Для Middle та Senior
ІТ-спеціалістів
ІТ-спеціалістів
Персональний кар'єрний трек в AI: від поточної ролі до цільової
+143% вакансій AI Engineer за рік
Linkedin 2026
3х більше AI/ML вакансій в Україні
DOU 2026
$206K медіана AI Engineer в США
Glassdoor 2026
1 з 2 AI-вакансій залишається незакритою
Acceler8, 2026


Кар'єрні треки · для Middle+ айтівців
Оберіть свій трек
Кожен трек зібраний під твою конкретну трансформацію: що вже зараховуємо, що доберемо, і навіщо саме ця дисципліна.
Всі
ШІ і машинне навчання
Програмна інженерія та ШІ
AI Product Management
Кібербезпека та ШІ
Engineering of Autonomous AISystems
Група 1
Від коду до AI-продукту
Трек 1
Backend Developer
→ AI Engineer (GenAI/RAG)
Middle+ · AI exposure · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Трек 2
Fullstack / Backend → Forward Deployed Engineer
3–5 р. · Python + JS · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Трек 3
Frontend Developer → Fullstack Engineer + AI
Junior–Middle · Магістратура: Програмна інженерія та ШІ
Трек 4
Middle Developer → Software Architect (Cloud & AI)
3–7 р. · Магістратура: Програмна інженерія та ШІ
Трек 5
PM / BA / Product Owner → AI Product Manager
Middle+ · Магістратура: AI Product Management
Трек 6
Нетехнічний світчер → Head of AI Product
з нуля · Магістратура: AI Product Management
Трек 7
Хочу стартап → AI Startup Founder
будь-який бекґраунд · Магістратура: AI Product Management · 🚀 стартап
Група 2
Дані, платформи, захист
Трек 8
Data / Product Analyst → ML Engineer
Middle+ · SQL + Python · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Трек 9
DevOps / Platform → MLOps Engineer
Middle+ · K8s / CI-CD · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Трек 10
IT-спец / QA → SOC Analyst / AppSec
Middle · Магістратура: Кібербезпека та ШІ
Трек 11
SE / DevOps / Military IT → AI Security Engineer
Middle+ · Магістратура: Кібербезпека та ШІ
Група 3
Очолюй автономні AI-системи
Трек 12
Backend / Fullstack (Senior, RPL) → AI Systems Engineer
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
Трек 13
ML Engineer / Senior QA (RPL) → AI Evals Engineer
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
Трек 14
Tech Lead / Eng Manager (RPL) → Staff / AI Systems Lead
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
І як додаток:
Легітимізуй свої навички
Кар'єрний результат — головне. Але на додачу ти отримуєш міжнародний диплом магістра комп'ютерних наук — і відкриваєш двері, які навички самі по собі не відчиняють.
Що розблоковує диплом:
Міжнародні вакансії
там, де диплом досі формальний фільтр ще на вході в воронку найму.
Вступ без бакалавра (PBA)
є досвід, але немає першого диплома? Магістратуру все одно можна.
Визнання у 50+ країнах
акредитація EU (Malta, MFHEA) + US, диплом від Woolf.
Без формальностей у навчанні
онлайн, українською, гнучкий графік під роботу.
Диплом — опція, а не обов'язок. Бери трек заради кар'єри; диплом отримуєш по дорозі.
Хто проведе тебе по карʼєрному треку?
Вчать ті, хто наймає таких, як ти
Не вчи те, що вже знаєш
Fast Track
RPL
Маєш роки досвіду в IT?
Recognition of Prior Learning (RPL) зараховує твій досвід і пропускає фундамент або все, що ти вже знаєш та використовуєш — ти стартуєш одразу з ядра й економиш ~4-6 місяців навчання.
Як це працює:
1
Подаєш evidence — CV, сертифікати, проєкти, підтвердження досвіду.
2
Ми оцінюємо (RPL Officer → комісія) — зазвичай за кілька днів.
3
Зараховуємо відповідні дисципліни → починаєш з потрібних дисциплін, де реальна цінність для тебе.
Подати заявку на Fast Track навчання



Не знайшов свій трек?
Ми не продамо тобі курс, який тобі не потрібен.
Перш за все — карʼєрна діагностика. Ти розповідаєш де ти і куди хочеш. Ми кажемо чи підходить наш продукт. Якщо ні — скажемо чесно.

1300+ студентів зараз
76% Middle / Senior / Lead
50+ країн визнання диплому
Наші кар'єрні консультанти та викладачі сформують тобі індивідуальний навчальний трек — під твою поточну роль, ціль і бекґраунд.
Що кажуть ті, хто вже пройшов
Не хочеш міняти роль — просто додай AI
Залишайся на своїй позиції, але прокачай її навичками AI multi-agent розробки.

