ИИ в работе DevOps-инженера

София Филиппова и Виктор Ведмич разбирают применение технологий искусственного интеллекта в задачах системного администрирования, поддержки инфраструктуры и сопровождения релизов. Вы научитесь интегрировать языковые модели в пайплайны CI/CD, автоматизировать разбор инцидентов и настраивать автономных агентов под инфраструктурный стек.

О чём курс

Материал сфокусирован на практическом внедрении нейросетевых инструментов в существующие инженерные процессы. Авторы подробно рассматривают работу с большими языковыми моделями через шлюз OpenRouter, протокол Model Context Protocol (MCP), утилиты Claude Code и OpenCode, а также построение систем генерации с расширенным поиском (RAG).

На практических кейсах вы настроите не менее трёх прикладных сценариев: телеграм-бота для приёма команд и мониторинга, автоматические сценарии обработки логов в платформе n8n и поиск ответов по внутренней документации компании. Отдельное внимание уделено безопасной эксплуатации LLM в закрытых контурах с учётом классификации OWASP Top-10 for LLM.

Для кого

Материал рассчитан на технических специалистов разных профилей:

• DevOps- и SRE-инженеры, желающие автоматизировать рутинные операции и снизить нагрузку во время дежурств;
• специалисты по CI/CD, которые занимаются поддержкой и регулярной оптимизацией пайплайнов;
• тимлиды и технические лидеры, планирующие внедрение инструментов автоматизации в процессы команды;
• разработчики и QA-инженеры, которым требуются ассистенты для написания кода, отладки и запуска тестов.

Что внутри

Курс рассчитан на восемь недель и включает 55 часов обучения, из которых 49 часов отведены практической отработке. Темы распределены по следующим блокам:

• основы функционирования больших языковых моделей, управление контекстным окном и промпт-инжиниринг;
• анализ уязвимостей LLM, риски внедрения промпт-инъекций и защитные меры в инженерных средах;
• построение автоматизаций в low-code системе n8n, подключение внешних API и логики разбора ошибок;
• конфигурация инструментов командной строки, включая Claude Code, и оформление инструкций в файле CLAUDE.md;
• протокол MCP, настройка готовых решений и разработка собственных серверов на Python или TypeScript;
• проектирование архитектуры RAG на корпоративных данных с использованием n8n;
• создание профильных агентов, делегирование подзадач и настройка хуков автоматизации;
• разработка собственного агентного пайплайна под задачи конкретного проекта в рамках демо-дня.

Формат

Обучение проходит в формате записей встреч потока. Каждое видео длится около полутора часов. В комплект входят дополнительные обучающие материалы и практические задания для самостоятельной работы.