Ринат Минязев — инженер-программист, доцент КНИТУ-КАИ, автор образовательных программ и практик по искусственному интеллекту, Linux, DevOps и автоматизации рабочих процессов.
Корпоративные мастер-классы и консультации на реальных задачах компании: документы, процессы, аналитика, локальные модели и безопасность данных.
От обучения команды до развертывания локальной нейросети. Работаю с теми задачами, которые можно встроить в реальную ежедневную работу.
Поиск точек, где ИИ ускоряет подготовку документов, анализ, коммуникации и принятие решений.
Повторяющиеся операции, генерация файлов, обработка PDF, Word и Excel, создание шаблонов и рабочих сценариев.
Ollama, Open WebUI, модели на собственном сервере — без отправки чувствительных данных во внешние сервисы.
Практические программы для руководителей, HR и команд: от основ до внедрения в конкретные рабочие задачи.
Linux, компьютерные сети, DevOps, Java, Android, веб-разработка, серверные решения и вычислительные кластеры.
Разбор процессов, рисков, ограничений и сценариев внедрения. Выбор инструментов под задачу, а не по моде.
Сочетание инженерной глубины, академической базы и многолетней практики обучения.
Работа с вычислительными кластерами Linux, системным программированием, сетями и серверной инфраструктурой.
Компьютерные дисциплины, программирование, сети, Linux, DevOps, мобильная и веб-разработка, современные инструменты ИИ.
Специальность 05.13.18 — математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.
Корпоративные консультации, обучение сотрудников и практическое внедрение ИИ в офисные и управленческие процессы.
Работаю как с доступными облачными сервисами, так и с закрытыми корпоративными решениями.
Курсы и практикумы для начинающих, IT-специалистов и сотрудников компаний.
Можно начать с одной консультации или практического дня и затем перейти к полноценному обучению и внедрению.
Разбор задач, ограничений, рисков и приоритетов. Понятный план первых шагов.
Работа вместе с руководителем или командой на реальных задачах компании.
Обучение, шаблоны, регламенты, сопровождение и закрепление новых рабочих привычек.
Без перегруженной теории. С опорой на процессы, данные, безопасность и измеримый эффект.