Учимся с нуля создавать и внедрять в процессы сложных AI-агентов на примере pet-проекта — мультиагентной системы с production-архитектурой: памятью, стейтом, автономностью и мониторингом

Для кого:
фокус на backend-разработчиках, но еще будет полезно Tech/Team-лидам и AI-продактам для лучшего понимания процессов

Преподаватель:
руководитель разработки AI-продуктов, Группа Сбер (АБТ)

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 35 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Проектируем архитектуру реального AI-агента с учетом best practices

Урок № 2
Учим агента понимать контекст и давать предсказуемые и структурированные ответы вместо безумной генерации

Урок № 3
Добавляем в агента память, состояние и контроль поведения. Агент не забывается, сохраняет контекст и ведет задачу, как процесс

Урок № 4
Внедряем в агента все необходимое для запуска в продакшен: мониторинг, безопасность и остановку. Агент перестает «сжигать» бюджет и деструктивно действовать. Появляется постоянный мониторинг качества ответов

Урок № 5
Делаем из одного агента мультиагентную систему



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Курс о нюансах и тонкостях языка, из-за которых ваша компания теряет CPU. А еще программа помогает «перекатить» в Go разработчиков из другого backend-стека

Для кого:
backend-разработчики от уровня middle

Преподаватель:
ex-Team Lead в Яндекс

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
2 записанных урока в неделю по вечерам — легко совмещать с работой. Лекции записаны в студии и актуальны на текущий год

Стоимость:
— от 70 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Неделя 1 — Типы данных, массивы и срезы
Изучаем, как устроены типы данных, массивы и срезы в Go: их внутреннее устройство, работу с памятью, аллокацию на стеке и в куче, а также способы оптимизации. В результате понимаем, как писать код, который меньше нагружает сборщик мусора и эффективнее использует память. Это снижает затраты на железо и делает сервисы более предсказуемыми под нагрузкой.

Неделя 2 — Строки и словари
Изучаем внутреннее устройство строк (UTF-8, неизменяемость, strings. Builder, утечки памяти) и словарей (хеш-таблицы, разрешение коллизий, swiss table, переиндексация). В результате умеем работать со строками без лишних аллокаций и выбирать правильные структуры данных для хранения больших объемов. Это ускоряет работу сервисов и сокращает расход памяти.

Неделя 3 — Функции и структуры данных
Изучаем устройство функций в Go (стек вызовов, defer, замыкания), паттерны функционального программирования, а также структуры (выравнивание, встраивание, методы) и подход DOD. В результате можем проектировать код, который лучше ложится на архитектуру процессора и требует меньше ресурсов. Это повышает производительность и упрощает сопровождение.

Неделя 4 — Интерфейсы и обработка ошибок
Изучаем внутреннее устройство интерфейсов (динамическая диспетчеризация, девиртуализация, утиная типизация), а также подходы к обработке ошибок (оборачивание, errors. Is/As, паники и восстановление). В результате умеем строить гибкие архитектуры с минимальными потерями производительности и знаем, как делать обработку ошибок понятной и надежной. Это снижает время расследования инцидентов и предотвращает неожиданные падения сервисов.

Неделя 5 — Дженерики, рефлексия, итераторы и аллокатор
Изучаем дженерики (constraints, инстанцирование), рефлексию (ограничения, работа с типами), итераторы (push/pull, конкурентные) и устройство аллокатора памяти (арены, sync. Pool, escape analysis). В результате умеем писать переиспользуемый код без потери производительности и контролировать, где и когда выделяется память. Это сокращает время разработки и снижает нагрузку на сборщик мусора.

Неделя 6 — Сборщик мусора, планировщик и горутины
Изучаем устройство сборщика мусора в Go (фазы, барьеры, GOGC, GOMEMLIMIT), а также планировщик и горутины (GMP-модель, очереди, work stealing, sysmon). В результате понимаем, как настраивать приложения под высокие нагрузки, избегать спирали смерти и эффективно использовать все ядра процессора. Это позволяет снижать задержки ответа и экономить ресурсы инфраструктуры.



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы и выдадим сотрудникам бесплатный демо-доступ для оценки качества

Практический курс по Go для начинающих. Экономим время и бюджет на найм backend-разработчика. 1,5 месяца — и на Go запишет даже 1С-ник

Для кого:
Программисты из других предметных областей — Frontend / Mobile / DevOps и т. д.

