AI закрив delivery.
Питання: де тепер ваша цінність?
Беклог на 380 годин — агенти закрили за 112 хвилин. Код перестав бути вузьким місцем. Цінність зсунулась туди, де AI не справляється без людини.
Фіча їде в прод — а чи нею взагалі користуються, ви не знаєте. Рішення «що робити» приймає хтось інший, ви тільки «як».
Тести зелені, фіча начебто працює. Але ви вже не впевнені, що розумієте систему, яку щойно змінили. Валідація стала здогадкою.
Делегуєте мислення агенту — і ловите себе на тому, що самостійно вже думати важче. Це не страх звільнення. Це страх втратити себе як інженера.
Чому зараз?
AI закрив delivery.
Питання: де тепер ваша цінність?
FDE-вакансії:
+729% YoY
з 643 до 5 330 за рік (дані Indeed). Найшвидше зростаюча інженерна роль 2026.
95% enterprise AI-пілотів — без P&L-впливу
Провал не в моделі, а в deployment gap (MIT NANDA, 2025).
Palantir: revenue +85% YoY
FDE-модель довела ROI на великих масштабах (Q1 2026).
Premium за AI-навички сягнув 56%
Entry-ролі тепер удесятеро частіше вимагають судження й ownership (PwC).
Тому ми зробили цей продукт
Курс про те, що
AI не закриває без вас
Більшість курсів вчать делегувати все AI.
Ми вчимо протилежного:
тримати експертизу й вести продукт через повний цикл — Problem → Hypothesis → AI Solution → Prototype → Validation → Deployment → Impact.
Кожне заняття закінчується артефактом на вашому реальному кейсі — не лекцією, яку забуваєте за тиждень. Спочатку «навіщо», потім «як» — і до кінця.
Це навчання не для всіх:
Підходить
Middle / Senior Engineer у продуктовій чи сервісній компанії, який вміє будувати, але хоче впливати на те, що будується
Tech Lead / Founding Engineer, який ухвалює продуктові рішення інтуїтивно і хоче систему: гіпотеза → дизайн → валідація → impact
Engineer у сервісній компанії (outsource / outstaff), який хоче провести discovery у клієнта і задеплоїти AI-рішення — FDE-модель
Хто має 2+ роки комерційного досвіду: production-код, PR-review, CI/CD
Хто вже використовує Cursor / Claude Code / Copilot як базовий інструментарій
Не підходить
Менше 2 років комерційного досвіду — не було production-кодбази, PR-циклу, реальних юзерів
Хто шукає курс «стати PM» — це розширення інженерної ролі, не зміна професії
Хто хоче теорію без практи — кожне заняття закінчується артефактом на вашому кейсі
У кого немає доступу до реальної проблеми або продукту (і небажання працювати з курсовим кейсом)
В основі програми
Discovery-to-Deployment Loop
8 синхронних занять · 2–2.5 год · один наскрізний Product + Deployment Case через повний цикл
БЛОК 01 · МИСЛЕННЯ І РОЛЬ
Від executor до builder
L01
Developer → Engineer → AI Product Engineer / FDE
3 рівні інженера · Discovery-to-Deployment Loop · FDE vs SE vs TAM · self-audit 3 фіч · ролі ринку 2026
L02
User problem, JTBD і бізнес-контекст як технічна вимога
Customer interview · The Mom Test · JTBD · 4 питання контексту · AI-synthesis · FDE discovery у клієнта
Артефакт блоку: Problem statement + Evidence Pack
БЛОК 02 · РІШЕННЯ
Hypothesis → Solution → Prototype
L03
Продуктова гіпотеза і пріоритизація
Hypothesis canvas · opportunity solution tree · RICE / ICE · tech debt як product value · AI red-teaming
L04
AI Solution Design: який патерн, яка якість, яка економіка
AI/no-AI рішення · патерни (generation/RAG/agentic) · AI last mile · quality bar + evals · cost engineering
L05
Rapid prototyping: від гіпотези до working prototype
Walking skeleton · fake door / WoZ / concierge · prompt-first prototyping · FDE demo · prototype vs production boundary
Артефакт блоку: Design doc + working prototype
БЛОК 03 · ДОКАЗ
Validation + Metrics + Impact
L06
Validation: експерименти, A/B і AI evals
Experiment design · MDE · peeking problem · feature flags · AI evals · 20-trace pipeline · kill/pivot/scale
L07
Метрики, unit-економіка і impact
Metrics tree · vanity vs actionable · Amplitude / BI / SQL · AI-метрики · LTV / CAC · impact memo · ADR
Артефакт блоку: Experiment log + Impact memo
БЛОК 04 · ЗАХИСТ І ROADMAP
Case Defense + FDE-roadmap
