Консультация по тренингу
Оставьте контакты — отправим подробную программу и ответим на ваши вопросы
Забронировать место на ближайшую дату
Оставьте заявку — свяжемся с вами и подтвердим участие
Чек-лист
Оставьте заявку — отправим чек-лист и рекомендации
Сценарий проверки кода
Заполните форму — получите пример проверки кода с LLM
Чтобы автоматизировать ревью кода, находить проблемы раньше
и сократить время на ручные проверки.
и сократить время на ручные проверки.
КОМУ ПОДОЙДЕТ ТРЕНИНГ
🧑💻 Разработчикам
Чтобы анализировать код и логи, генерировать тесты и использовать AI как инструмент контроля качества.
🧪 QA / Automation инженерам
Чтобы безопасно интегрировать LLM в CI/CD и выстроить автоматические проверки.
⚙️ DevOps-инженерам
Чтобы выстроить системный контроль качества кода и уйти от ручных и несогласованных проверок.
🧠 Техлидам и архитекторам
— AI дает нестабильный результат - сегодня помогает, завтра путает
— AI используют вручную, без понятных правил и повторяемости
— Нет доверия к выводам моделей - сложно понять, можно ли на них опираться
— Проверки качества отнимают слишком много времени и внимания команды
— Страшно внедрять AI в рабочие пайплайны
— Непонятно, где AI реально полезен, а где нет
— AI используют вручную, без понятных правил и повторяемости
— Нет доверия к выводам моделей - сложно понять, можно ли на них опираться
— Проверки качества отнимают слишком много времени и внимания команды
— Страшно внедрять AI в рабочие пайплайны
— Непонятно, где AI реально полезен, а где нет
— Использовать LLM для анализа качества кода
— Настраивать AI-проверки для pull request
— Встраивать AI в git-hooks и CI/CD
— Формировать корректный контекст для модели
— Контролировать галлюцинации и ошибки AI
— Получать воспроизводимый и полезный результат
— Настраивать AI-проверки для pull request
— Встраивать AI в git-hooks и CI/CD
— Формировать корректный контекст для модели
— Контролировать галлюцинации и ошибки AI
— Получать воспроизводимый и полезный результат
Что обычно идЕт не так при работе с AI
что вы научитесь делать
ПРОГРАММА ТРЕНИНГА
Старт 2 марта 2026
10:00
10:00
Как устроены LLM и в чем их ограничения
Разбираем, как работают языковые модели, от чего зависит качество ответа.
11:00
11:00
Применение AI в QA и разработке
Определяем задачи, где LLM дают реальную пользу,
и где их использование создаёт шум.
и где их использование создаёт шум.
12:00
12:00
Практика настройки проверок качества
Формируем сценарии анализа кода, учимся задавать корректный контекст
и получать воспроизводимый результат.
и получать воспроизводимый результат.
13:00
13:00
Интеграция LLM в GitLab CI/CD
Показываем, как встроить ИИ в пайплайн: pull request, git-hooks, автоматические проверки.
15:00
15:00
Разбор реальных кейсов
Работаем с примерами из разработки и QA, разбираем типичные ошибки и ограничения.
17:00
17:00
Безопасность и контроль качества результатов
Как минимизировать галлюцинации, оценивать корректность выводов и снижать риски.
ПРОГРАММА ТРЕНИНГА
Старт 2 марта 2026
10:00
10:00
Как устроены LLM и в чем их ограничения
Разбираем, как работают языковые модели, от чего зависит качество ответа.
11:00
11:00
Применение AI в QA и разработке
Определяем задачи, где LLM дают реальную пользу,
и где их использование создаёт шум.
и где их использование создаёт шум.
12:00
12:00
Практика настройки проверок качества
Формируем сценарии анализа кода, учимся задавать корректный контекст
и получать воспроизводимый результат.
и получать воспроизводимый результат.
13:00
13:00
Интеграция LLM в GitLab CI/CD
Показываем, как встроить ИИ в пайплайн: pull request, git-hooks, автоматические проверки.
15:00
15:00
Разбор реальных кейсов
Работаем с примерами из разработки и QA, разбираем типичные ошибки и ограничения.
17:00
17:00
Безопасность и контроль качества результатов
Как минимизировать галлюцинации, оценивать корректность выводов и снижать риски.
— Обзор возможностей AI
— Хайп вокруг AI
— Набор красивых промптов
— Теория ради теории
— Хайп вокруг AI
— Набор красивых промптов
— Теория ради теории
Почему это не очередной AI-курс
❌ Это НЕ:
— Инженерный подход к применению LLM
— Работа с реальными процессами разработки
— Практическая интеграция в git, PR и CI/CD
— Повторяемые и воспроизводимые сценарии
— Контроль качества кода
— Понимание ограничений
— Работа с реальными процессами разработки
— Практическая интеграция в git, PR и CI/CD
— Повторяемые и воспроизводимые сценарии
— Контроль качества кода
— Понимание ограничений
✅ Это:
Практик и ведущий тренинга
Руководит программой «Девопс инженер» в МГТУ им. Баумана на цифровой кафедре и преподает системную инженерию, разработку системной архитектуры и языки моделирования и управление требованиями в РТУ МИРЭА (институт искусственного интеллекта).
Системный архитектор
Организатор
ScrumTrek с 2007 года помогает российским и зарубежным компаниям повышать эффективность бизнеса с помощью Agile и Lean практик. Более 250 внедрений Agile в организациях и 6500 проведенных тренингов. Ежегодно мы организуем конференцию AgileDays, собирая российские и мировые практики гибкого управления.