Преподаватель:
Senior Golang-разработчик с 20-ти летним стажем и опытом работы в Яндекс

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Нужно знать:
Синтаксис Golang. Если ваши сотрудники не знают базу — дадим ссылку на бесплатный и быстрый курс по основам

Стоимость:
— от 50 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
С чего начинается разработка типичного проекта
на Go — какие инструменты выбирать под задачу и с чего начать, когда перед тобой пустой файл

Урок № 2
Как проектировать API и по каким критериям выбирать БД

Урок № 3
Как рефакторить код — разберемся с архитектурами, выберем одну из них и перепишем код с нуля

Урок № 4
Как создать асинхронную задачу и не потерять ее — научимся правильно использовать очереди и безопасно читать из них сообщения

Урок № 5
Что делать, если упал prod — сами его положим и реанимируем. Научимся тестировать, логировать и мониторить сервис, чтобы избегать инциденты

Урок № 6
Как подготовить код к совместной работе с командой — внедрим CI, линтеры и автотесты, чтобы ловить баги до сode review от коллег постарше

В результате обучения сотрудник напишет таск-треккер с чистой архитектурой и масштабируемым кодом, а также получит практический опыт в технологиях из вакансий на junior/middle грейды:

• HTTP API
• PostgreSQL
• RabbitMQ
• Docker Compose
• Git
• CI-pipeline
• Linters
• Юнит- и интеграционные тесты

Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Быстрый курс по управлению командами с лучшими практиками из BigTech. Учимся решать ежедневные задачи лида — эффективно, без ощущения самозванца и с балансом между работой и личной жизнью

Для кого:
Сотрудник недавно стал тимлидом или хочет им стать

Преподаватель:
Технический руководитель в Avito Подработка

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 65 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Определяем, что ждет бизнес от тимлида,
и выстраиваем свою работу под эти ожидания. Параллельно учимся работать с синдромом самозванца и эффективно контролировать задачи

Урок № 2
Как не «тонуть» в задачах и созвонах — осваиваем техники тайм-менеджмента, чтобы грамотно распределять свое время, укладываться в дедлайны
и не «распыляться» на отвлекающие факторы

Урок № 3
Как понятно доносить мысли — большинство ошибок тимлида начинаются
с фразы: «думаю, это и так очевидно», а в конце звучит «это совсем не то, что мы обсуждали».
Учимся общаться с вышестоящим руководством
и командой на одном языке

Урок № 4
Люди есть, задачи делаются,
а команды будто нет. Каждый сам по себе. Учимся выстраивать процессы так, чтобы все работали
над общей целью, а не «отдельной задачей в Jira»

Урок № 5
Микроклимат — выстраиваем в команде культуру общения и влияем на инициативность и ответственность. Вводим в процессы командные мероприятия и изучаем лучшие практики проведения one-to-one

Урок № 6
Найм — учимся составлять портрет кандидата, описывать вакансии, должностную инструкцию и проводить собеседования: все, чтобы бюджет расходовался эффективно

Урок № 7
Онбординг и оффбординг — как быстро погрузить нового сотрудника в процессы
и провести его через испытательный срок. Дополнительно разбираем процесс выхода
человека из команды

Урок № 8
Увольнения — как донести эту мысль мягко, чтобы сотрудник ушел
с пониманием своих слабых сторон, а не «копался»
в себе. Готовимся к сложному разговору и разбираем, как можно обратить увольнение на пользу команде

Урок № 9
Конфликты — учимся нивелировать агрессию, переводить конфликт
в конструктивное русло и обращать конфликты
на пользу команде

Урок № 10
Как принимать решения и презентовать их стейкхолдерам — учимся ориентироваться на аналитику и презентовать решения вышестоящему руководству

Урок № 11
Ликбез по фреймворкам — разбираем лучшие практики использования Agile
и Scrum, а так же изучаем Kanban в рамках онлайн-игры. Показываем, как использовать этот фреймворк эффективнее, снимать с себя рутину и ускорять процесс разработки

Урок № 12
Как декомпозировать задачи — учимся правильно описывать задачу и разбивать
ее на «мелкие кусочки». Рассматриваем диаграмму Ганта и другие инструменты



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Научит эксплуатировать приложение в облаке и покажет нюансы, на которых вы теряете деньги. Совместно с Cloud.ru

Для кого:
Разработчики уровня middle/senior — Backend / FullStack / DevOps / SysAdmin

Преподаватель:
Архитектор решений в Cloud.ru

Длительность:
1 месяц

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 50 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Превращаем ВМ, зоны доступности, PaaS из набора непонятных слов в целостную картину. Разбираемся, зачем вообще компания идет в облако и чем это отличается от обычных серверов. Начинаем пошагово поднимать видеоплатформу в облаке

