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
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.
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 научитесь
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.
Кем вы станете по завершению учёбы
Менеджером ИИ-продуктов с крепкой технической базой
Специалистом, который умеет создавать и развивать AI‑продукты полного цикла
Специалистом, который ведёт продукт от идеи до результата
Как поступить?
20 июня — начало приёма документов через госуслуги
03
Подписать договор и оплатить обучение
После успешного прохождения вступительных испытаний подпишите договор и оплатите обучение
04
Дождаться приказа о зачислении
После завершения всех этапов ожидайте издания приказа о зачислении
02
Подготовить и подать документы
Подготовьте необходимые документы и подайте их до 20 августа (окончание приемной комиссии)
записаться на консультацию
АНО «Гига Школа»
ИНН 7453352684, ОГРН 1237400013950
ИНН 7453352684, ОГРН 1237400013950