Старт 27 липня
Мультиагентна AI-розробка і Spec-Driven Development
4-тижневий інтенсив від Івана Лапи (Netflix L5) для senior-розробників і tech lead'ів, які хочуть будувати агентні системи вже зараз.
Harness Engineering
Skills, Subagents, MCP, Hooks.
Spec-Driven Development
інженерний підхід до агентів, не «промпти навмання».
6 практичних deliverables
capstone — реальна AI code-review платформа у портфоліо.
Зараховується у магістратуру
якщо потім захочеш повний трек.
Старт 27 липня
Дізнатись більше про навчальний спринт


Усе, 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 магістерських програмах за 2023-2026 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
Більше про програми навчання від Neoversity
Для досвідчених айтівців, яким потрібний саме міжнародний диплом:
AI & Machine Learning

Повна магістерська програма. Bridge course + 9 дисциплін + Capstone. Диплом Master of Computer Science, визнаний у 50+ країнах.
- 17 дисциплін
- RPL — досвід зараховується
- Capstone + диплом
Детальніше
Software Engineer & AI

Найширший fullstack-трек: frontend, backend, mobile + AI, системний дизайн і хмара. Диплом, визнаний у 50+ країнах.
- 17 дисциплін
- Fullstack + AI
- Capstone + диплом
Детальніше
Cybersecurity & AI

Подвійний фокус — AI + cybersecurity: від ML до red teaming і AI Security. Драйвер — EU AI Act. Диплом, визнаний у 50+ країнах.
- 20 дисциплін
- AI + Security
- Capstone + диплом
Детальніше
AI Product Management

Повний цикл AI-продукту — від ідеї до MVP: vibe-coding, AI-агенти, продуктова аналітика. Для PM, світчерів і підприємців. Диплом, визнаний у 50+ країнах.
- 20 модулів
- Нетех-вхід можливий
- Capstone — реальний AI MVP
Детальніше
Engineering of Autonomous AI Systems

Повна магістерська програма. Bridge course + 9 дисциплін + Capstone.
- 17 дисциплін
- Fullstack + AI
- Capstone + диплом
Детальніше
Безкоштовна карʼєрна діагностика
Розкажи де ти зараз і куди хочеш. Отримаєш: карту гепів, рекомендований трек і чесну відповідь — чи підходить тобі наш продукт.

5хв анкета
24 год аналіз
30 хв дзвінок з трек-рекомендацією
Пройти діагностику безкоштовно


