
Результат обучения
Выпускник готов к роли инженер-программист / разработчик, умеет работать с кодом, данными, архитектурой, промышленными инструментами разработки, ИИ-компонентами и командными процессами.
Станьте разработчиком программных продуктов и систем искусственного интеллекта.
Программа готовит специалистов высокого уровня в области программной инженерии, способных принимать участие в полном цикле индустриальной разработки, внедрении и сопровождении программных продуктов, включая программные системы с компонентами на основе искусственного интеллекта.

Выпускник готов к роли инженер-программист / разработчик, умеет работать с кодом, данными, архитектурой, промышленными инструментами разработки, ИИ-компонентами и командными процессами.
Обучение выстроено вокруг задач, которые студент может встретить в реальных командах разработки, и позволяет выбрать индивидуальную траекторию обучения

Обязательный трек. Базовое и объектно-ориентированное программирование, знакомство с проектной деятельностью в сфере ИТ, практики и стажировки на площадках индустриальных партнёров, профессиональное самоопределение.

Проектирование API, интерфейсов, микросервисов, баз данных, интеграций и сервисов, которые можно тестировать, сопровождать, внедрять и развивать в продуктовой команде.

Подготовка данных, обучение моделей, управление экспериментами, развертывание ML-сервисов, мониторинг качества моделей и встраивание AI-компонентов в программные продукты.

Опережающая роль. Формируется как надстройка над прочими траекториями обучения через проектную деятельность, спецсеминары, управление программными проектами, командную разработку, защиту проектных результатов и взаимодействие с индустриальными партнерами.
разработка и сопровождение программного кода
прикладные ИИ-решения и жизненный цикл моделей
координация разработки, качества и релизов
Фундаментальная база программного инженера: информатика, математика, дискретная математика, алгоритмы и архитектура программных систем.
Устойчивые навыки программирования, разработки интерфейсов, серверных компонентов, API, баз данных и цифровых сервисов.
Понимание полного жизненного цикла программного продукта: требования, архитектура, разработка, тестирование, внедрение, сопровождение и масштабирование.
Компетенции в области искусственного интеллекта, анализа данных и разработки ИИ-моделей для прикладных и индустриальных задач.
Навыки промышленной командной разработки: Git, трекеры, репозитории, документация, code review, тестирование и распределённые команды.
Компетенции DevOps, MLOps и промышленной эксплуатации: сборка, тестирование, развертывание, мониторинг и сопровождение ПО и ИИ-сервисов.
Проектное и продуктовое мышление: способность видеть программное решение как продукт, создающий ценность для пользователя, заказчика или отрасли.
Подтверждённое портфолио: программные продукты, сервисы, прототипы, ИИ-модели, аналитические решения, командные проекты и ВКР.
Разрабатывать и отлаживать программный код.
Проектировать архитектуру программных систем и API.
Работать с базами данных, хранилищами и аналитическими сервисами.
Создавать frontend- и backend-компоненты цифровых продуктов.
Применять методы машинного обучения и MLOps.
Настраивать CI/CD, тестирование, контейнеризацию и мониторинг.
Работать в команде, проходить code review и вести проектную документацию.
Формировать портфолио решений на основе индустриальных кейсов.
Партнерский контур помогает связывать учебные задания с разработкой ПО, финтехом, промышленной цифровизацией, базами данных и digital-сервисами.
Разработка компьютерного программного обеспечения
Разработка компьютерного программного обеспечения для финансовой ИТ-сферы
Разработка программного обеспечения для задач промышленной цифровизации
Создание информационных ресурсов, системная интеграция