Смотреть урок
На GitHub есть всё, чтобы стать AI-инженером с нуля. Собрали 10 репозиториев и 90-дневный план — от первого локального запуска модели до готового портфолио.
Что внутри:
🔹 10 репозиториев с разбором — зачем каждый и с чего начать
🔹 План по неделям: что строить, что пушить, как говорить об этом на интервью
🔹 4 портфолио-проекта с конкретным стеком и точками для обсуждения
🔹 Полный список тем, которые закрывают эти репозитории
💡 Без диплома, без платных курсов — только открытый код и доказуемая практика.
Рынок AI-инженеров в 2026 году платит не за образование. Он платит за умение строить и запускать рабочие системы.
10 открытых репозиториев. 90 дней практики. Портфолио с реальными проектами - и позиция с зарплатой от $200К становится достижимой целью. Без диплома, без буткемпа, без платных курсов. Всё, что нужно уже в открытом доступе на GitHub.
Этот гайд — пошаговый маршрут: какие репозитории изучать, в каком порядке, что строить и как говорить об этом на собеседовании.
[github.com/Shubhamsaboo/awesome-1lm-apps](https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-1lm-apps)
Готовый справочник по production-AI. Курируемая коллекция работающих LLM-приложений: RAG-пайплайны, AI-агенты, мультимодальные приложения — весь код можно запустить и модифицировать сразу.
Почему это важно
На большинстве собеседований на позицию AI-инженера спросят: «Вы строили что-то в production?» Этот репозиторий даёт десятки рабочих примеров, которые можно изучать, форкать и расширять. Начинайте здесь чтобы понять, как выглядят реальные AI-приложения, а не учебные демо.
- Ключевые темы: RAG, агенты, мультимодальность, production-код.
[github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
Базовый фреймворк для создания LLM-приложений. В 2026 году используется в production у Klarna, Replit, Elastic и большинства AI-стартапов. Если вы собираетесь глубоко изучить один фреймворк - это он.
Почему это важно
LangChain встречается в 70%+ вакансий AI-инженера. Фреймворк абстрагирует провайдеров моделей, эмбеддинги, векторные хранилища и цепочки в составные компоненты. Освойте LCEL и вы сможете построить любой LLM-пайплайн.
- Ключевые темы: фреймворк, chains, LCEL, отраслевой стандарт.
[github.com/langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
Слой оркестрации для production AI-агентов. Позволяет строить агентские воркфлоу с состоянием, циклами, ветвлением и паттернами human-in-the-loop.
Почему это важно
Простых цепочек недостаточно для production. LangGraph позволяет строить агентов, которые рассуждают в циклах, восстанавливаются после ошибок и координируют несколько шагов. Именно…