FAQ
Що означає акредитація Woolf і які вона дає переваги?
Наші магістерські програми створені в партнерстві з європейським ВНЗ Woolf. Це міжнародний колегіальний ВНЗ — такий само, як University of Oxford, University of California, University of London. Він обʼєднує навколо себе 30+ сильних партнерів, має 2 філіали в Європі (Швейцарія та Мальта) та 3 філіали в США. Neoversity є першим в Україні партнером, акредитованим мальтійською філією Woolf.
Випускники Neoversity отримують офіційний міжнародний диплом. Так само, як і студенти в Європі, тільки в нашому випадку — це онлайн та українською мовою. Цей диплом буде визнаватися в 50+ країнах світу, зокрема в Україні, ЄС, США та Канаді. Також, наші студенти мають усі офіційні підтвердження про зарахування до європейської магістратури очної форми навчання.
Чи зможу я поєднувати навчання в ІТ-магістратурі з роботою?
Так, оскільки навчання в Neoversity 100% онлайн. Більшість наших студентів успішно поєднують роботу, життя та навчання.
Живі заняття проходять 2-3 рази на тиждень у вечірній час з 19:30 до 21:30, але за потреби їх можна переглянути в записі. Загалом, для якісного опанування програми вам достатньо виділяти на навчання 3 години на день, що дорівнює 21 годині на тиждень. Такий графік дасть вам можливість поєднувати освіту з роботою та життям.
Ми також передбачили канікули на свята, щоб ви могли провести цей час із сім’єю та перезавантажитися перед новими викликами.
Якщо я не маю диплома бакалавра/магістра, я можу вступити?
Так, ви можете вступити до магістратури Neoversity без диплому бакалавра завдяки системі Performance-Based Admission (PBA).
Це можливість для тих, хто вже має практичний досвід в IT, але не має формальної вищої освіти. Ми оцінюємо не диплом, а ваші знання та результати у навчанні.
Як це працює:
- Ви подаєте заявку та проходите співбесіду.
- Починаєте навчання в магістратурі на загальних умовах.
- Протягом 6 місяців відстежуємо вашу успішність та передаємо дані нашим партнерам Woolf.
- За 6 місяців підтверджуємо ваше зарахування на основі успішності 90%. Щоб мати такий рівень, потрібно вчасно проходити модулі та здавати ДЗ.
- Ви подаєте заявку та проходите співбесіду.
- Починаєте навчання в магістратурі на загальних умовах.
- Протягом 6 місяців відстежуємо вашу успішність та передаємо дані нашим партнерам Woolf.
- За 6 місяців підтверджуємо ваше зарахування на основі успішності 90%. Щоб мати такий рівень, потрібно вчасно проходити модулі та здавати ДЗ.
Ця система підходить для тих, хто дійсно готовий приділяти час навчанню та підтвердити своє бажання розвиватися результатами. Але не хвилюйтесь — наша програма побудована так, що 95% студентів досягають успішності 90%+.
В результаті ви отримуєте повноцінний диплом Master of Science, який визнається у 50+ країнах, а також кар’єрний супровід та доступ до міжнародного IT-ринку.
Чи можна оплатити навчання частинами?
Так, можна. У нас є різні варіанти оплати для вашої максимальної зручності:
1. Оплата частинами через наших фінансових партнерів ПриватБанк та МОНО. Це безвідсоткова розстрочка на період 3–10 місяців без комісій та переплат. Усе оформлення триває кілька хвилин і відбувається повністю онлайн. Ви можете використати ліміт оплати частинами, якщо він у вас є, а решту — сплатити за реквізитами договору.
2. Щорічна оплата або повна оплата всієї суми за реквізитами договору. Ви можете оплатити навчання в касі банку або з карти в доларах, євро чи гривні. Договір можна підписати онлайн електронним підписом, що не вимагає додаткових зусиль та витрат часу.
Залишайте заявку на безоплатну консультацію, і наш освітній фахівець проконсультує вас із цього питання та допоможе оформити зручний для вас спосіб оплати.
Чи потрібно складати іспити, ЄВІ/ЄФВВ для вступу в ІТ-магістратуру?
Вступних іспитів немає, але процес відбору передбачає обов’язкову співбесіду.
Для вступу потрібно або надати диплом про вищу освіту за будь-якою спеціальністю, або вступити через Performance-Based Admission (PBA) – на основі вашої успішності під час навчання.
