Пятница, 19:00. Худшее время для деплоя, но идеальное, чтобы разобраться, как обслуживать AI-сервисы и что отвечать на собесах про векторные БД.

Как SRE и DevOps инженеру поддерживать AI-сервисы? Нужно понимать, что внутри пайплайна.

Разберём на открытом уроке:

— архитектурный стек: векторные БД (`FAISS`, Chroma`) и `LangChain;
— что такое RAG и чем он сложнее обычного бэкенда;
— как организовать подачу контекста из PDF-документов.

Один из спикеров — Алексей Яндутов, ML-инженер в поиске Яндекса.

Занятие в рамках курса «Разработка AI-агентов». Только технические детали.

Записаться на урок

На собесах Senior DevOps теперь спрашивают AI Ops, а ты всё ещё «жаришь» скрипты?

Настоящий Шеф проектирует Систему.

В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Разберись, как внедрить автономных помощников в инфраструктуру. 🛠️

В программе:

— мультиагентные системы в CrewAI: автоматизация рутины;
— сложная логика в LangGraph: контроль состояний пайплайна;
— tool use интеграция: работа агентов с API и консолью. ☁️

Записаться на курс

Завтра стартуем: курс по разработке ИИ-агентов 🛠️

Освойте AI Ops до того, как это станет мейнстримом. Мы научим создавать автономных помощников на CrewAI, управлять логикой в LangGraph и интегрировать их в ваши CI/CD процессы и инфраструктуру.

👉 Успейте занять место до начала занятий

«Как автоматизировать SRE-задачи с помощью AI-агентов?»

Это не гипотетический вопрос, а реальность собеседований в 2026 году. Чтобы на него ответить, нужно понимать архитектуру мультиагентных систем и способы их внедрения в пайплайны.

Подготовьтесь к вызовам рынка на курсе «Углубленные AI-агенты».

Что вы узнаете:

— как проектировать агентов для решения инфраструктурных задач;
— фреймворки CrewAI, LangGraph и AutoGen;
— интеграция инструментов мониторинга и RAG;
— практика создания автономных систем.

Обучение уже идет, залетайте в поток.

🚀 Записаться на основной курс

Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

«Расскажите про ваш опыт внедрения Shift-left...»

Этот вопрос на собеседовании в BigTech часто ставит в тупик. На практике это означает Shift-left относительно традиционных внешних сканеров: проверки смещаются с этапа готового продукта на стадию сборки контейнера. 💡

Один из ключевых инструментов для реализации этой стратегии — Kaspersky Container Security. Вместо ручной сборки стека из разрозненных опенсорс-решений, KCS предлагает комплексный инструмент «из коробки», который даёт разработчику автономность: 🏗

— ролевая модель доступа позволяет разработчикам самостоятельно прогонять образы через тесты без участия ИБ-отдела;
— визуализация графа связей компонентов помогает быстро найти источник проблемы в инфраструктуре Kubernetes;
— автоматическая блокировка вредоносных образов на ранних этапах снижает стоимость исправления ошибок в разы.

Вопрос: Чем проприетарный сканер KCS лучше опенсорсного ClamAV? Ответ: Глубиной анализа и наличием уникальных баз Anti-APT, которые ловят угрозы, отсутствующие в публичных репозиториях.

Изучите матчасть по защите контейнеров, чтобы аргументированно отвечать на интервью.

Подробности здесь → https://proglib.io/p/bezopasnyy-kuber-za-odin-shag-kak-ne-slit-150-millionov-na-hotfiksy-2025-12-29

Задача: «Как предотвратить зацикливание агента?»

На собеседовании спросят: что будет, если агент решит бесконечно уточнять ответ?
Правильный ответ: Графовая архитектура с Recursion Limit.

В LangGraph это базовый механизм:

— жёсткий лимит на количество шагов (steps);
— проверка состояния перед каждым переходом;
— алертинг при превышении лимитов.

Разберитесь в архитектуре AI-систем. Курс уже стартовал.

Записаться на курс

Смотреть первую лекцию

Вопрос на собеседовании: Observability для AI-агентов

Как мониторить систему, где логика нелинейна?

Правильный подход в 2026: трейсинг графов (через LangSmith или аналоги). Вы должны видеть не просто «вход-выход», а весь путь агента по узлам LangGraph.

Вас спросят про версионирование состояния и отладку циклов. Будьте готовы ответить, как превратить «чёрный ящик» в управляемый сервис.

Этому мы учим на курсе.

Записаться на обучение

Технический разбор темы: Смотрите вводный урок бесплатно.

По вашему опыту, в чем преимущества DevOps?

Пример ответа: «Применяя философию DevOps, я получил несколько преимуществ, в том числе более быстрый выход на рынок, повышенную надежность и стабильность, а также улучшенную масштабируемость. Благодаря простоте распределения ресурсов, которую обеспечивает горизонтальное и вертикальное масштабирование, команды могут улучшить масштабируемость приложения и лучше удовлетворить требования пользователей. Автоматизация, непрерывная интеграция и непрерывная доставка также могут облегчить командам быстрое создание, тестирование и развертывание своих приложений и сократить время вывода на рынок. Автоматизированное тестирование и мониторинг также могут помочь повысить общую надежность и стабильность приложения.»

Библиотека собеса по DevOps