⏳ Воркшоп по Nix: встречаемся уже сегодня в 19:00 по МСК

Мы не просто поговорим о теории:
1️⃣ Напишем рецепт сборки для C-кода.
2️⃣ Усложним задачу: переведем сборку на CMake.
3️⃣ Подключим внешнюю библиотеку, чтобы увидеть, как Nix изолирует зависимости и гарантирует, что ваша сборка не сломается в будущем.
🎙 Спикер: Александр Сергеев из сообщества RULKC (Russian Linux Kernel Community).

📌 Как попасть на эфир: Открытый воркшоп (в рамках ИнженеркаТех Плюс) пройдет в Zoom.

Ссылку на трансляцию мы опубликуем прямо тут ровно за 10 минут до старта.

Включайте уведомления 🔔 и готовьте вопросы!

Большинство разработчиков валятся на техсобесах не потому что не знают как решать, а потому что не умеют думать вслух в условиях неопределённости.

Знакомо? Вы решали похожую задачу сто раз, но стоит интервьюеру добавить ограничение или переформулировать и мозг уходит в ступор.

Мы сделали место, где это лечится.

🧪 Инженерная песочница - тренажёр для технических собеседований
Не очередной LeetCode и навайбкоденная подделка. Вот чем отличается:
- Полноценная среда с тьютором и IDE в браузере, максимально близкой к реальному Live Coding в бигтехе.
- 70+ авторских задач .
Задачи с собеседований и из жизни. После решения доступен авторское решение от архитекторов и лидов. Сравниваете свой подход с эталонным.
- ИИ-тьютор, который не решает за вас
Задаёт наводящий вопрос, подсвечивает логическую ошибку, напоминает про синтаксис. Вы думаете сами, а он держит вас в фокусе.

Стек к которым мы собрали задачи и решения: Rust, Go, C/C++, Ассемблер, Java, SQL, DuckDB, Playwright, LangChain/LangGraph

🚀 На следующей неделе мы выпускаем бета-версию

Участники ИнженеркаТех Плюс и текущие студенты зайдут первыми.
Если давно присматривались к нашим курсам — март это ваш момент.
Все, кто присоединится до конца месяца, получат доступ к задачнику в числе первых пользователей.

Что можно купить прямо сейчас:
🛠 Разработка (Rust, Linux, Модули ядра, AI-агенты) → [тут]
🧪 Автотесты (Playwright на Python и JS) → [тут]
☁️ Инфраструктура (DevOps в Я.Облаке, DevSecOps) → [тут]
📊 Данные (DWH на dbt, ETL на Dagster, Apache NiFi, dlt, Pandas )→ [тут]
🎮 Симуляторы (QA Lead и Team Lead) → [тут]
👷🏼 Мат.моделирование (Matlab, Simintech, САУ и т.д.) → [тут]

Увидимся в песочнице !

Мы привыкли думать, что ИИ свалился на нас вместе с OpenAI. Но на самом деле это длится уже 80 лет и начиналось все не с глянцевых презентаций в Кремниевой долине, а с математической модели нейрона в 43-м.
Рассказали по порядку, как мы докатились до жизни такой с самого начала.

Квиз сегодня дополняет наш ролик одним интересным фактом.
Один из соавторов модели "Трансформер", о которой мы говорим в ролике, Лион Джонс, предложил название «Attention Is All You Need».

«Просто дёргать API умеют все. Строить надёжные ИИ-продукты — единицы».

Запускаем новый хардкорный курс «Разработка и проектирование AI-агентов» - старт 6 апреля.

Это сюжетный симулятор: у вас есть лид Артём, архитектор Павел и классический Заказчик, который хочет «всё и сразу, желательно бесплатно, и чтобы искусственный интеллект сам варил кофе». Ваша роль — разработчик, который никогда не работал с агентами, но которому предстоит с этим разобраться.

💡 Секретное оружие курса:
Мы открываем студентам доступ к специальной песочнице для подготовки к тех. собесам. Внутри — более 100 задач по Go,Assembler, Playwright , Java, C++/C, LangChain, SQL, Duckdb, Rust и др. Набьете руку так, что любой лайв-кодинг покажется легкой разминкой.

