI-рішення щоб перестати бути виконавцем тікетів і стати інженером, який вирішує — AI Product Engineer / Forward Deployed Engineer

Так. Формат — 1 синхронне заняття на тиждень (2–2.5 год) + робота на власному кейсі. Закладай ~5–7 годин на тиждень. Усі артефакти каскадні й будуються на одному наскрізному кейсі — ти не починаєш щоразу з нуля, а нарощуєш один Product + Deployment Case від заняття до заняття. Якщо тиждень випав, для кожного етапу є demo-артефакти для звірки, щоб не відстати від групи.

Так — це один з трьох цільових сегментів. Для таких випадків є Track B: курсовий кейс — SaaS-продукт з реальними анонімізованими даними (дашборд, support tickets, поведінкові логи, P&L-модель). Повний цикл discovery → deployment без NDA-обмежень. А вміння провести discovery всередині організації клієнта й закрити deployment gap — це і є FDE-модель, найгарячіша інженерна роль 2026.

Ти вмієш будувати. Курс вчить вирішувати — самостійно ідентифікувати проблему клієнта, вирішувати що будувати до того, як написати перший рядок. AI-агенти вже закривають delivery (беклог на 380 год → 112 хв). Цінність зміщується туди, де AI без людини не справляється: discovery, продуктові рішення, AI Solution Design, deployment в умовах реальних enterprise-обмежень. Це не курс «як користуватись AI» — це курс про розширення інженерної ролі.

«AI заради AI» — найдорожча фіча у беклозі. Ти вчишся приймати рішення AI vs no-AI через декомпозицію задачі, обирати патерн (generation / classification / RAG / agentic / copilot) за матрицею «тип задачі × вимоги до якості × дані», рахувати quality-cost-latency трикутник і визначати quality bar як продуктову вимогу з eval-набором. «Не будувати AI» — легітимний інженерний результат, і ти вмітимеш його обґрунтувати.

Курс — не про конкретний інструмент, а про підхід: Discovery-to-Deployment Loop, hypothesis canvas, AI Solution Design як дисципліна, evals, metrics tree, unit-економіка. Інструменти зміняться — логіка «проблема → гіпотеза → AI-рішення → валідація → impact» залишиться. Жоден платний інструмент не обов'язковий, тож ти не прив'язаний до стеку, який завтра помре.

[ціна] · доступна оплата через юрособу — надаємо документи для компенсації роботодавцем. Аргумент для тімліда зашитий у сам курс: фінальний Product + Deployment Case — це доказ, що інженеру можна довірити продуктові й deployment-рішення, а не сертифікат.

Нічого критичного. Артефакти каскадні, але для кожного етапу є demo-артефакти (готовий Evidence Pack, hypothesis canvas, AI Solution Design doc) — береш їх і йдеш далі, не випадаючи з програми. Записи занять залишаються. Захист фінального кейсу можна пройти на demo-bundle, якщо власний не дозрів.

Так, це навіть preferred-варіант (Track A): реальна проблема з твоєї роботи — фіча, продукт або клієнтський запит, де є доступ до користувачів і даних. Тоді наступного дня показуєш результат на роботі: «ось проблема, ось AI-рішення, ось impact у цифрах». Track B (курсовий кейс) — для тих, хто на bench або зі strict NDA.

Ні. Це курс про розширення інженерної ролі, не про зміну професії. Наступна роль після курсу — AI Product Engineer, Forward Deployed Engineer або Founding Engineer, не PM. FDE — це інженерна роль: аналіз 1000 вакансій показує 70% з equity і 0% з sales quota. Ти лишаєшся інженером, але починаєш впливати на те, що будується.

Не папірець, а Product + Deployment Case Bundle: brief, Evidence Pack, hypothesis canvas, AI Solution Design doc, working prototype, experiment log, metrics tree, impact memo + персональна FDE-roadmap. Кейс, який кладеш на стіл роботодавцю або клієнту й захищаєш за 10 хвилин. Доказ трансформації, а не факт «прослухав».