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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

Engineer Production-Ready LLM Systems.

Learn prompting, tuning, retrieval, and scalable architectures for reliable AI applications.

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Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Design and deploy production-grade LLM systems combining prompting, tuning, and retrieval

  • Build reliable, scalable AI pipelines with evaluation, monitoring, and governance

  • Apply responsible AI practices, ethics, and safety throughout the lifecycle of LLMs

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Test Automation
  • Catégorie : Software Architecture
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Product Requirements
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Process Design
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Systems Architecture
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Prompt Patterns
  • Catégorie : Data Pipelines

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Kubernetes

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Certificat professionnel - série de 6 cours

Production AI Model Development and Ethics

Production AI Model Development and Ethics

COURS 1, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.

  • Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.

  • Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.

  • Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Technical Documentation
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Model Training
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Building Reliable LLM Systems

Building Reliable LLM Systems

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • Build scripts with lexical/semantic metrics to evaluate LLMs, diagnose hallucinations, and balance vector-search recall against latency.

  • Apply hypothesis testing, confidence intervals, and significance metrics to evaluate model accuracy and validate results from A/B experiments.

  • Utilize parameterized SQL and data manipulation to segment user logs, calculate retention, and securely retrieve large-scale datasets.

  • Analyze LLM performance gaps to prioritize technical fixes and implement remediation measures for production-level reliability.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : SQL
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Debugging
Catégorie : Python Programming
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Testing and Refining LLM Applications

Testing and Refining LLM Applications

COURS 3, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply TDD to microservice endpoints and refactor modules based on code reviews to improve readability and reduce complexity.

  • Develop behavior and safety tests to ensure LLM outputs comply with policies and block unsafe changes to the model.

  • Apply data versioning to track artifacts and evaluate ML experiment runs to select production-ready models.

  • Create scripts using Python's argparse to automate multi-step computational workflows in cloud environments.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Software Testing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Test Driven Development (TDD)
Catégorie : Scripting
Catégorie : Microservices
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : CI/CD
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Software Engineering
Catégorie : Test Automation
Catégorie : Testability
Catégorie : Automation
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : SQL
Catégorie : Python Programming
Designing Production LLM Architectures

Designing Production LLM Architectures

COURS 4, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Compare synchronous and asynchronous architectures and apply 12-factor principles and container orchestration to deploy scalable microservices.

  • Analyze multi-region deployments, pinpoint latency bottlenecks, and design resilient architecture improvements via fault analysis.

  • Create Airflow DAGs to automate data workflows and analyze the impact of schema evolution on downstream processes and tests.

  • Analyze trade-offs between self-hosting models vs. managed APIs and evaluate proposed infrastructure for fault tolerance and cost.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Microservices
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Scalability
Catégorie : Systems Architecture
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Infrastructure Architecture
Catégorie : Software Design
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Azure DevOps
Catégorie : Managed Services
Catégorie : AWS CloudFormation
Evaluating LLM Performance and Efficiency

Evaluating LLM Performance and Efficiency

COURS 5, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create PRDs with requirements and success metrics, and evaluate features against user-story acceptance criteria to identify gaps.

  • Evaluate prompt patterns and compute-spend reports to implement model-optimization techniques that reduce operational costs.

  • Analyze pipelines using value-stream mapping to eliminate inefficiencies and prioritize chatbot KPI optimizations.

  • Create technical documentation for vector index updates and evaluate system effectiveness against business requirements.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Product Requirements
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Process Optimization
Catégorie : Procedure Development
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Cost Reduction
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Process Design
Catégorie : Process Mapping
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : Operational Efficiency
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Business Process Automation
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Acceptance Testing
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : LLM Application
Advancing Your Career in Production AI

Advancing Your Career in Production AI

COURS 6, 1 heure

Ce que vous apprendrez

  • Position yourself for senior AI roles by creating a strategic portfolio and mastering advanced system design and ethics-focused technical interviews.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI
Catégorie : SQL
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Communication
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : CI/CD
Catégorie : LLM Application
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Technical Design
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : AI Security
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Artificial Intelligence

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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