Curs de pregatire Inginer AI Forward Deployed: Definirea, construirea și lansarea sistemelor AI de producție

AI Forward Deployed Engineer

• Diferența față de rolurile de ML engineer și solutions engineer
• Responsabilitatea pentru rezultate finale, nu doar pentru milestone-uri de livrare
• Colaborarea cu echipele de produs, cercetare și securitate

Discovery în companiile complexe

• Analiza unui flux de lucru complet, de la început până la final
• Hărțuirea sistemelor, a datelor și a punctelor de preluare
• Identificarea constrângerilor care blochează crearea de valoare

Definirea problemei și prioritizarea

• Validarea cazurilor de utilizare din perspectiva fezabilității
• Evaluarea fluxurilor candidate în funcție de efortul necesar
• Alegerea primului flux de lucru care trebuie validat

Cadrul valorii și criteriile de acceptanță

• Stabilirea valorilor de bază (baseline) înainte de începerea dezvoltării
• Formula case de business pentru sponsorii din financiar
• Stabilirea criteriilor de acceptanță împreună cu utilizatorii

Selecția modelelor: Frontier și Open Weights

• Comparația între GPT-6, Claude 5.5 și modelele open source
• Compromise între context, latență și costul per unitate
• Când regulile de date impun modele găzduite local

Ingineria contextului și designul prompturilor

• Structurarea instrucțiunilor pentru un comportament fiabil
• Asamblarea contextului din sistemele de înregistrare (systems of record)
• Cache-ul de prompturi și minimizarea tokenilor

Retrieval și fundamentarea cunoștințelor

• Fragmentarea (chunking) și indexarea conținutului enterprise
• Căutare hibridă, reranking și citări
• Evaluarea retrieval-ului separat de generare

Agenți și utilizarea tool-urilor

• Designul tool-urilor și interfețe tipizate
• Construirea cu agent SDK-urile OpenAI și Claude
• Aprobări, reîncercări și gestionarea erorilor

MCP și integrarea enterprise

• Revizia Protocolului de Contextualizare a Modelului (MCP) 2026-07-28
• Construirea și securizarea serverelor MCP
• Permisiunile tool-urilor bazate pe identitatea enterprise

Evaluarea ca limbaj de livrare

• Seturi de testare (golden sets) construite pe baza muncii reale
• Scoring automatizat și judecători LLM
• Poale de lansare (release gates) legate de pragurile de evaluare

Guardrails, siguranță și supraveghere umană

• Guardrails la nivelul prompturilor, tool-urilor și politicilor
• Puncte de escaladare și revizuire umană
• Urmărirea auditului (audit trails) și obligațiile privind manipularea datelor

Arhitectura de deploy în infrastructura clientului

• Constrângerile de identitate, rețea și rezidență a datelor
• Gateway-ul de modele și abstractizarea multi-provider
• Infrastructură ca cod (IaC) și procesul de release

Observabilitate, costuri și economia tokenilor

• Tracing-ul rulărilor agenților și al apelurilor către tool-uri
• Dashboard-uri pentru calitate și cheltuieli
• Reducerea costurilor fără pierderea calității

Adopție și schimbare

• Facilitarea implementării pentru cei care fac lucrul real
• Rețele de avocați (champions) și bucle de feedback
• Măsurarea vitezei de adopție

De la proiect la capacitate reutilizabilă

• Împachetarea fluxurilor de lucru dovedite
• Playbook-uri, blueprint-uri și acceleratoare
• Preluarea către echipele interne