NVIDIA Inception · Microsoft AI Cloud Partner · RAKTN

Обучите свою модель и поставьте её в продакшен

Восемь недель на живом кластере A100. На выходе — работающее приложение на модели, которую вы дообучили сами, сертификация Microsoft и опубликованное предложение на маркетплейсе.

Поток 1 начинается 12 октября 2026 · 20 мест

Пять вещей, с которыми вы выходите

Первые три вы делаете руками. Четвёртую подтверждает Microsoft. Пятая начинает приносить деньги.

01

Своя модель

Открытая модель на 27B, дообученная под ваш домен, с карточкой в реестре: веса, метрики, лицензия, версия.

02

Приложение

Чат по вашим документам с поиском и цитированием. Развёрнут в облаке, доступен по ссылке, работает на вашей модели.

03

Проверки качества

Сьют, который ловит галлюцинации и регрессии до релиза и блокирует выкатку, если модель стала хуже.

04

Сертификация

Экзамен Microsoft AI-103. Бейдж публикуется в LinkedIn и проверяется работодателем.

05

Карточка на витрине

Ваше предложение в каталоге Microsoft, где заказчик ищет подрядчика.

Восемь недель

Работающее приложение появляется на первой неделе — до всякой теории. Дальше вы разбираете его по слоям и заменяете каждый слой своим.

Неделя 1
Первое приложение в облакеPython, git, Docker, доступы. Разворачиваете шаблон чата, грузите свои документы, получаете ссылку
Неделя 2
Как устроен поиск по документамРазбиение на фрагменты, векторный и гибридный поиск, цитаты, слой промптов
Неделя 3
Стоимость и скоростьТокены и задержки как проектное ограничение. Кэширование, выбор модели под задачу
Неделя 4
ДообучениеQLoRA на модели 27B: сбор данных, запуск, типичные способы всё сломать и как их поймать
Неделя 5
Свой эндпоинтПоднимаете модель на vLLM, оборачиваете в совместимый API, подключаете вместо вендорского
Неделя 6
Проверки качестваСтроите eval-сьют и ставите его гейтом на выкатку. Это спрашивают на собеседованиях первым
Неделя 7
Агенты и инструментыМногошаговые сценарии, вызов внешних систем, подключение по MCP, восстановление после сбоя
Неделя 8
Защита проектаПоказываете систему техническому ревьюеру и объясняете её ограничения нетехническому руководителю

Три дорожки идут параллельно

Инженерная — основная. Две другие занимают по полчаса в неделю и работают в фоне, чтобы к выпуску всё было готово одновременно.

Дорожка 1

Инженер

Восемь недель проекта: от готового шаблона до собственной модели в продакшене с измеренным качеством.

Дорожка 2

Сертификация AI-103

AI-репетитор в вашем рабочем пространстве ведёт по доменам экзамена, помнит ваши ошибки и возвращается к слабым местам. Следующий домен не открывается, пока не закрыт предыдущий.

Дорожка 3

Партнёрство с Microsoft

Верификация юрлица занимает недели, поэтому подача идёт со второй. К выпуску ваше предложение опубликовано в каталоге.

Железо, а не симулятор

Дообучение модели нельзя пройти в теории. Каждый студент получает выделенный слот на 40 ГБ памяти NVIDIA A100 — на кластере Lambda, партнёра программы NVIDIA Inception. Никакой очереди за картой и никакого соседа, съевшего вашу память.

Базовая модель на 27 миллиардов параметров доступна круглосуточно через общий эндпоинт: на ней работают ваши приложения и ваш репетитор. Тренировочные слоты держат QLoRA той же модели — этого хватает на полтора-три десятка полных прогонов на человека.

УскорительNVIDIA A100 80 ГБ
Базовая модель27B, круглосуточно
Тренировочный слот40 ГБ
Часов слота на студента179
Полных дообучений15–30
Выпускной прогон8 × A100, 640 ГБ
СредаvLLM · Jupyter · Docker

Сколько стоит эта работа на витрине Microsoft

Две карточки из каталога Microsoft Marketplace. Обе — про то же самое, чему вы научитесь на первых пяти неделях.

MINDIT SERVICES SRL $18 000

RAG Implementation: 4-Wk Proof of Concept

Кастомный чат-бот на Azure OpenAI с продвинутым RAG, интеграция с системами заказчика. Четыре недели.

