Напишите нам!
Telegram
WhatsApp
Корпоративное обучение по GenAI и LLM
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.
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
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:
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)
Запустил Академию больших данных Mail.Ru
Как мы адаптируем обучение под вашу компанию?
Проверяем правильность применения
Обучаем
Вы не просто проходите курс — вы внедряете GenAI в свою компанию
Помогаем сразу применять LLM в рабочих процессах
Готовим нужные практики для решения ваших задач
Настраиваем программу
Опрашиваем сотрудников
Выявляем реальные проблемы и запросы
Часто задаваемые вопросы
Остались вопросы? Оставьте заявку — разберем ваш кейс.
LLM и GenAI уже меняют бизнес. Главное — научить сотрудников правильно их использовать.
Запишитесь на консультацию → разберем, как LLM и GenAI могут работать в вашей компании.