записаться на консультацию

Длительность

2 года

Количество мест

30 контрактных мест

Формат

Онлайн и очно в ЮУрГУ

магистратура

Продуктовая разработка и управление ИИ-проектами

Магистратура для тех, кто хочет управлять ИИ-продуктами, а не просто их разрабатывать. Учитесь у практиков на реальных кейсах и станьте менеджером, который говорит на языке бизнеса и технологий одновременно.

Выпускаем менеджеров ИИ‑продуктов с крепкой технической базой, которые могут ставить задачи и разговаривать с разработкой, бизнесом и заказчиком на одном языке

Это менеджер ИИ-продуктов, способный выявлять пользовательские и бизнес-потребности, проектировать и развивать ИИ-продукты полного цикла, управлять внедрением решений, командой и экономикой продукта в технологических и data-driven компаниях.

— менеджер ИИ-продуктов

Хочу также

Выпускник программы сможет развиваться в ролях

Менеджер ИИ-продуктов

управляет полным циклом создания и развития AI-продукта: от выявления потребностей до внедрения и оценки эффективности

Менеджер ИИ-продуктов

Руководитель проектов

координирует запуск и реализацию ИИ-проектов, управляет командой, сроками, ресурсами и результатом

Руководитель ИИ-проектов

Продакт-менеджер в сфере искусственного интеллекта

отвечает за развитие продукта на стыке бизнеса, технологий и пользовательского опыта

Продакт-менеджер

Менеджер по внедрению ИИ-решений

адаптирует и внедряет инструменты искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании.

Менеджер по внедрению ИИ-решений

Менеджер ИИ-продуктов

управляет полным циклом создания и развития AI-продукта: от выявления потребностей до внедрения и оценки эффективности

Руководитель проектов

координирует запуск и реализацию ИИ-проектов, управляет командой, сроками, ресурсами и результатом

Продакт-менеджер в сфере искусственного интеллекта

отвечает за развитие продукта на стыке бизнеса, технологий и пользовательского опыта

Менеджер по внедрению ИИ-решений

адаптирует и внедряет инструменты искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании.

Программа

первый год

второй год

Дисциплины, которые ты освоишь

01

Философия научного знания

02

Иностранный язык в сфере профессиональных коммуникаций

03

Технологии разработки интеллектуальных систем

04

Математика для искусственного интеллекта

05

Управление ИТ-проектами

06

Процессы и методологии разработки решений на основе ИИ

07

Основы PR и маркетинга для ИИ-продуктов

08

Продуктовые исследования

09

Лаборатория гибких навыков

10

Научный семинар

11

Методы и технологии машинного обучения

12

Информационная безопасность программных систем

13

Основы DevOps

14

Управление ИИ-проектами

15

Основы UX / UI дизайна

16

Практики менторства и развития в ИТ-командах

Получите подробный учебный план магистратуры

получить учебный план

01

Иностранный язык в искусственном интеллекте

02

Научный семинар

03

Большие языковые модели (LLM)

04

Управление доходностью ИИ-продукта

05

Системный и бизнес-анализ

06

Проектирование систем машинного обучения (ML System Design)

07

Лаборатория гибких навыков

08

Основы глубокого обучения

09

Правовые аспекты разработки и использования ИИ

10

Стратегический продуктовый менеджмент

Получите подробный учебный план магистратуры

получить учебный план

Получите подробный учебный план магистратуры

получить учебный план

Вам подойдёт программа, если вы

Умеете писать код и разбираетесь в разработке, но хотите выйти за рамки «одной функции» и влиять на продукт целиком

Работали с ML на уровне учебных проектов и готовы идти глубже — в архитектуру, аналитику и управление

Хотите говорить не только с разработчиками, но и с бизнесом и заказчиком

Работаете аналитиком, менеджером, тестировщиком или разработчиком и хотите перейти в AI-продукты

Готовы серьёзно взяться за математику и технологии — не поверхностно, а чтобы разговаривать с командой на одном языке

Вы научетесь

Проектировать ML-системы

Научитесь описывать пользовательский сценарий, выбирать подход к модели, продумывать источники данных и требования к инфраструктуре — и всё это вместе с инженерами, а не вместо них.

Работать с ИИ ответственно

Разберётесь в правовых и этических аспектах: регуляторика, конфиденциальность данных, риски предвзятости моделей. Научитесь предлагать решения, которые безопасны для пользователей и устойчивы в долгосрочной перспективе.

Понимать AI-продукт изнутри

Разберётесь в архитектуре AI-систем: данные, модели, инфраструктура, мониторинг и безопасность. Будете понимать, чем PoC отличается от продакшна и что происходит после запуска.

Переводить между бизнесом и технологиями

Научитесь объяснять бизнесу ограничения моделей простым языком и доносить до инженеров бизнес-контекст и приоритеты. Это ключевой навык ИИ-менеджера.

Работать с аналитикой и метриками

Освоите продуктовую аналитику: воронки, когортный анализ, юнит-экономика, A/B-тесты. Сможете выстраивать систему метрик — от пользовательских до финансовых — и управлять доходностью продукта.

Управлять командой и продуктом

Научитесь ставить задачи кросс-функциональной команде, приоритизировать бэклог и вести дорожную карту ИИ-продукта от первого интервью с пользователем до масштабирования.