Zure €27 639

Azure AI RAG & Enterprise Search

MVP корпоративного поиска по документам. В описании стек: Azure OpenAI, Cognitive Search, Bot Framework, Azure Storage. Четыре недели.

Это не гарантия дохода, а ориентир рынка. Мы доводим вас до публикации собственной карточки и объясняем оба пути размещения: предложение-объявление, где сделка идёт напрямую с заказчиком, и транзакционное предложение с оплатой через Microsoft. Что получится дальше — зависит от Microsoft и от вас.

Кого сейчас ищут

Дефицит не в теории, а в производственной части: людей, умеющих довести модель до работающей системы, на рынке втрое меньше, чем вакансий.

3.2 : 11,6 млн открытых позиций против 518 тыс. квалифицированных кандидатов
1,3 млнAI-вакансий создано за два года по данным LinkedIn
$350–550Kоценка годового пакета Forward Deployed Engineer в OpenAI

В вакансиях Microsoft ключевое слово — Azure AI Foundry, обычно в связке с Copilot Studio. Ищут не исследователей, а инженеров, которые собирают и разворачивают агентов. Ровно на этом построен новый экзамен AI-103.

У OpenAI самая массовая инженерная роль — Forward Deployed Engineer. Интервью состоит из кодинга на агентных сценариях, системного дизайна с ограничениями по стоимости и задержкам, и разговора с нетехническим руководителем. Восьмая неделя курса устроена по этому списку.

Отдельно ценится умение поднять модель внутри контура клиента: банки, медицина и госсектор не отдают данные в публичный API. Этому нельзя научиться на курсе, живущем на одном облачном ключе.

Стоимость

Одна цена за восемь недель. Вычисления, подготовка к экзамену и сопровождение до публикации карточки включены.

$1 800
первый поток · далее $2 400
  • 179 часов тренировочного слота на 40 ГБ A100
  • Базовая модель 27B доступна круглосуточно
  • 8 недель занятий в группе до 20 человек
  • Подготовка к AI-103 с персональным репетитором
  • Выпускной прогон на ноде из восьми ускорителей
  • Ревью кода и проекта на каждом этапе

Что оплачивается отдельно

Экзамен AI-103напрямую Microsoft
Своя подписка Azure$30–60 за курс
Регистрация в Partner Centerпо правилам Microsoft

Расход по вашей подписке Azure небольшой, потому что тяжёлые прогоны идут на нашем кластере, а не в вашем облаке. Платёжный профиль Azure нужен на входе — с него начинается первая неделя.

Что нужно на входе

Мы не требуем опыта с моделями. Мы требуем, чтобы вы умели программировать и читать логи.

  • Python на уровне уверенного чтения и правки чужого кода
  • Командная строка, git, базовое понимание Docker
  • Учётная запись Azure с привязанным платёжным профилем
  • Английский на уровне чтения документации
  • 10–12 часов в неделю, из них 4 — синхронные занятия
  • Ноутбук; вычисления идут на нашем кластере

Заявка на первый поток

Отбор — техническое собеседование на 30 минут: разбираем ваш код и обсуждаем, какую задачу вы закроете выпускным проектом.

Осталось 20 мест · старт 12 октября 2026

Кто ведёт академию

Транснациональная группа компаний, работающая в прикладном ИИ, суверенных периферийных вычислениях и промышленной автоматизации.

United States

HYBT Technologies, Inc.

Delaware, Newark. Технологический хаб группы и центр вендорских партнёрств. Участник NVIDIA Inception — отсюда вычислительные мощности академии.

United Kingdom

Digital Qazaqstan LTD

Лондон. Владение интеллектуальной собственностью, исследования и публикации. Участник Microsoft AI Cloud Partner Program.

United Arab Emirates

AL SAFI FZE

Umm Al Quwain Free Trade Zone. Операционный хаб региона MENA, лицензирован на разработку ИИ и образование в области ИИ. Оператор академии.

Партнёрские программы: NVIDIA Inception — доступ к вычислительной инфраструктуре и экосистеме NVIDIA. Microsoft AI Cloud Partner Program — статус издателя в коммерческом маркетплейсе, через который выпускники публикуют собственные предложения. RAKTN — региональное технологическое партнёрство.

Программы не публикуют открытых реестров участников, поэтому подтверждения выдаются письмами по запросу: dev@hybt.ai.