L08
Product + Deployment Case Defense. Персональна FDE-roadmap
Case defense · peer review · FDE interview prep · AI PE vs FDE vs Founding Eng roadmap · кейс для зовнішнього pitch
Артефакт блоку: Повний Case Bundle
До навчання vs Після
Ви будуєте власну інженерну систему, де AI-агенти — члени команди з ролями, обмеженнями та чіткою комунікацією
До навчання:
«AI = швидше» — єдиний аргумент
«Замовник сказав — я зробив»
«Додамо AI, бо всі додають»
«AI зробив, мабуть, правильно»
Фіча задеплоєна → робота завершена
Фіча задеплоєна → робота завершена
Після навчання:
Веду кейс від проблеми клієнта до задеплоєного рішення з виміряним impact
Проводжу discovery всередині організації клієнта: інтерв'ю зі стейкхолдерами, Evidence Pack, JTBD
AI Solution Design: вибір патерну (RAG / agentic / classification) під задачу, або обґрунтоване «no-AI»
20-trace eval pipeline, quality bar як acceptance criteria, hallucination як product risk
Metrics tree + unit-економіка + impact memo: що змінилось у P&L, скільки коштувало
Cost-per-request, model routing (Haiku/Sonnet/Opus), prompt caching — економіка рішення під контролем
8 тижні. 8 занять. 8 артефактів
ARTIFACT · 01
Product Brief + Self-Audit
Контекст продукту, формулювання проблеми, хто юзер + аудит 3 власних фіч на бізнес-результат. Карта рівня з gap-аналізом до target-ролі.
Усвідомлений старт: де я, куди рухаюсь
ARTIFACT · 02
Evidence Pack
Customer interviews (The Mom Test) + AI-synthesis транскриптів у кластери з ручною верифікацією. JTBD-формулювання + 4 питання контексту.
Доводиш проблему даними, а не припущенням
ARTIFACT · 03
Hypothesis Canvas + RICE
Falsifiable hypothesis canvas з критерієм kill, opportunity solution tree, RICE-пріоритизація 3–5 гіпотез. AI red-teaming власної ідеї.
Пріоритизація з аргументацією, не «зі стелі»
ARTIFACT · 04
AI Solution Design Doc
Патерн (generation / classification / RAG / agentic / copilot), ескіз архітектури, quality bar, cost-per-request, build-vs-buy, decision log з відкинутими альтернативами (включно з no-AI).
AI як інженерна дисципліна, не «спробуємо GPT»
ARTIFACT · 05
Working Prototype + Boundary Doc
Walking skeleton, prompt-first prototype на реальних даних, 5-хвилинний demo script + письмова межа prototype/production до demo.
Цінність показана, не описана
ARTIFACT · 06
Experiment Log + 20-Trace Eval
Experiment design (MDE, sample size, peeking problem), 20 traces → binary judge → acceptance rate, рішення kill / pivot / scale на даних.
Чесна валідація, включно з kill як результатом
ARTIFACT · 07
Metrics Tree + Impact Memo
North Star → продуктові → AI-метрики (cost per request, quality score, latency), unit-економіка (LTV / CAC / contribution margin), impact memo на 1 сторінку.
Технічна робота прив'язана до P&L
ARTIFACT · 08
Final Case Bundle + FDE Roadmap
Повний bundle усіх артефактів + захист за 10 хв + персональна roadmap (AI PE / FDE / Founding Eng). Формат для FDE-інтерв'ю.
Готовий кейс на стіл роботодавцю або клієнту
Вартість 8-тижневого спринту з тестування AI-систем
8 занять / 2 місяці — кейс-розбір + hands-on на власному кейсі
Product + Deployment Case — повний bundle артефактів у портфоліо
AI Solution Design doc + working prototype на вашому кейсі
Готові фреймворки: JTBD, RICE, hypothesis canvas, metrics tree
Навчає інженер, що будує AI-продукти в проді
Старт потоку: 15 червня
Залишилось місць
37 / 50
Early Bird
умови
умови
для перших 25 учасників потоку
Бонус:
Залік у магістратуру Neoversity (EQF7, EU диплом)
спеціальна вартість для випускників курсу
Все, що ви хотіли знати про Neoversity
Neoversity — це перший в Україні AI-driven онлайн IT-університет з міжнародною акредитацією.Програми університету готують фахівців, здатних створювати й упроваджувати власні стартап-проєкти
1500+
студентів навчаються на на бакалаврських та магістерських програмах за 2024-2025 роки
76%
студентів магістратури працюють на Middle, Senior чи Lead-позиціях у Google, Meta, Microsoft, EPAM, SoftServe, N-iX, Ciklum і засновують власні стартапи.