Співбесіда допомагає оцінити вашу мотивацію, розуміння вибраної спеціалізації та готовність до інтенсивного навчання. Ми серйозно ставимося до відбору студентів, бо хочемо, щоб навчання справді допомогло вам рости та досягати цілей. Але найголовніше – це бажання розвиватися. Ми розуміємо, що у кожного свій бекграунд, і допоможемо знайти найкращий шлях у магістратурі.
Чим ІТ-магістратура відрізняється від курсів?
ІТ-університет Neoversity — це магістерські програми, розроблені в партнерстві з Woolf — закладом вищої освіти, ліцензованим MFHEA (Malta). Це фундаментальна, поглиблена вища освіта, що триває 2 роки та дає значно більший обсяг знань:
- високорівневі технічні навички та знання, необхідні для успіху в галузі
- можливість побудови якісного нетворкінгу — комунікація з іншими студентами, викладачами та ІТ-експертами
- навички та знання, необхідні для запуску власного бізнесу в сфері ІТ-технологій
- покращення рівня англійської мови та затребуваних soft skills, як-от критичне мислення, креативний підхід, комунікабельність тощо.
- можливість побудови якісного нетворкінгу — комунікація з іншими студентами, викладачами та ІТ-експертами
- навички та знання, необхідні для запуску власного бізнесу в сфері ІТ-технологій
- покращення рівня англійської мови та затребуваних soft skills, як-от критичне мислення, креативний підхід, комунікабельність тощо.
Для вступу в ІТ-магістратуру необхідно пройти співбесіду з нашим освітнім фахівцем, де ви визначите ваші цілі, мотивацію та підберете умови вступу індивідуально. Після закінчення навчання ви здобудете європейський ступінь магістра, з яким зможете працювати у країнах, де визнається мальтійська акредитація. Навчальні кредити у вашому дипломі визнаються у 50+ країнах світу, що дасть можливість йти в аспірантуру та докторантуру.
Безкоштовна діагностика кар'єрного треку
Важливо: тільки для Middle та Senior ІТ спеціалістів
На консультації
ти отримаєш:
Персональний трек від поточної ролі до цільової
Скільки з твого досвіду зараховується
Реальні терміни і вартість переходу
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.



Я також позитивно вражена навчанням у Neoversity. Спочатку боялася, що будуть лише сухі теоретичні блоки й лише 10% практики, але, на щастя, мої побоювання не справдилися!
Навчання практично орієнтоване: весь матеріал завжди подається на реальних прикладах. По-перше, це цікаво, а по-друге, одразу демонструє підхід до розв’язання реальних кейсів.
Також навчання дуже флексибильне! Запис лекції доступний уже наступного дня в системі, домашні завдання мають дедлайни, але їх можна здавати рідше або трохи пізніше. Звичайно, фінальні дедлайни дуже чіткі, але, наскільки мені відомо, у разі необхідності можна знайти компроміс.
Безперечно, для мене, як для людини з певним досвідом у програмуванні, деякі речі можуть здаватися банальними. Однак уміння викладачів подавати матеріал цікаво спонукає мене переглядати кожну лекцію та опрацьовувати весь матеріал.Як уже зазначили мої колеги, підтримка менторів тут на високому рівні: на всі запитання можна доволі швидко отримати відповідь, а якщо щось незрозуміло, усе детально пояснюють.
У будь-якому разі я не жалкую, що обрала навчання в Neoversity!
Навчання практично орієнтоване: весь матеріал завжди подається на реальних прикладах. По-перше, це цікаво, а по-друге, одразу демонструє підхід до розв’язання реальних кейсів.
Також навчання дуже флексибильне! Запис лекції доступний уже наступного дня в системі, домашні завдання мають дедлайни, але їх можна здавати рідше або трохи пізніше. Звичайно, фінальні дедлайни дуже чіткі, але, наскільки мені відомо, у разі необхідності можна знайти компроміс.
Безперечно, для мене, як для людини з певним досвідом у програмуванні, деякі речі можуть здаватися банальними. Однак уміння викладачів подавати матеріал цікаво спонукає мене переглядати кожну лекцію та опрацьовувати весь матеріал.Як уже зазначили мої колеги, підтримка менторів тут на високому рівні: на всі запитання можна доволі швидко отримати відповідь, а якщо щось незрозуміло, усе детально пояснюють.
У будь-якому разі я не жалкую, що обрала навчання в Neoversity!

