ИИ в работе DevOps-инженера

Курс представляет собой интенсивную программу, направленную на глубокую интеграцию технологий искусственного интеллекта в повседневную работу DevOps и SRE инженеров. Основная цель обучения — избавить специалистов от рутинных задач, ускорить процесс релизов и повысить общую эффективность инженерных команд. Программа построена на принципе максимальной практичности: из 55 часов общего времени 49 часов отведено под реальную практику. Участники не просто изучают теорию, а сразу внедряют AI-инструменты в свои пайплайны, системы алертинга и процессы деплоя. В ходе обучения вы освоите ключевые технологии, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), Claude Code, облачные модели и создание специализированных AI-агентов. Вы научитесь подключать LLM через OpenRouter, внедрять автоматизации на платформе n8n, создавать кастомных чат-ботов с доступом к вашей внутренней документации, а также настраивать AI CLI для оптимизации работы над проектами.

Курс идеально подходит для DevOps и SRE инженеров, стремящихся снизить нагрузку на дежурства (on-call) и стандартизировать работу с AI; для авторов CI/CD пайплайнов, желающих автоматизировать написание и поддержку конфигураций; для тимлидов и техлидов, которые планируют внедрять AI-автоматизацию в процессы своих команд; а также для разработчиков и QA-инженеров, ищущих готовые инструменты для написания кода и тестирования. По итогам 8 недель обучения вы получите готовые рабочие сценарии: настроенный AI-воркфлоу для обработки инцидентов, систему ведения документации, эффективный claude.md для вашего проекта и собственного DevOps-агента, адаптированного под ваш стек. Формат обучения предполагает глубокое погружение в настройку инструментов под конкретные задачи, что позволяет сразу после окончания курса применять полученные навыки в реальной рабочей среде. Вы научитесь писать скиллы и инструкции для агентов, делегировать им рутинные задачи и создавать безопасные системы автоматизации, что делает этот курс незаменимым инструментом для профессионального роста в эпоху AI-трансформации инженерных процессов.