95% GenAI-пілотів
не доходять до production
Компанії вміють зробити LLM-демо. Не вміють — перетворити його на систему, яка тримає навантаження, не зʼїдає бюджет і не ламається тихо. Це робота LLMOps — і цих інженерів зараз майже немає на ринку.
MIT, дослідження GenAI-впроваджень
Prompt змінили — якість впала тихо
Промпт живе в коді чи Notion. Його міняють без версій, тестів і rollback. Стало краще чи гірше — дізнаєтесь від користувачів. Або не дізнаєтесь.
CTO питає: «Скільки коштує наш AI?» Відповіді немає
HTTP 200 не означає, що відповідь якісна, швидка й дешева. Немає cost per request, latency по моделях, видимості failures — тільки рахунок від провайдера раз на місяць.
Provider ліг — AI-фіча лягла разом з ним
Немає fallback, retry budget і circuit breaker. Outage чи rate limit одного API кладе фічу, хоча решта продукту працює. Інцидент розслідують у Slack по скріншотах.
Тому ми зробили
цей bootcamp
Це не лекції за темами. Це продуктова лабораторія: кожне з 12 занять додає одну production-фічу до вашого Production LLM Gateway — центрального операційного шару для LLM-систем.
Кожна фіча проходить повний інженерний цикл. Ви будуєте LLMOps-систему і захищаєте її як інженерний проєкт.
Але цей bootcamp не для всіх
Підходить
DevOps / Platform Engineer з CI/CD, Docker і monitoring, який хоче володіти AI-інфраструктурою, а не обслуговувати чужу
MLOps / ML Engineer, що переходить від класичного ML lifecycle до LLM-систем: prompts, evals, routing
Middle+ Backend Engineer з production-досвідом, який не хоче зупинятись на рівні «викликати LLM API»
SRE, який хоче моніторити не лише uptime, а й поведінку AI: якість, вартість, регресії
AI / LLM App Engineer, що вже будує RAG чи агентів і хоче довести їх до production-readiness
Не підходить
Junior без production і CI/CD досвіду
Manual QA і Data Analysts без Python/API бази
PM без hands-on участі в коді — формат інженерний
Prompt Engineer без software background — це курс про production systems, не про prompt writing
Той, хто хоче «навчитись користуватися ChatGPT»
В основі програми
LLM Gateway як control plane
PROMPTS
ROUTING
EVALS
FALLBACKS
Тиждень 01
LLMOps Foundation
L01
LLMOps як production engineering discipline
gateway starter · request ID · лог кожного запиту
L02
Prompt lifecycle, system instructions та versioning
prompt registry · changelog · rollback · version у логах
Тиждень 02
Contracts & Observability
L03
Structured outputs і response contracts
schema validation · обробка invalid output · retry/fallback
L04
Logging, tracing, usage і cost observability
дашборд: tokens · cost per request · latency · error types
Тиждень 03
Evals & CI Gates
L05
Golden dataset та manual evals
20–30 cases · scoring rubric · score comparison версій
L06
Automated evals та CI quality gates
GitHub Actions eval gate · погана версія блокується до проду
Тиждень 04
Judge & Resilience
L07
LLM-as-Judge та calibration
judge prompt · rubric · agreement report з human labels
L08
Model routing, fallback logic та resilience
router · circuit breaker · cost-aware вибір моделі
Тиждень 05
RAG Quality & Security
L09
RAG / context quality та retrieval evals
retrieval logs · groundedness checks · relevance score
L10
Security, red-teaming та policy checks
red-team suite · policy checker · блокування unsafe output
Тиждень 06
Incidents & Defense
L11
AI incident response та production monitoring
alert rules · simulated incident · rollback · postmortem
L12
Capstone defense: production-ready LLMOps system
demo системи · Portfolio Pack · 30-day plan для команди
До навчання vs Після
Ви будуєте операційний шар, де кожна зміна промпта чи моделі проходить як controlled release — а не як ручна правка
До навчання:
LLM-інцидент розслідують у Slack по скріншотах
«Здається, новий промпт кращий» — рішення по 3–5 прикладах на око
AI spend видно раз на місяць у рахунку провайдера
Provider outage або rate limit кладе AI-фічу повністю
HTTP 200 = «все працює», регресії якості ніхто не бачить
Промпт у коді чи Notion, міняється без версій і тестів
Після навчання:
Prompt registry: версії, changelog, rollback, version ID у кожному лозі
Golden dataset + eval gate у CI: погана версія не доїжджає до проду
Cost per request по моделі, промпту й фічі — на дашборді щодня
Routing + fallback + circuit breaker: система деградує, а не падає
Traces по якості, latency і cost + alert на regression і cost spike
Incident runbook: severity, root cause, rollback, postmortem, оновлення evals
6 тижнів. 12 занять. 13 артефактів
Portfolio Pack, який переноситься на робочий проєкт — не сертифікат у папці
ARTIFACT · 01
Production LLM Gateway repo
docker compose up → request → provider → log → response. Репозиторій з gateway, prompt registry, evals, дашбордом і README з demo-сценаріями.
