⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!

— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры

Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.

👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

Как диагностировать в проде thread pool starvation и «sync-over-async» без перезапуска?

Снимайте EventPipe-метрики (dotnet-counters): ThreadPool Queue Length/Completed/Active, aspnetcore-критерии; берите короткий dotnet-trace CPU-сэмплинг, при необходимости дамп. Признаки — длинная очередь, мало воркеров, блокирующие стеки. Лечение: end-to-end async, убрать .Result/.Wait(), вынести долгие блокировки, при пиках поднять MinThread, но не маскировать корень.

Библиотека собеса по С#

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?

На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:

▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику

Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.

Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».

Что вас ждет:

🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии

Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.

👉 Записаться на бесплатный демо-урок

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию

Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.

Одно направление закрывает только часть задачи.

Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥

Собери стек навыков под свою цель:

🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.

Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.

⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.

👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу

Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.

🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».

⏳ До 20 июня действует сниженная цена.

За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.

Что разберём:

🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.

На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.

👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

Program.cs — это не просто точка входа. За несколькими строками кода в ASP.NET Core скрывается полноценная инфраструктура запуска приложений, управления жизненным циклом и фоновых процессов.

На открытом уроке разберём, как на самом деле устроен ASP.NET Core и почему понимание Generic Host меняет подход к разработке .NET-приложений. Поговорим о жизненном цикле приложения, фоновых задачах через IHostedService и различиях между веб-приложениями и консольными сервисами.

Это особенно полезно разработчикам, которые уже работают с ASP.NET Core, но хотят глубже понимать архитектуру платформы, увереннее проектировать сервисы и принимать технические решения осознанно, а не
по шаблону. После занятия вы сможете по-новому посмотреть на архитектуру ASP.NET Core и понять, как управлять приложением, а не только писать код внутри него.

Открытый урок пройдёт 18 июня в 20:00 МСК в преддверии старта курса «C# ASP.NET Core разработчик».

Подробности и регистрация: https://clc.to/xKhxmQ

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

После урока вы:

🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.

🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут

👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!

Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.

Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.

🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей присоединиться к уроку