Daria Honcharuk
Front-End Dev в Check24
Трек 1
Backend Developer
→ AI Engineer (GenAI/RAG)
Middle+ · AI exposure · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Маршрут:
GenAI & Agentic
Applied ML
Deep Learning
MLOps
Capstone
AI Engineer (GenAI/RAG)
Зараховуємо
Python, API, бази даних, прод-досвід
Доберемо
AI-шар: моделі, GenAI/RAG, MLOps під LLM
Трекшн:
Старт
Backend Developer
Рівень 2
ML Engineer (entry)
Рівень 3 + диплом
AI Engineer (GenAI/RAG, ~85% вимог)
Далі:
AI Tech Lead
Дисципліни — навіщо саме тобі:
GenAI & Agentic ти вмієш API — тут ставиш LLM/RAG у прод, а не в ноутбук.
🛠 LangChain
vector DBs
Applied ML готові ML-методи на бізнес-задачах.
🛠 XGBoost
SHAP
Deep Learning нейромережі під CV/NLP у продукт.
🛠 TensorFlow
Keras
MLOps деплоїш моделі, як деплоїш сервіси.
🛠 Docker
EKS
MLflow
Capstone твоя прод-RAG/агент-система у хмарі.
🛠 PGVector
Prometheus
Готовність до ролі:
LLM/RAG у проді
GenAI & Agentic
деплой моделей
MLOps
Твій Capstone:
Production RAG/агент-система: від датасету до хмарного API з моніторингом drift.
Трек 2
Fullstack / Backend → Forward Deployed Engineer
3–5 р. · Python + JS · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Маршрут:
ML
Data Engineering
GenAI & Agentic
Cloud ML/AI
MLOps
ML / Data Engineer
Зараховуємо
Python+JS, бази, прод-розробка
Доберемо
ML + інженерія даних + MLOps
Трекшн:
Старт
Fullstack/Backend
Рівень 2
ML Engineer (entry)
Рівень 3 + диплом
ML / Data Engineer
Далі:
Data Scientist ~87%
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML моделі повний цикл, не лише код.
🛠 Scikit-Learn
MLflow
Data Engineering будуєш прод-пайплайни даних, не ноутбуки.
🛠 Spark
Kafka
Airflow
GenAI & Agentic LLM/RAG поверх твоїх даних.
🛠 LangChain
vector DBs
Cloud ML/AI тренування й дані в хмарі.
🛠 AWS
GCP
MLOps прод-конвеєр моделей.
🛠 Docker
Terraform
MLflow
Готовність до ролі:
data pipelines (Spark/Airflow)
Data Engineering
прод-деплой ML
MLOps
Твій Capstone:
Real-time стрімінг + 3-рівнева (bronze/silver/gold) дата-архітектура з ML поверх.
Трек 3
Frontend Developer → Fullstack Engineer + AI
Junior–Middle · Магістратура: Програмна інженерія та ШІ
Маршрут:
Node.js
React Native
ML
Deep Learning
System Design
Fullstack Engineer + AI
Зараховуємо
HTML/CSS, JavaScript, React
Доберемо
бекенд (Node), мобайл, AI, архітектура
Трекшн:
Старт
Frontend Developer
Рівень 2
Fullstack (React+Node, ~75% вимог)
Рівень 3 + диплом
Fullstack Engineer + AI (~82% Mobile)
Далі:
Software Architect
Дисципліни — навіщо саме тобі:
Node.js знаєш фронт — додаєш серверну частину.
🛠 NestJS
TypeORM
JWT
React Native той самий React — тепер мобайл.
🛠 React Native
Figma
ML AI як перевага над звичайним fullstack.
🛠 Scikit-Learn
Deep Learning CV/NLP-моделі у продукт.
🛠 PyTorch
System Design ріст до senior/архітектури.
🛠 CAP
Kafka
LB
Готовність до ролі:
серверна розробка
Node.js
AI у продукті
ML / Deep Learning
Твій Capstone:
Fullstack-застосунок (web+mobile) з вбудованим AI-шаром (рекомендатор/NLP-агент).
Трек 4
Middle Developer → Software Architect (Cloud & AI)
3–7 р. · Магістратура: Програмна інженерія та ШІ
Маршрут:
ML
Deep Learning
System Design
Cloud (AWS)
MLOps
Software Architect (Cloud & AI)
Зараховуємо
код, один стек, прод-досвід
Доберемо
AI-грамотність + архітектура + хмара
Трекшн:
Старт
Middle Developer
Рівень 2
ML Engineer (~75% вимог)
Рівень 3 + диплом
Software Architect (Cloud & AI, ~90%)
Далі:
MLOps Engineer ~92%
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML розумієш, що інтегруєш у систему.
🛠 Scikit-Learn
Deep Learning CV/NLP під продукт.
🛠 PyTorch
System Design проєктуєш масштабовані відмовостійкі системи.
🛠 CAP
CQRS
Kafka
Cloud (AWS) хмарна інфра під продукт.
🛠 AWS EC2/EKS/S3
MLOps прод-цикл ML усередині системи.
🛠 Docker
Terraform
Готовність до ролі:
проєктування систем
System Design
хмарна архітектура
Cloud (AWS)
Твій Capstone:
Архітектура масштабованої системи з AI-шаром, розгорнута у хмарі (AWS).
Трек 5
PM / BA / Product Owner → AI Product Manager
Middle+ · Магістратура: AI Product Management
Маршрут:
AI Fundamentals
GenAI & Agentic
Product Analytics
Agile PM
Capstone
AI Product Manager
Зараховуємо
продукт, стейкхолдери, дискавері
Доберемо
тех-грамотність, AI, vibe-coding, аналітика
Трекшн:
Старт
PM / BA / PO
Рівень 2
AI PM (entry, ~80% вимог)
Рівень 3 + диплом
AI Product Manager
Далі:
Head of AI Product
Дисципліни — навіщо саме тобі:
AI Fundamentals ставиш задачу AI як продакт, а не на віру.
🛠 scikit-learn
Hugging Face
GenAI & Agentic збираєш MVP сам, без розробників.
