OTUS собрал 50 бесплатных уроков IT на оставшуюся часть октября — от диагностики проблем Spring Boot в production до проектирования мультиагентных систем. Для русскоязычных разработчиков, аналитиков, инженеров и руководителей это не очередная подборка «вводных вебинаров», а плотный календарь с темами, которые обычно всплывают в бэклоге, на инцидентах или в споре о том, окупится ли очередная ИИ-инициатива. О программе сообщает Habr / Карьера.
Занятия охватывают восемь направлений: программирование, архитектуру, инфраструктуру, информационную безопасность, тестирование, машинное обучение и ИИ, системный анализ и управление. Встречи запланированы до 29 октября; большинство проходит вечером, в 19:00 или 20:00. Формат предполагает разбор инструментов и инженерных задач, а также ответы преподавателей на вопросы участников.
В разработке программа заметно опирается на прикладные болевые точки. 22 октября запланирован урок «Spring Boot под нагрузкой: почему сервис работает локально и падает в production» — тема знакомая всем, кто хотя бы раз обнаруживал, что ноутбук разработчика и реальная среда исполнения живут по разным законам. В тот же день состоится разбор оптимизации запросов 1С. Далее в календаре — JDBC для Java-приложений, управление зависимостями Python-проекта с помощью uv, async/await и автоматическая проверка кода 1С до релиза.
Отдельный блок посвящён архитектуре и платформенной инженерии. 21 октября участникам обещают быстрый старт по Apache Kafka, 22 октября — основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре. Инфраструктурная часть включает развёртывание кластера Kubernetes через Terraform и Ansible, балансировку HTTP- и L4-сервисов в Angie, OpenTelemetry в .NET и применение ИИ для мониторинга на базе Prometheus и Grafana. Это набор тем, где знания особенно быстро устаревают: недостаточно однажды настроить пайплайн или дашборд — нужно понимать, как система ведёт себя после роста нагрузки и усложнения архитектуры.
Самый объёмный тематический слой ожидаемо связан с LLM и агентами. В программе есть автоматизация ML-экспериментов через GitLab CI/CD и CML, Tool Calling и MCP для интеграции ИИ-агентов с корпоративными системами, внедрение LLM в рабочие процессы, контроль Data Drift и наблюдаемость агентов с Langfuse в AgentOps. 28 октября состоится урок об ИИ-агентах на основе LLM и мультиагентных системах. Для команд это полезный сдвиг фокуса: вопрос уже не сводится к качеству промта, а упирается в доступы, вызовы инструментов, оценку результата, мониторинг и безопасную эксплуатацию.
Впрочем, ИИ в расписании не подаётся как универсальная отвёртка. Специалистам по безопасности предлагают обсудить Security by Design для ИИ-систем, пентест инфраструктуры и изменения ИБ-законодательства лета—осени 2026 года. Тестировщикам — предиктивную аналитику рисков и Android-тесты в эпоху ИИ. Аналитикам — SQL для поиска по шаблонам и регулярным выражениям, анализ сложных запросов в SQL Server, метрики качества данных, управление требованиями и интеграцию приложений. Такой набор отражает довольно приземлённый запрос рынка: автоматизация ценна ровно до момента, пока она не ухудшает данные, не ломает контроль доступа и не создаёт ещё один непрозрачный процесс.
Для руководителей и фаундеров в программе предусмотрены занятия о роли CIO в эпоху ИИ, расчёте ценности ИИ через метрики и ROI, реальной стоимости автоматизации по сравнению с работой IT-специалистов, устойчивости команд и работе с сопротивлением стейкхолдеров. Особенно показательны темы про взаимозаменяемость людей и процессы без отдельных бюджетов: во многих компаниях технологический долг начинается не с плохого кода, а с того, что критический контекст хранится в голове одного сотрудника или в бесконечной цепочке личных сообщений.
Организаторы также предлагают подготовительные мини-курсы по Linux, SQL, Git и выбору профессии в IT. Это логичное дополнение к основной программе: бесплатные уроки IT полезнее всего, когда участник приходит не за магической таблеткой, а с конкретной задачей — медленным запросом, нестабильным сервисом, непонятной интеграцией или необходимостью проверить, действительно ли ИИ сокращает затраты. Вероятно, именно практическая связка из фундаментальных навыков, наблюдаемости и управляемой автоматизации будет определять ценность подобных образовательных программ для команд в ближайшие месяцы.