Middle/Senior
16 мая
4 часа
«Живой» онлайн-формат, демо и практика, обсуждения
AI-first разработка на Python
Собери и настрой свою собственную профессиональную среду для разработки с агентами: от разработки до ревью, авто-тестов, проверки безопасности и других задач.
Автор воркшопа
Алексей Жиряков

MTС Web Services (KION, MWS)
Эксперт по построению инженерных команд для персонализированных витрин, big data и A/B-экспериментов в KION. Глубокая экспертиза в высоконагруженных системах, брокерах сообщений и микросервисной архитектуре.
Внедряет AI-агентов и инженерные метрики (DORA, Lead Time, CFR) в SDLC: автогенерация тестов, ускорение code review, снижение рутинной нагрузки на разработчиков. Формирует модель «продуктового разработчика» — одного инженера, в котором роли dev / QA / analyst усилены AI.
Заберёте с собой после воркшопа
Агентная среда под ключ, переносимая в любой проект. Настроенный AI-агент с выверенной схемой «модель под задачу» через OpenRouter
Готовые правила, навыки, промпты и чеклисты под ключевые инженерные задачи включая ревью, автотесты, систему безопасности и политики работы с секретами
Шаблон AI-first проекта на Python Litestar + PostgreSQL + Alembic
Понимание, где агент справляется сам, а где его нужно направлять.
Кому подойдет воркшоп
Разработчикам
Инженерам данных

ML-инженерам

Программа воркшопа
Живой формат с экспертом, Алексеем Жиряковым. Ведется запись, ссылка будет доступна в LMS. Результат: рабочая агентная среда на живом проекте, которую переносишь в свой репозиторий сразу после воркшопа. Не демонстрация возможностей AI, а собранная среда, в которой агент ежедневно закрывает инженерные задачи. Для всех, кто пишет на Python: разработчиков, инженеров данных, ML-инженеров, devops-инженеров.

Что сможете добавить в резюме или применить у себя на работе
  • Настройка и использование AI-агентов в инженерной работе через OpenRouter
  • Выбор LLM под задачу по собственным метрикам цена/качество
  • Разработка на Litestar + PostgreSQL + Alembic
  • Построение агентной среды в проекте: правила, навыки, стандарты команды
  • Автоматический контроль качества кода (pre-commit, линтеры, форматирование)
  • Практики безопасности AI-разработки: управление секретами, защита от утечек, проверка зависимостей
  • Написание unit- и integration-тестов с контролем покрытия
  • Проведение Code Review силами AI-агента
  • Оценка и презентация вклада AI-инструментов в работу команды через метрики по коммитам
12000 руб.
Стоимость участия
или 2000 руб/мес
при рассрочке на 6 месяцев
Для юр лиц стоимость: 20 000 рублей
16 мая (суббота) 10:00 MSK
Чтобы подать заявку, просто напишите в наш Телеграм
@devhands_club
сообщение "AI-python"
Подавая заявку, вы подтверждаете, что согласны с политикой конфиденциальности