Proof-of-skill у портфоліо і на співбесіді
ARTIFACT · 02
Eval Pipeline + CI Gate
Golden dataset, eval runner, GitHub Actions workflow: score нижче threshold або critical fail — release блокується автоматично.
Prompt regression більше не доїжджає до проду
ARTIFACT · 03
Observability Dashboard + Checklist
Tokens, cost per request, latency p50/p90, error types, prompt/model version по кожному запиту + чеклист, що обовʼязково логувати.
Відповідь на «скільки коштує наш AI» — за 30 секунд
ARTIFACT · 04
Model Routing Policy
Routing rules за task/cost/risk, fallback provider, timeout, retry, circuit breaker. Коли cheap model, коли stronger, коли human review.
Provider outage деградує систему, а не кладе її
ARTIFACT · 05
LLM Security & Red-Team Checklist
Attack types, red-team prompts, policy checker middleware, blocked-response flow, escalation rules і security-логи.
Prompt injection ловиться тестами — до інциденту
ARTIFACT · 06
AI Incident Runbook + 30-day plan
Severity, detection signals, investigation, rollback, postmortem + план впровадження LLMOps у своїй команді на 30 днів.
Готовий принести на роботу в понеділок
Вартість 6-тижневого LLMOps Bootcamp
6 тижнів / 12 уроків
теорія + hands-on lab на кожному занятті і pre-work модуль
Production LLM Gateway у твоєму портфоліо
робочий control plane: evals, routing, observability, security
Eval gate, fallback і incident runbook
команда використовує з першого тижня, не «після курсу»
Готові policies, шаблони й конфіги
забираєш і застосовуєш на робочому проєкті одразу
Навчає інженер з production LLM-досвідом
Старт потоку: 4 серпня
Early Bird
умови
умови
для перших 25 учасників другого 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 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 фултайм і проєкти. Скільки часу займе?
3 год live + 4–6 год take-home на тиждень. Усе take-home робиться на capstone — Production LLM Gateway, який потім працює як портфоліо. Якщо ви зараз деплоїте зміни промптів без evals — ви вже витрачаєте більше часу на розбір регресій, ніж витратите на курс.
Я DevOps без LLM-досвіду. Потягну?
Так — курс і побудований для переходу. Ваша база (CI/CD, Docker, monitoring, incident response) — це 70% роботи; курс добудовує LLM-специфіку: evals, prompt versioning, token cost, routing. Вхідний поріг: Python або TypeScript, Git + CI/CD, REST API. Перед стартом — pre-work: підняти starter repo і зробити перший API call до LLM-провайдера.
Я вже будую RAG і агентів. Що нового отримаю?
Курс не про app-building — він про операційний шар, якого бракує прототипам: golden datasets і automated evals, judge calibration, CI quality gates, model routing з fallback, cost attribution, red-teaming, incident response. Це те, що відрізняє demo від системи, за яку ви готові відповідати в проді.
AI-курси застарівають за місяць. Цей теж?
Конкретні API — так, оновлюються щомісяця. Тому курс не привʼязаний до провайдера: ви будуєте control plane над OpenAI, Anthropic, Google і self-hosted моделями. А дисципліни — versioning, evals, observability, release gates, incident response — стабільні так само, як CI/CD стабільний останні 10 років.
Скільки коштує курс і чи можна оплатити через компанію?
Вартість залежить від того, як близько до старту потоку ви приєднуєтесь. Можна оплатити через компанію — даємо рахунок та опис програми. Для команд від 5 людей — окрема пропозиція.
Що якщо я не встигну виконати take-home?
Усі live-сесії записуються, take-home — у вашому темпі. Capstone оцінюється по rubric, не по дедлайну. Але чесно: цінність курсу — у виконанні. Без hands-on labs ви забудете 80% за тиждень — це нормально для будь-якого практичного курсу.
Чи можна робити на власному проєкті замість gateway?
Так, з дозволу роботодавця. Ви проходите ті самі milestones на власному repo: eval gate, observability, routing і runbook — на робочій системі. Виграш: ROI видно вже під час курсу — команда отримує LLMOps-шар до фінального заняття.
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 LLMOps 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.
