Что внутри
Всё для старта
в AI QA
AI-ассистент в теме
Задаёшь вопросы прямо в уроке — уже на Базовом тарифе, без копирования в ChatGPT.
Реальные инструменты QA
DeepEval, Ragas, Great Expectations, AIF360/Fairlearn — то, чем реально пользуются AI QA-инженеры.
AI Security
OWASP LLM Top 10, red teaming, prompt injection — структурированное тестирование безопасности LLM.
Публичное портфолио
5 Deliverable + итоговый RAG-бот с CI/CD — реальные проекты на GitHub, а не сертификат.
Программа
5 этапов до
уровня AI QA Engineer
1
AI/ML Foundations for Testers
ML Lifecycle, LLM, RAG, Failure Modes, Python для AI-тестирования9 уроков + чек-пойнт
2
Testing LLM-Powered Applications
DeepEval, Ragas, Prompt Injection, non-determinism, regression8 уроков
3
Data Quality & Model Validation
Great Expectations, метрики моделей, fairness, drift detection6 уроков
4
AI Security, Safety & Agentic Testing
OWASP LLM Top 10, red teaming, agentic testing, observability6 уроков + чек-пойнт
5
MLOps, CI/CD & Portfolio
MLflow, DVC, quality gates — и финальный портфолио-проект3 урока + портфолио
Для кого
Ты попал по адресу, если...
🧑💻
Уже QA-инженер
Хочешь перейти в AI QA — тестировать LLM и агентные системы, а не только веб-формы.
👨💻
Разработчик или ML-инженер
Хочешь разобраться, как системно проверять AI-системы на надёжность и безопасность.
🎓
Новичок в тестировании
Курс начинается с основ ML Lifecycle и ведёт пошагово, без требования опыта в классическом QA.
"Не 'я проходил курс', а 'вот работающий продукт, вот его тесты, вот они реально проходят в CI'."
— принцип портфолио-проекта курса