🛠 GPT/Claude
Cursor
Replit
Product Analytics закриваєш геп SQL/метрик.
🛠 SQL
BigQuery
Amplitude
Agile PM roadmap саме під AI-продукт.
🛠 Jira
OKR
Capstone власний AI MVP у портфоліо.
🛠 LangChain
Vercel
Готовність до ролі:
SQL (65% вакансій AI PM)
Product Analytics
прототип на співбесіді
GenAI & Agentic
Твій Capstone:
AI-продукт від ідеї до MVP: PRD → prompt → робочий прототип + пітч-дек.
Трек 6
Нетехнічний світчер → Head of AI Product
з нуля · Магістратура: AI Product Management
Маршрут:
Python (з нуля)
AI Fundamentals
AI Interfaces Design
Business Case Studies
Capstone
Head of AI Product
Зараховуємо
— (заходиш з нуля)
Доберемо
тех-база + AI + продуктове лідерство
Трекшн:
Старт
Нетехнічний світчер
Рівень 1
Технічна база
Рівень 2
AI Product Manager (~80% вимог)
Рівень 3 + диплом
Head of AI Product
Далі:
Founder
Дисципліни — навіщо саме тобі:
Python (з нуля) технічна база для прототипів.
🛠 Python
OpenAI API
AI Fundamentals ставиш задачі AI.
🛠 scikit-learn
Hugging Face
AI Interfaces Design дизайн AI-продуктів.
🛠 Figma
Botpress
Business Case Studies юніт-економіка, фінмодель.
🛠 Business Model Canvas
Capstone власний AI MVP.
🛠 LangChain
Vercel
Готовність до ролі:
технічна база з нуля
Python (з нуля)
юніт-економіка
Business Case Studies
Твій Capstone:
AI-продукт від ідеї до MVP + бізнес-кейс для запуску чи інвестора.
Трек 7
Хочу стартап → AI Startup Founder
будь-який бекґраунд · Магістратура: AI Product Management · 🚀 стартап
Маршрут:
GenAI & Agentic
Market Research
Product Marketing
Business Case Studies
Capstone
AI Startup Founder
Зараховуємо
ідея або домен-експертиза
Доберемо
MVP без команди + ринок + фандрейз
Трекшн:
Старт
Хочу стартап
Рівень 2
AI Product Builder (MVP сам)
Рівень 3 + диплом
AI Startup Founder
Далі:
інвестори через alumni-network
Дисципліни — навіщо саме тобі:
GenAI & Agentic збираєш MVP сам (vibe-coding).
🛠 Cursor
Replit
Vercel
Market Research оцінка ринку TAM/SAM/SOM.
🛠 SimilarWeb
SEMrush
Product Marketing go-to-market AI-продукту.
🛠 Meta/Google Ads
ProductHunt
Business Case Studies юніт-економіка, фандрейз.
🛠 Lean Canvas
ROI
Capstone MVP → пітч інвесторам.
🛠 LangChain
пітч-дек
Готовність до ролі:
MVP без розробників
GenAI & Agentic
фінмодель / фандрейз
Business Case Studies
Твій Capstone:
Власний AI-стартап MVP від ідеї до пітчу інвесторам (через alumni-network).
Трек 8
Data / Product Analyst → ML Engineer
Middle+ · SQL + Python · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Маршрут:
ML
Deep Learning
GenAI & Agentic
Data Engineering
MLOps
ML Engineer
Зараховуємо
SQL, Python, статистика, робота з даними
Доберемо
моделі, DL, GenAI, прод-деплой
Трекшн:
Старт
Data / Product Analyst
Рівень 2
ML Engineer (~85% вимог)
Рівень 3 + диплом
ML Engineer
Далі:
Data Scientist ~87%
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML моделі поверх даних, які вже розумієш.
🛠 Scikit-Learn
MLflow
Deep Learning нейромережі CV/NLP.
🛠 TensorFlow
Keras
GenAI & Agentic LLM/RAG/агенти.
🛠 LangChain
vector DBs
Data Engineering від аналітики до прод-пайплайнів.
🛠 Spark
Airflow
MLOps деплой моделей у прод.
🛠 Docker
EKS
Готовність до ролі:
прод-деплой моделей
MLOps
data pipelines
Data Engineering
Твій Capstone:
Повний ML-цикл: від датасету до хмарного сервісу (Kaggle-проєкт → прод).
Трек 9
DevOps / Platform → MLOps Engineer
Middle+ · K8s / CI-CD · Магістратура: ШІ і машинне навчання
Маршрут:
ML
GenAI & Agentic
Cloud ML/AI
MLOps
MLOps Engineer
Зараховуємо
K8s, CI/CD, інфра, хмара
Доберемо
ML-грамотність + специфіка AI-деплою
Трекшн:
Старт
DevOps / Platform
Рівень 2
ML Engineer (entry)
Рівень 3 + диплом
MLOps Engineer (~88% вимог)
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML розумієш, що саме деплоїш.
🛠 Scikit-Learn
GenAI & Agentic специфіка LLM-навантажень.
🛠 vector DBs
Cloud ML/AI хмара під тренування/інференс.
🛠 AWS
GCP
MLOps твій профільний апгрейд.
🛠 MLflow
ArgoCD
Feature Store
Готовність до ролі:
ML-специфіка деплою
MLOps
хмара під AI
Cloud ML/AI
Твій Capstone:
MLOps-конвеєр: model registry, моніторинг data drift, мікросервісна архітектура.
Трек 10
IT-спец / QA → SOC Analyst / AppSec
Middle · Магістратура: Кібербезпека та ШІ
Маршрут:
Cryptography
Network Security
IAM
Security Ops
Security Testing
SOC Analyst / AppSec
Зараховуємо
IT-база, тестування, аналітичне мислення
Доберемо
криптографія, мережі, SOC-операції
Трекшн:
Старт
IT-спец / QA
Рівень 2
Security Analyst (entry)
Рівень 3 + диплом
SOC Analyst / AppSec (~80% вимог)
Далі:
Security Architect
