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

Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.

Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.

🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).

👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

🚀 Освойте разработку AI-агентов и получите доступ ещё к двум курсам Академии бесплатно!

В 2026 году просто писать код мало. Компании ищут инженеров, умеющих проектировать автономные системы и закрывать задачи бизнеса в разы быстрее.

Чтобы вы вышли на рынок с максимальным преимуществом, мы подготовили специальное предложение: покупаете курс по AI-агентам и ещё 2 курса Академии получаете бесплатно!

Соберите свой стек под оффер:

🔹 AI-агенты + AgentOps + Архитектура — комбо для бэкендеров и техлидов, чтобы внедрять ИИ без боли для прода.
🔹 AI-агенты + Математика + ML — для тех, кто хочет войти в Data Science.
🔹 AI-агенты + Алгоритмы — чтобы уверенно проходить хардкорные технические собесы.

Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке AI-агентов и указываете еще два курса, которые хотите открыть в подарок.

Старт обучения — уже в июле. Количество мест ограничено, выбирайте зрелый подход к карьере.

👉 Забрать предложение и освоить ИИ-агентов

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru

Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.

👉 Посмотреть запись можно тут:
● VK
● YouTube

Что не является одним из главных преимуществ разработки безопасной системы производственной культуры?

👾 — Сложность ваших систем будет контролироваться, поэтому проблемы в проектах и ​​эксплуатации будут быстро обнаруживаться
👍 — Команде DevOps больше не нужно быть осторожной и внимательной, чтобы обеспечить качество
🥰 — Проблемы быстро решаются, пока они маленькие. Решение задач приведет к спонтанному формированию новых организационных знаний и опыта
⚡️ — Лидеры вашей DevOps-организации воспитывают других лидеров, которые создают и постоянно совершенствуют безопасные системы работы

Библиотека задач по DevOps

⭐️ Dream Team 5-го потока: научитесь строить ИИ-агентов у практиков из BigTech

14 июля стартует новый поток курса по разработке ИИ-агентов, и в этот раз мы собрали по-настоящему звездный состав менторов. Это эксперты, которые прямо сейчас определяют развитие AI в России: Yandex Cloud, Avito AI Lab, cloud․ru и НИУ ВШЭ.

Чтобы ваш вход в ИИ-инженерию был максимально мощным, мы подготовили специальное предложение: до 30 июня при покупке курса по ИИ-агентам вы получаете еще 2 любых курса Академии в подарок! 🔥

Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке ИИ-агентов и указываете менеджеру ещё два курса, которые хотите забрать бесплатно.

👉Заберите 3 курса по цене 1 на звездном потоке по ИИ-агентам

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!

Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор

— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.

— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

В Kubernetes приложение прогревается ~40 сек и первое время отдаёт 503. Во время деплоя Pod перезапускается из-за срабатывания liveness. Что сделать правильно?

👾 — Увеличить только readinessProbe.initialDelaySeconds
👍 — Настроить startupProbe, чтобы liveness/readiness не срабатывали, пока сервис не прогреется
🥰 — Увеличить terminationGracePeriodSeconds
⚡️ — Отключить все пробы

Библиотека задач по DevOps

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!

Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.

🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).

● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.

● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.

👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

Сборка Python-сервиса в Docker идёт долго: при каждом изменении кода заново ставятся зависимости. Как оптимизировать время сборки без потери воспроизводимости?

👾 — COPY . . перед установкой и RUN pip install -r requirements.txt
👍 — Многоступенчатая сборка + стабильный базовый образ; сначала COPY requirements*.txt и
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip pip install -r requirements.txt, затем COPY src/ . — чтобы кэш слоёв зависимостей сохранялся
🥰 — Всегда брать python:latest, чтобы получать свежие зависимости
⚡️ — Собирать с --no-cache, чтобы не было «залипшего» кэша

Библиотека задач DevOps

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁

Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.

Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!

👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!

Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.

Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.

Какие навыки проверите:

- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.

Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!

Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!

Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.

👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку

В Kubernetes-продакшене при резком росте нагрузки Pod’ы начинают «падать» с ошибкой OOMKilled. Какое решение будет наиболее корректным?

👾 — Увеличить количество реплик через kubectl scale
👍 — Настроить корректные resources.requests и resources.limits, а также включить HPA/VPA
🥰 — Перезапускать Pod’ы вручную при каждом OOMKilled
⚡️ — Перейти на hostNetwork: true, чтобы Pod имел доступ к ресурсам всей ноды

Библиотека задач DevOps

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

В Kubernetes-продакшене вы хотите гарантировать, что Pod будет получать фиксированное количество ресурсов и при превышении лимита — ограничиваться, а не "выбивать" всю ноду. Какой механизм нужно использовать?

👾 — HorizontalPodAutoscaler (HPA)
👍 — Requests и Limits в PodSpec
🥰 — PodDisruptionBudget (PDB)
⚡️ — ConfigMap

Библиотека задач DevOps

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!

Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!

👨‍💻 Спикер: Андрей Носов

Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов

Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.

Что в программе:

● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.

Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.

👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?

Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.

Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.

На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.

Что вас ждёт:

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

👉 Записаться на бесплатный демо-урок