Программа интенсива по неделям:
Каждому студенту даем $10 на API GPT для тестов — этого хватит, чтобы пройти практикум 3-4 раза 😉

Неделя 1. Развертывание Ollama в Docker. Настройка локального API через FastAPI и Swagger.
Неделя 2. Решаем задачи на практике и погружаемся в LangChain и LangGraph для отработки базовой логики.
Неделя 3. Проектирование графов. Учим агента рассуждать, использовать инструменты и исправлять свои ошибки.
Неделя 4. RAG. Создание векторных индексов в FAISS. Подключение базы знаний для работы без галлюцинаций.
Неделя 5. Контроль качества. Внедрение Langfuse. Настройка метрик, чтобы объективно измерять точность ответов, а не верить модели «на слово».
Неделя 6. Экономика. Анализ логов, расчет стоимости токенов и защита бизнес-кейса.

Спец. цена для 1-го потока: 28 500 ₽ вместо 32 250 ₽

Бюро 1440 запустили 16 серийных спутников для создания первого в РФ низкоорбитального интернета (аналог Starlink). В отличие от старой спутниковой связи, этот проект даст высокую скорость и минимальную задержку в любой точке страны, даже в самолетах и поездах.

Друзья, сегодня 25 марта воркшоп «LLM для ревью и рефакторинга SQL» не состоится. Мы вынуждены отменить встречу. Приносим извинения за изменение планов.

Следите за анонсами, скоро будут новые!

Пока вы вручную парсите логи, кто-то пьет кофе, потому что за него это делает ИИ-агент ☕

Давайте честно. Все вокруг говорят про ИИ, но большинство инженеров используют LLM просто как умный поисковик: сгенерировать кусок кода, спросить про ошибку, написать регулярку.

Но это лишь 1% возможностей 💅

Откладывая глубокое погружение в разработку AI-агентов, вы каждый день расплачиваетесь самым дорогим - своим временем. Вы продолжаете делать руками ту рутину, которую давно пора делегировать алгоритмам:

❌ Вместо того чтобы проектировать крутые системы, вы тратите часы на разбор инцидентов и поиск ответов в доках. Хотя ваш собственный локальный RAG-агент сделал бы точную выжимку по базе знаний за 5 секунд.
❌ Вместо решения действительно интересных задач, вы работаете «на ручном приводе», продолжая писать тонны рутинного бойлерплейт-кода руками.
❌ Пока вы думаете, что LLM – это просто умный чат в браузере, рынок уходит вперед. Умение зашивать автономных ИИ-агентов в бизнес-логику — это уже не гиковская магия, а новые требования к работе, которое напрямую влияет на вашу ценность в компании.

Как подметил наш преподаватель:

«LLM - это инструмент, который облегчает решение сложных и рутинных задач инженера. Но чтобы начать уверенно делать агентов под конкретные рабочие (и личные!) задачи, старых методов мало. Надо освоить новые подходы к разработке».

Именно в этом кроется главная проблема: нельзя просто «написать промпт» и получить надежный продукт. Агенты требуют правильной архитектуры, оркестрации (LangChain/LangGraph) и векторного поиска (RAG), чтобы не галлюцинировать и не ломаться на каждом шаге.

Если вы не понимаете, как это работает под капотом, вы остаетесь заложником чужих инструментов.

Пора собирать собственных ИИ - ассистентов, которые заберут рутину и сделают вас инженером нового уровня. За 6 недель на хардкорном курсе-симуляторе «Разработка и проектирование AI-агентов» мы дадим ту самую архитектурную базу.

🚀 ОБНОВЛЕНИЕ: Симулятор разлетелся как горячие пирожки! Основные места на 1-й поток закончились за пару дней. Чтобы не оставлять желающих за бортом, мы добавили ещё +5 финальных мест. Больше расширять группу точно не будем, чтобы сохранить качество обучения.

Это ваш действительно последний шанс попасть в этот запуск на спец. условиях.

🔥 Старт: 6 апреля
Спец. цена для 1-го потока: 28 500 ₽ вместо 32 250 ₽