Дисципліни — навіщо саме тобі:
Cryptography основа захисту даних.
🛠 OpenSSL
AWS
KMS
Network Security аналіз трафіку й атак.
🛠 Wireshark
Splunk
IAM доступи й автентифікація.
🛠 Keycloak
OAuth
Security Ops ядро ролі SOC-аналітика.
🛠 SIEM
SOAR
TheHive
Security Testing пошук вразливостей.
🛠 OWASP ZAP
Nmap
Готовність до ролі:
SOC-операції / SIEM
Security Ops
оцінка вразливостей
Security Testing
Твій Capstone:
Аналіз мережевих атак у Splunk: від PCAP до інцидент-звіту.
Трек 11
SE / DevOps / Military IT → AI Security Engineer
Middle+ · Магістратура: Кібербезпека та ШІ
Маршрут:
ML
GenAI & Agentic
Network Security
Cyber Risk Mgmt
Security Testing
AI Security Engineer
Зараховуємо
код/інфра, прод-досвід
Доберемо
AI + безпека + AI-специфічні атаки
Трекшн:
Старт
SE / DevOps / Military IT
Рівень 2
Security Analyst / AppSec (~80% вимог)
Рівень 3 + диплом
AI Security Engineer (~85%)
Далі:
GRC / Head of InfoSec
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML розумієш моделі, які захищаєш.
🛠 Scikit-Learn
GenAI & Agentic поверхні атак LLM/агентів.
🛠 prompt injection
Network Security захист інфраструктури.
🛠 Wireshark
Cisco
Cyber Risk Mgmt EU AI Act у тех-вимоги.
🛠 NIST AI RMF
ISO 42001
Security Testing red teaming AI-систем.
🛠 OWASP ZAP
adversarial
Готовність до ролі:
AI-специфічні атаки
GenAI & Agentic
EU AI Act compliance
Cyber Risk Mgmt
Твій Capstone:
Аудит/red-team розгорнутої AI-системи: prompt injection, витік даних, захист.
Трек 12
Backend / Fullstack (Senior, RPL) → AI Systems Engineer
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
Маршрут:
Bridge Course
Advanced RAG
Harness Engineering
Multi-Agent
Capstone
AI Systems Engineer
Зараховуємо
senior-код, системне мислення, прод
Доберемо
архітектура надійних autonomous AI-систем
Трекшн:
Старт
Backend / Fullstack → Bridge Course
Рівень 2
Agentic Systems Engineer
Рівень 3 + диплом
AI Systems Engineer
Далі:
AI Agent Architect
Дисципліни — навіщо саме тобі:
Bridge Course вирівнюємо AI-engineering базу.
🛠 validation
embeddings
Advanced RAG retrieval проти галюцинацій.
🛠 GraphRAG
vector DBs
Harness Engineering control surface навколо моделі.
🛠 guardrails
eval suites
Multi-Agent оркестрація системи агентів.
🛠 orchestration patterns
Capstone production-grade autonomous система.
🛠 PRD → V&V
Готовність до ролі:
надійність AI (Harness)
Harness Engineering
enterprise RAG
Advanced RAG
Твій Capstone:
Production autonomous AI-система з harness, V&V і захистом перед панеллю експертів.
Трек 13
ML Engineer / Senior QA (RPL) → AI Evals Engineer
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
Маршрут:
Bridge Course
Harness Engineering
AI Security (red team)
Control Patterns
Capstone
AI Evals Engineer
Зараховуємо
ML/QA-досвід, тестове мислення
Доберемо
evals, reliability, red teaming
Трекшн:
Старт
ML Engineer / Senior QA → Bridge Course
Рівень 2
AI QA / Evals (mid)
Рівень 3 + диплом
AI Evals Engineer
Дисципліни — навіщо саме тобі:
Bridge Course AI-engineering база.
🛠 validation patterns
Harness Engineering eval suites, evaluator-loops.
🛠 guardrails
observability
AI Security (red team) adversarial-тестування LLM.
🛠 prompt injection
fuzzing
Control Patterns guardrails і контроль поведінки.
🛠 feedback loops
circuit breakers
Capstone V&V-звіт як ядро проєкту.
🛠 formal verification
Готовність до ролі:
eval suites / QA для LLM
Harness Engineering
adversarial-тести
AI Security (red team)
Твій Capstone:
V&V-пайплайн autonomous системи: evals, red teaming, feedback-loop покращення.
Трек 14
Tech Lead / Eng Manager (RPL) → Staff / AI Systems Lead
Senior · RPL · Магістратура: Engineering of Autonomous AI Systems
Маршрут:
ML System Design
Multi-Agent
Control Patterns
AI Governance
Capstone
Staff / AI Systems Lead
Зараховуємо
лідерство, архітектура, ownership
Доберемо
AI-системна архітектура + governance
Трекшн:
Старт
Tech Lead / Eng Manager
Рівень 2
AI Systems Architect (mid)
Рівень 3 + диплом
Staff / AI Systems Lead
Дисципліни — навіщо саме тобі:
ML System Design agent-centric архітектура.
🛠 MCP
enterprise data
Multi-Agent мульти-агентні системи.
🛠 orchestration
MARL
Control Patterns контроль автономної поведінки.
🛠 supervisory control
AI Governance EU AI Act у тех-вимоги.
🛠 audit trails
oversight
Capstone захист архітектури перед панеллю.
🛠 system design doc
Готовність до ролі:
AI-системна архітектура
ML System Design
governance / compliance
AI Governance
Твій Capstone:
Архітектура enterprise autonomous системи + governance, публічний захист.


