Резидент
Diia.City
Кращий EdTech 2024
Next
250
За підтримки інвестицій
Вчіться у тих, хто сьогодні створює AI-майбутнє
Компанії, де працюють ваші майбутні одногрупники
Зазвичай питають перед стартом навчання
У мене зараз багато проєктів. Чи реально вкластись у 8 тижнів?
Так. Формат — 2 заняття на тиждень + take-home на реальному стенді (weather-агент). Закладай ~5–7 годин на тиждень. Усі ДЗ каскадні й будуються на одному репозиторії — ти не починаєш щоразу з нуля. Якщо тиждень випав, є demo-артефакти для звірки, щоб не відстати від групи.
Я QA, але слабко знаю Python. Чи потягну?
Потягнеш, якщо вмієш читати код і працювати з ним через AI-асистента — писати з нуля не треба. Якщо ти з JS/TS або Java, Python на рівні скриптів освоїш за перший тиждень. ML, нейромережі й математика не потрібні — курс про тестування AI, а не про його побудову.
Я вже щодня в Cursor / Claude Code. Що нового я тут отримаю?
Ти вмієш використовувати AI. Курс вчить перевіряти AI — і знати, де він бреше. Блок 1 (EVALS) — будуєш eval suite, RAG-eval, security-тести, observability руками. Блок 2 (ENABLEMENT) — масштабуєш це з AI-judge і agentic workflow, але вже розуміючи, де judge флакає, а де AI-генеровані тести нічого не перевіряють.
Чим це відрізняється від звичного тестування ПЗ?
Одне й те питання дає AI різні відповіді — детермінованих assertion'ів недостатньо. Найважливіші баги — саме на недетермінованих шляхах. Ти навчишся ловити галюцинації, prompt injection, context-фейли на довгих діалогах системно, а не «запустив 10 разів, наче ок».
AI-курси застарівають за місяць. Цей теж?
Курс — не про конкретний інструмент, а про підхід: таксономія збоїв, метрики, quality gates, observability. Інструменти зміняться — логіка «не довіряй, перевіряй, автоматизуй» залишиться. Жоден платний інструмент не обов'язковий, тож ти не прив'язаний до стеку, який завтра помре.
Скільки коштує курс і чи можна оплатити через компанію?
[ціна] · доступна оплата через юрособу — надаємо документи для компенсації роботодавцем. Аргумент для тімліда вже зашитий у курс: фінальний pipeline — це робочий інструмент для команди, а не сертифікат.
Що якщо я не встигну виконати take-home?
Нічого критичного. ДЗ каскадні, але для кожного етапу є demo-артефакти (готова таксономія, golden dataset, відкалібрований judge-промпт) — береш їх і йдеш далі, не випадаючи з програми. Записи занять залишаються.
Чи можна робити capstone на власному production-проєкті замість weather-агента?
Можна. Weather-агент — це безпечний стенд, де ти ламаєш і тестуєш без ризику. Але якщо в тебе є свій AI-продукт у проді — фінальний pipeline і тест-стратегію будуй на ньому. Тоді наступного дня показуєш результат на роботі: «ось мій pipeline, ось де AI допомагає, а де ні».
Я не з QA, я backend/fullstack. Це для мене?
Так — це один з трьох цільових сегментів. Ти будуєш AI-фічу й хочеш бути впевненим, що вона не бреше й не зливає дані. Підходиш до якості з боку розробки: eval-як-unit-тести, gate, що блокує реліз при погіршенні промпта.
Що буде на виході — сертифікат?
Не папірець, а працюючий pipeline + тест-стратегія + рефлексія «руками vs AI». Три артефакти, які кладеш у портфоліо й показуєш на співбесіді або тімліду. Доказ трансформації, а не факт «прослухав».
Є питання про курс?
Запишись на консультацію — розберемо твій стек, рівень і чи підходить курс саме тобі та отримай практикум одразу після заповнення форми.
30 хв • безкоштовно
Практикум — одразу після запису
Ваш шлях в AI Product Engineering починається тут
Залишайте заявку щоб зайняти місце за спеціальними умовами або отримати консультацію
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.