Подключите LLM локально (on-prem/VPC) или в облаке
Внедрите автоматизации на n8n
Соберёте приватного AI-бота с кастомным RAG для вашей документации
Создадите 3+ рабочих AI-воркфлоу для реальных DevOps-задач

На курсе вы не просто изучите теорию, а соберёте готовые инструменты под ключ:

Купить

Программа

Меньше рутины, быстрее релизы, ниже MTTR

ИИ в работе DevOps-инженера

Практика в живом формате, безопасный контур и кастомные агенты

49ч практики из 55ч

вы сразу внедряете AI в пайплайны, алерты и деплои

Безопасный контур

Локальные LLM, AI-боты с кастомным RAG и политика данных

Готовый результат

3+ рабочих AI-workflow, e2e-пайплайн и отчёт по затратам для руководства

Интеграция под DevOps-процессы

n8n, Claude Code, OpenCode,
мониторинги и алерты

Знакомое состояние?

Этот курс — ваше решение, если вы:

который хочет автоматизировать рутину, стандартизировать работу с AI и наконец-то снизить нагрузку на дежурства (on-call)

который погряз в причесывании или переписывании CI/CD

Автор CI/CD пайплайнов

которому нужно обосновать инвестиции в AI руководству с помощью рабочих и безопасных пилотов

Тимлид или техлид

который ищет готовые AI-инструменты под свои конкретные задачи: от написания кода до тестирования

Разработчик или QA-инженер

DevOps/SRE инженер

Руководство ждёт от вас не экспериментов, а пилотных проектов с понятной окупаемостью

Отдел безопасности накладывает вето на публичные AI-сервисы типа ChatGPT

Процесс релиза напоминает пробку из-за кучи ручных согласований и проверок

Алерты сыпятся как из ведра, MTTR ползёт вверх, а команда на дежурстве — на грани выгорания

Мы учим на том, с чем вы сталкиваетесь каждый день: от генерации YAML и оптимизации CI/CD до анализа алертов и настройки автооткатов

Сразу работаем в безопасном контуре: локальные LLM, приватные данные и готовые решения для компаний со строгими требованиями ИБ

Вы получаете набор готовых шаблонов и нод для n8n, а также навык создания своих под конкретные задачи, например, для интеграции с GitLab API

На выходе — не просто знания об инструментах, а собственный DevOps-агент и чёткое понимание, как вы применяете AI в повседневных задачах

04

Безопасность — не на словах, а в архитектуре

Итоговый проект из вашей реальной работы

Готовые инструменты + свобода для кастомизации

Фокус на ваших реальных задачах, а не на абстрактных примерах

03

02

Чем наш курс отличается от других

01

Настроите AI-воркфлоу для автоматизации CI/CD, обработки алертов и ведения документации

Развернёте облачную или локальную LLM (on-prem/внутри VPC) и соберёте AI-бота с кастомным RAG, который отвечает на вопросы по вашей базе знаний

Создадите эффективный CLAUDE.md для своего проекта

Соберёте собственный DevOps-агент под свою работу

Ваш результат за 8 недель на курсе

Внедрите в CI/CD кастомные автоматизации для GitLab API, настроите Hools для автоматизации

Инструменты, с которыми будете работать:

AI-боты с кастомным RAG

MCP-брокер

Claude Code/ OpenCode

GitLab API

n8n

Локальные и облачные LLM

Сертификат

В случае, если студент изучил 80% курса, но не выполнил или не сдал финальное задание, вместо сертификата выдаётся свидетельство.

Именной сертификат с индивидуальным номером получает студент, если:

прошёл 80% курса
принимал участие в решении практик, которые входят в курс
успешно сдал итоговый проект

Спикеры

Подробнее о спикере

Виктор Ведмич

Senior Solution Architect

Подробнее о спикере

София Филиппова

AI engineer at Innova

Консультант по безопасности LLM и prompt engineering

10+ лет в DevOps и системной архитектуре

Помогаю клиентам проектировать и запускать решения на базе крупного облачного провайдера (гиперскейлера)

Kubernetes, GitOps, IaC и CI/CD — от дизайна до продакшена

Основатель и ведущий канала DevOps Kitchen Talks

Фокус сейчас — GenAI и MLOps: внедряю AI на уровне компаний и помогаю инженерам перестроить подход к работе и оптимизировать процессы с помощью AI

2+ лет опыта интеграций LLM в сервисы различных доменных областей (от EdTech до MedTech)

Автор статей на Habr и Medium, спикер на профильных конференциях

5+ лет в бэкенд-разработке на Python и Node. js

Подробнее о спикере

Программа

Как работают LLM: токены, предсказание, контекстное окно
Базовые техники промпт-инжиниринга
Подключение внешних AI-провайдеров
Настройка AI-CLI инструментов
Демонстрации применения AI в DevOps-задачах

Варианты участия

с наставником

TechOrda

616 400 ₸

Оставить заявку

Для тех, кто хочет ревью своих кейсов и индивидуальный трек

8 модулей в синхроне, доступ к записям 24 мес

Сквозной проект + чек-лист расчёта ROI

Чат со спикерами и куратором

Сертификат при условии посещения 80% занятий

1x1 сессия с наставником по вашим задачам

3 ревью ваших работ

Приоритетные ответы в чате

Часто задаваемые вопросы

DevOps, SRE/Platform-инженерам, авторам CI/CD, разработчикам и QA, кто хочет безопасно внедрять ИИ в пайплайны и эксплуатацию, снижать MTTR и убирать ручные шаги.