Вражає підхід до навчання: сучасні матеріали, практика на реальних кейсах, гнучкий графік та викладачі, які не лише мають глибоку експертизу, а й готові допомогти розібратися з найскладнішими темами. Особливо важливо для мене було те, що програма відповідає європейським стандартам освіти, тож отриманий диплом має міжнародне визнання.Що ще приємно здивувало — спільнота студентів. Це неймовірно мотивуюче середовище, де всі підтримують один одного, обмінюються знаннями та досвідом.
Після першого року навчання я зрозуміла, магістратура Neoversity — не просто навчання, а реальна можливість змінити кар’єру. Я вже бачу, як здобуті знання відкривають нові горизонти та допомагають мені робити впевнені кроки у сфері Data Science.
Навчання практично орієнтоване: весь матеріал завжди подається на реальних прикладах. По-перше, це цікаво, а по-друге, одразу демонструє підхід до розв’язання реальних кейсів.
Також навчання дуже флексибильне! Запис лекції доступний уже наступного дня в системі, домашні завдання мають дедлайни, але їх можна здавати рідше або трохи пізніше. Звичайно, фінальні дедлайни дуже чіткі, але, наскільки мені відомо, у разі необхідності можна знайти компроміс.
Безперечно, для мене, як для людини з певним досвідом у програмуванні, деякі речі можуть здаватися банальними. Однак уміння викладачів подавати матеріал цікаво спонукає мене переглядати кожну лекцію та опрацьовувати весь матеріал.Як уже зазначили мої колеги, підтримка менторів тут на високому рівні: на всі запитання можна доволі швидко отримати відповідь, а якщо щось незрозуміло, усе детально пояснюють.
У будь-якому разі я не жалкую, що обрала навчання в Neoversity!
Восени минулого року я став Senior Software Engineer та хочу відмітити, що навчання суттєво вплинуло на здобуття мною цієї позиції. Цікаво, що саме розмова на тему тестування (цю дисципліну я вивчав на передодні комісії по оцінюванню в рамках освітньої програми) стала суттєвим фактором, який безперечно вплинув на рішення щодо промоушена мене до позиції senior.
Отже хочу щиро подякувати Neoversity за ті знання та навички, які я отримав завдяки вам та завдяки яким можу впевнено рухатися далі по своїм кар’єрним сходинкам! Дякую!
Важливою перевагою є гнучкий графік занять, який дозволяє студентам поєднувати навчання з роботою чи іншими обов’язками. Окрім цього, програма включає блоки з розвитку «софт скілів», спрямовані на покращення комунікації, лідерських якостей і тайм-менеджменту. Окрему увагу приділено воркшопам із підготовки до кар’єри: створення резюме, оформлення професійного профілю в LinkedIn, підготовки до співбесід та освоєння технік пошуку роботи, що значно підвищує шанси випускників на успішне працевлаштування.
Варто відзначити, що одна з ключових особливостей навчання — це акцент на самостійну роботу. Левова частка часу приділяється виконанню завдань, проектів і практичних вправ поза заняттями, що вимагає від студентів високої самоорганізації та мотивації. Такий підхід дозволяє не лише засвоїти програму, а й розвинути навички самостійного вирішення проблем, які є критично важливими в IT.
Втім, програма здебільшого орієнтована на новачків, тому для тих, хто вже має попередній досвід у галузі, рівень навчання може здатися занадто базовим.Загалом, магістратура в GoIT є чудовим вибором для початківців, які прагнуть отримати системні знання, розвинути практичні навички та підготуватися до роботи в IT-сфері. Програма забезпечує всебічну підготовку, допомагаючи студентам побудувати міцний фундамент для подальшої кар’єри.
Матеріали курсів, на мою думку, досить актуальні для сучасного ринку, але через обмежений час навчання охоплюють лише вузькі ніші. Водночас подобається, що курси роблять акцент на практичній роботі, реальних завданнях і командних проєктах. Це дозволяє одразу застосовувати отримані знання та отримувати практичний досвід.
Викладачі дуже компетентні та зацікавлені у своїй справі. Це відчувається і позитивно впливає на процес навчання. Особливу подяку хочу висловити клієнт-менеджеру Олександрі Пудлик, яка завжди готова допомогти та підтримати. Її професійність і підтримка значно полегшують навчальний процес.
Ресурси, які надають під час навчання — лекції, презентації, посилання на документацію та навчальні матеріали — загалом якісні. Але їхній рівень різниться: ті курси, які вже кілька разів проходили через різні групи, добре структуровані, тоді як нові потребують доопрацювання. У будь-якому разі, матеріалів вистачає для того, щоб отримати базове уявлення про технології, а далі вже самому вирішувати, наскільки глибоко їх вивчати.
Онлайн-платформа працює зручно: є календар, усі потрібні матеріали, а також можливість завантажувати їх офлайн, що дуже корисно. Спілкування відбувається через Slack, де кожен курс має свій канал. Усе організовано прозоро, легко отримати допомогу чи задати питання.
Хоча курси й не охоплюють усіх потреб індустрії, вони забезпечують міцну базу для старту кар’єри. Також тут надають допомогу в складанні резюме, готують до співбесід і пропонують кар’єрні консультації. Завдяки цьому я зміг отримати свою першу роботу в IT вже на п’ятому місяці навчання. Зараз, на другому році, я продовжую розвиватися і вдосконалювати свої знання.
Окремо хочу відзначити партнерські відносини GoIT із компаніями та сильну спільноту, яка допомагає знайти можливості для рефералів або корисні контакти. Це важливий міст між навчанням і першими кроками в кар’єрі.
Якщо говорити про покращення, хотілося б, щоб нові курси доопрацьовувалися швидше, а окремі теми висвітлювалися глибше. Можливо, варто подовжити тривалість деяких курсів або додати більше матеріалів для поглибленого навчання.Загалом, я задоволений своїм вибором. Це чудовий варіант для тих, хто шукає підтримку та напрямок для старту кар’єри в IT.
Також дуже сподобалася велика кількість додаткових елективів і мінікурсів, а також достатній час із викладачами. Онлайн-заняття проходять двічі на тиждень, плюс щосуботи — практичні заняття. Додатково є курси з англійської мови та лекції щодо пошуку роботи, зокрема ефективного використання LinkedIn. Це дуже комплексний і професійний підхід.
Щиро вдячна кожному співробітнику GOIT — це новий рівень викладання, з якого мають брати приклад вищі навчальні заклади України. Дуже рекомендую!
Матеріали та структура навчання розроблені так, щоб допомогти вам зрозуміти, у якому напрямку вам варто рухатися, і яка спеціалізація вам найбільше до вподоби. Це дуже важливо для тих, хто лише починає свій шлях у новій сфері.
Варто зазначити, що Neoversity — це не магічна паличка, яка зробить усе за вас. Для досягнення успіху необхідно докладати власних зусиль, додатково проходити матеріали, практикуватися і вивчати те, що вас цікавить.
Особливо сподобалися проекти, які були максимально наближені до реальних. Вони дозволяють відчути, як виглядає робота у справжніх умовах, і допомагають підготуватися до викликів, які чекають у майбутньому.
Хочу висловити особливу подяку клієнт-менеджеру Дарії Чернявській за допомогу у позитивному вирішенні неординарного питання, що дозволило мені швидше розвиватися в IT. Її підтримка та професіоналізм справили величезне враження!Рекомендую Neoversity тим, хто готовий працювати над собою і шукає підтримку та якісну базу для розвитку в IT-сфері.