Урок № 2
Учимся безопасно настраивать доступ между компонентами, разделять вычисления и хранение и принимать решения, которые не приводят к инцидентам и перерасходу бюджета

Урок № 3
Создаем базу данных в облаке и настраиваем централизованное логирование и мониторинг, чтобы превентивно устранять проблемы. Но если инцидент все-таки случился, научимся быстро искать root cause и устранять его

Урок № 4
Масштабируем приложение — чем отличается ВМ от контейнера, когда лучше использовать микросервисы, как их развернуть и как разбить монолит

В результате обучения сотрудник пошагово мигрирует видеоплатформу в облако:

• обеспечит отказоустойчивость и безопасность внутри облака
• настроит централизованный мониторинг
и логирование
• оптимизирует расходы, чтобы облако по-прежнему оставалось выгодным
• и научится эксплуатировать приложение без инцидентов

Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Best practices по внедрению моделей в продакшн на примере реальных задач из BigTech. Без «красивых» ML и базовых методов — только грязные данные, real-time ML и ежедневные проблемы DS на работе

Для кого:
Data Scientists, Classic ML и NLP-инженеры уровня middle/middle+

Преподаватель:
Data Sciece TeamLead в Яндекс

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
2 урока в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 50 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Неделя № 1
Feature Engineering, Bias и согласованность данных.

На этой неделе учимся:

• видеть основные проблемы, которые встречаются в продакшн данных и бороться с ними
• генерировать признаки по реальным данным, оценивать их полезность и стабильность
• спасать модели от переобучения, а бизнес — от финансовых потерь

Неделя № 2
Модели: оптимизация и нестандартные сценарии использования ML.

На этой неделе:

• изучаем best practices BigTech-компаний для решения задач с различными данными
• разбираем лучшие модели для табличных и текстовых данных, а также критерии их применения
• учимся контролировать инференс изученных моделей и четко понимать, для каких задач использовать Bert, DSSM, XGBoost

Неделя № 3
Real-time ML, потоковая обработка, мониторинг и обслуживание.

На этой неделе:

• смотрим на жизненный цикл модели в продакшене и best practices в MLOps инструментах
• учимся чинить продакшн, проектировать архитектуру, взаимодействовать со смежными командами и писать свои процессы в рамках инфраструктуры BigTech

Неделя № 4
Feature Store, MLOps, оптимизация ресурсов.

На этой неделе:

• учимся планировать ресурсы и масштабировать ML-продукты
• обсуждаем CI/CD и релизный цикл
• учимся считать ресурсы CPU, GPU для cервисов, тестировать и контролировать релизы

Неделя № 5
Связка продуктовых и бизнес-метрик.

На этой неделе учимся:

• увеличивать выручку и средний чек, а не техническую точность рекомендаций
• тестировать раскатанную ML через A/B-тесты, избегать ложных выводов и потерь у смежных бизнес-подразделений

Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

С нуля разрабатываем высокопроизводительную и масштабируемую микросервисную архитектуру на Go. На примере pet-проекта — собственного мессенджера

Для кого:
Junior / Middle Golang-разработчики

Преподаватель:
TeamLead в Ozon Tech

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
2 урока в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 60 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Неделя № 1 — API, gRPC и Protobuf
Изучаем основы микросервисной архитектуры, REST API с OpenAPI и gRPC с Protobuf. Учимся писать HTTP и gRPC серверы на Go, работать с кодогенерацией и стримингами. В результате умеем выбирать подходящий протокол для коммуникации между сервисами и ускоряем разработку за счет типобезопасных контрактов.

Неделя № 2 — Архитектура и тестирование
Изучаем Clean Architecture и паттерн Ports & Adapters для отделения бизнес-логики от инфраструктуры. Осваиваем пирамиду тестирования: от юнит-тестов с моками до интеграционных с Docker и нагрузочных проверок. В результате пишем код, который легко тестировать, поддерживать и масштабировать, что снижает время выхода фич и стоимость исправления ошибок.

Неделя № 3 — PostgreSQL и Kafka
Изучаем паттерн Database per Service, подключение PostgreSQL к Go-приложению (pgx, миграции, транзакции) и распределенные транзакции через SAGA и паттерн Outbox с Kafka. В результате умеем строить надежную коммуникацию между сервисами с гарантиями доставки и проектировать бизнес-логику с учетом eventual consistency, не теряя данные.

