Корпоративное обучение по GenAI и LLM

Напишите нам!

Корпоративное обучение по GenAI и LLM

Формат

FAQ

Корпоративное обучение по GenAI и LLM

Записаться на консультацию

Участвовать

GENAI и LLM:
Как применять в бизнесе, а не просто тестировать?

Обучаем команды, как применять LLM и GenAI в ваших реальных бизнес-процессах. Только практика.

на 25–40%

увеличивают эффективность компании, обучающие своих сотрудников

сотрудников не понимают, как использовать GenAI в работе

70%

90%

компаний уже пробовали LLM, но не интегрировали их в процессы

FAQ

Почему компании теряют деньги на GenAI и LLM?

ЛПР внедряют LLM, но сотрудники не знают, как использовать модели в работе

GenAI автоматизирует процессы, но без обучения сотрудников эффект краткосрочный

Большие языковые модели дают ошибки («галлюцинации»), и никто не понимает, как с этим работать

Выявление реальных проблем сотрудников перед внедрением

Обученные сотрудники → снижение затрат на ручной труд

Готовые сценарии внедрения GenAI и LLM в ваш бизнес

Что дает обучение?

Если LLM не приносит бизнес-результатов, проблема не в технологии — а в отсутствии знаний у команды.

Оставить заявку на корпоративное обучение

Настройка программы под задачи компании (custdev перед стартом)

4–12 недель

Продолжительность

Как проходит обучение?

Формат

онлайн / офлайн / смешанный

Методика

Анализируем, как ваша компания уже использует (или планирует использовать) LLM

Даем практические кейсы из вашей отрасли

Обучаем сотрудников эффективно применять GenAI в работе

Мы не просто рассказываем про технологии. Мы учим использовать их с реальной бизнес-выгодой

Записаться на консультацию

Результаты наших клиентов

Разработка и аналитика (финансовый сектор)

Проблема:

Разработчики и аналитики тратили до 50% рабочего времени на ручной перенос и декомпозицию кода с Oracle на Greenplum и проверку технических документов (ФЗ и ТЗ) на ошибки и противоречия.

Сотрудники автоматизировали 60% задач с помощью LLM и GenAI, ускорив процессы миграции и анализа документации на 35%.

После обучения:

Тестирование (крупная IT-компания)

Проблема:

Тестировщики ежедневно вручную разбирали логи регрессионных тестов, тратили до 70% времени на декомпозицию ТЗ и создание тестовых сценариев.

Внедрили автоматизацию на основе LLM, сократили время на анализ логов и написание сценариев на 40%, повысили скорость выявления и исправления ошибок на 30%

После обучения:

DevOps (крупный банк)

Проблема:

DevOps-инженеры вручную анализировали аномалии в системах (GitLab, Nexus, Jira), на это уходило до 60% рабочего времени. Сложно было выявлять аномальное поведение пользователей и точно планировать ресурсы команд.

Настроили мониторинг и автоматизированное выявление аномалий с помощью GenAI и LLM-инструментов. Сократили время ручного анализа на 50% и улучшили точность прогнозирования загрузки команд на 35%.

После обучения:

Информационная безопасность (крупная финансовая компания)

Проблема:

DevOps-инженеры вручную анализировали аномалии в системах (GitLab, Nexus, Jira), на это уходило до 60% рабочего времени. Сложно было выявлять аномальное поведение пользователей и точно планировать ресурсы команд.

Настроили мониторинг и автоматизированное выявление аномалий с помощью GenAI и LLM-инструментов. Сократили время ручного анализа на 50% и улучшили точность прогнозирования загрузки команд на 35%.

После обучения:

Оставить заявку

Хотите получить результаты в вашей компании? Оставьте заявку, и мы проработаем ваш сценарий.

14 лет коммерческого опыта в Data Science/ML

Благодарности и почетные грамоты за внедрение инноваций в Блоке Риски Сбербанка от Дж. Джангирова

Ранее 6 лет в Сбербанке (исполнительный директор в управлении инструментов и моделей блока Риски)

Участвовал в запуске процесса Кредит за 7 минут, отвечая за моделирование PD и внедрение этих моделей в пром, проектирование части с оценкой риск-параметров

Кандидат физико-математических наук

CDS МТС

Никита Зелинский

Кто проводит обучение?

Виктор Кантор

Работает с большими данными и искусственным интеллектом с 2010 года

Прошел путь от Data Scientist'а до топ-менеджера (Big Data VP)

Построил службу машинного обучения в «Яндекс.Такси» (ex-CDS Яндекс.Такси)

Читает лекции по машинному обучению в МФТИ и ВШЭ

Лауреат Forbes «30 до 30» 2020 года

Автор специализации «Машинное обучение и анализ данных» МФТИ и Яндекса на Coursera (200+ тысяч слушателей с 2016 года)

Руководил Big Data в МТС (600+ сотрудников)