ELVTR: Product Management for AI & ML

Product Management for AI & ML от ELVTR — это шестинедельный живой курс, который ведёт Swaroop Desai, Lead Product Manager в Meta с десятилетним опытом работы над AI-продуктами, включая AI-трансформацию поиска в Facebook. Занятия проходят по понедельникам и средам в вечернее время. Следующая когорта стартует 4 мая и завершается 17 июня 2026 года.

Для кого

Курс рассчитан на практикующих product manager’ов, которые хотят добавить в свой набор навыков понимание AI и ML, на начинающих AI/ML PM, стремящихся углубить знания, а также на специалистов, переходящих в AI-продакт из смежных дисциплин — data science или бизнес-менеджмента. Предварительный опыт работы с AI не требуется.

Что изучается

Программа охватывает тринадцать модулей, которые следуют дуге AI-продукта от идеи до управления после запуска. Первая половина курса посвящена основам: роли AI PM, постановке задачи, принципам работы с данными в AI-системах и ключевым концепциям ML на уровне, доступном для PM, а не инженера. Вторая половина — генеративному AI и prompt engineering, поиску AI-возможностей в продукте, измерению бизнес-результатов с помощью метрик, подходящих для вероятностных систем, ответственному AI и управлению. Курс завершается стратегией выхода на рынок, динамикой AI-команд, трендами и финальным проектом — готовым для портфолио питч-деком AI-продукта. В программу также включена сессия по карьерному развитию.

Обучение сочетает живые сессии, воркшопы, разборы кейсов и упражнения по prompt engineering. В качестве примеров используются рекомендательные системы и автономные транспортные средства. В ходе курса предусмотрено четыре оцениваемых задания.

Что не охватывается

Курс не затрагивает production-инжиниринг и инфраструктуру — он разработан для PM, работающих в связке с AI-командами, а не для инженеров, строящих пайплайны моделей. Стоимость обучения не раскрывается публично: сайт предлагает скидку в $200 для поступающих, но узнать полную цену можно только связавшись с ELVTR, что создаёт дополнительный барьер по сравнению с курсами с прозрачным ценообразованием.

Когда стоит пройти

Если вы практикующий PM, который уже работал с AI-фичами без системной базы, и вам нужен живой преподаватель, у которого можно задавать вопросы, а не самостоятельное изучение в удобном темпе. Опыт инструктора в Meta означает, что примеры тяготеют к масштабируемому потребительскому AI, что полезно как контекст, даже если ваша компания работает в другом масштабе.