AI Agentic Engineering Mentor

PDP Academy AI Agentic Engineering yo‘nalishi uchun kuchli amaliy tajribaga ega Mentor izlamoqda.

Bizga shunchaki AI texnologiyalarini biladigan mutaxassis emas, balki real AI loyihalar yaratgan, ularni biznes jarayonlariga joriy qila oladigan va o‘z tajribasini talabalarga sodda hamda amaliy tarzda o‘rgata oladigan mentor kerak.

ASOSIY VAZIFALAR

• AI Agentic Engineering bo‘yicha nazariy va amaliy darslarni olib borish.
• LLM, Prompt/Context Engineering, RAG, AI Agents, MCP, Multi-Agent, Local AI va avtomatlashtirishni real loyihalar orqali o‘rgatish.
• Live coding, workshop va loyiha asosida talabalar bilan real AI yechimlar yaratish.
• AI agentlarni korporativ tizimlar va biznes jarayonlariga integratsiya qilish yondashuvlarini o‘rgatish.
• Talabalar loyihalarini, kodlarini va topshiriqlarini baholash, code review va konstruktiv feedback berish.
• Talabalarni portfolio, real biznes loyihalari va texnik suhbatlarga tayyorlash.
• Kurs dasturini yangi texnologiyalar va amaliy tajriba asosida rivojlantirish.

KIMNI IZLAYAPMIZ?

• AI/ML, LLM yoki Agentic AI yo‘nalishida kamida 2 yil amaliy tajribaga ega.
• Real yoki production loyihalarni noldan ishlab chiqib, ishga tushirgan.
• AI agentlar, multi-agent yoki autonomous agent tizimlari bilan ishlagan.
• AI yordamida biznes jarayonlarini avtomatlashtirish va turli korporativ tizimlarga integratsiya qilish tajribasiga ega.
• AI yechimlarni prototipdan production darajasigacha olib chiqa oladi.
• Biznes muammosini tushunib, unga mos AI yechimni tanlay oladi.
• AI'ni moliya, HR, marketing, savdo, operatsiya, customer service kabi turli yo‘nalishlarga moslashtira oladi.
• Texnik bo‘lmagan xodimlarga ham AI imkoniyatlarini ularning ish jarayoniga mos va tushunarli qilib tushuntira oladi.

TEXNIK TALABLAR

• Python.
• LLM va zamonaviy AI API'lari bilan amaliy ishlash.
• Prompt/Context Engineering, RAG, Tool Calling va AI Agent arxitekturasi.
• Memory, state management, planning, reasoning va Multi-Agent yondashuvlari.
• Agentlarni API, webhook, database va tashqi/korporativ tizimlar bilan integratsiya qilish.
• Kamida bitta zamonaviy Agentic AI framework bilan chuqur amaliy tajriba.
• RAG va vector database'lar.
• n8n yoki boshqa automation platformalari.
• Git va Docker.
• AI tizimlarini test qilish, evaluation, monitoring va debugging.
• Prompt injection, access control va sensitive data bilan bog‘liq asosiy AI Security tamoyillarini tushunish.
• AI agentni shunchaki qurish emas, balki real ish jarayonida foydali va barqaror yechimga aylantira olish.

Quyidagi texnologiyalardan bir nechtasi bilan tajriba katta ustunlik beradi: LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Qdrant, pgvector, Pinecone, Ollama, vLLM, Hugging Face.