Неделя № 4 — Конфигурация и платформенные библиотеки
Изучаем управление конфигурацией и секретами (переменные окружения, HashiCorp Vault) и подходы к созданию внутренних платформенных библиотек для стандартизации работы команды. В результате умеем безопасно хранить чувствительные данные и переиспользовать общие компоненты, ускоряя разработку новых сервисов.

Неделя № 5 — Паттерны отказоустойчивости
Изучаем ключевые паттерны: retry, timeout, circuit breaker, rate limiting, graceful degradation, graceful shutdown, fail fast и load shedding. В результате проектируем сервисы, которые выдерживают сбои, не разваливаются при перегрузках и корректно завершаются без потери запросов.

Неделя № 6 — Observability
Изучаем логи (zap), метрики (Prometheus, Grafana), трейсы (OpenTelemetry, Jaeger) и профилирование (pprof). В результате умеем строить полную наблюдаемость системы: быстро находить узкие места, расследовать инциденты и оптимизировать производительность сервисов.

Неделя № 7 — Безопасность и деплой
Изучаем TLS и mTLS для безопасной коммуникации, JWT и OAuth 2.0 для авторизации, а также деплой в Kubernetes: workloads, ресурсы, стратегии выката, Ingress, Gateway API и API Gateway. В результате умеем безопасно запускать микросервисы в продакшене и управлять трафиком в кластере.



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Глубокий курс по построению отказоустойчивой архитектуры. Учимся бороться с инцидентами, на которых теряются миллионы рублей. Все от, А до Я на смоделированном ecom-проекте

Попадем в смоделированную ecom-компанию, в которой есть микросервисная архитектура с десятками типичных проблем в коде. Поочередно разберем каждую, изучим необходимую теорию и уже со второго занятия начнем писать код

Для кого:
Junior / Middle Golang-разработчики

Преподаватель:
Senior в Ozon Tech

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 50 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Изучаем ключевые проблемы распределенных систем: каскадные сбои, CAP-теорему, метрики надежности (SLA, SLO, SLI), идемпотентность и split-brain. Разбираем реальные инциденты в BigTech (GitHub, AWS, Facebook) и учимся на чужих ошибках. В результате понимаем, как отказы влияют на бизнес, и умеем закладывать надежность в архитектуру с первого дня.

Урок № 2
Изучаем способы обработки ошибок и временных сбоев: умные retry с backoff и jitter, timeout и deadline, circuit breaker, graceful degradation и fallback. На практике внедряем эти паттерны в Go-сервисы. В результате умеем строить системы, которые не разваливаются при проблемах с базой данных или внешними API, а продолжают работать или корректно снижают функциональность.

Урок № 3
Изучаем методы контроля нагрузки: изоляцию ресурсов (bulkhead), rate limiting, single flight, backpressure и load shedding. Разбираем алгоритмы балансировки и стратегии деплоя. На практике настраиваем nginx, применяем rate limiter и single flight. В результате умеем защищать сервисы от всплесков трафика и распределять нагрузку так, чтобы один медленный запрос не обрушил всю систему.

Урок № 4
Изучаем асинхронную коммуникацию через очереди (Kafka, RabbitMQ): гарантии доставки, масштабирование, распределенные транзакции и SAGA. Разбираем паттерны outbox и inbox для надежной записи, работу с offset, dead letter queue и обработку дубликатов. В результате умеем строить асинхронные конвейеры, которые не теряют сообщения, корректно обрабатывают сбои и легко масштабируются под нагрузку.

Урок № 5
Изучаем эффекты кэширования: проблемы с протухшими данными (stale data), согласованность (write-through, версионирование), грозовую стаю (thundering herd) и лавину кэша (cache avalanche). Разбираем стратегии вытеснения (LRU, LFU) и способы их настройки. На практике работаем с Redis и учимся избегать типичных проблем. В результате умеем строить кэш-слой, который ускоряет систему, а не создает новые точки отказа.

Урок № 6
Изучаем методы обнаружения отказов и реагирования на них: метрики response time и response codes, утилизацию ресурсов, наблюдаемость синхронных и асинхронных взаимодействий, алерты и их настройку. Разбираем работу с consumer-группами, лагами в очередях и ручными манипуляциями с offset. В результате умеем быстро находить и локализовывать сбои, а также устранять последствия, когда автоматика уже не справляется.



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Научите разработчиков мониторить состояние приложение и строить понятные дашборды по техническим и бизнес-метрикам

Для кого:
Junior / Middle Golang-разработчики

Преподаватель:
Senior в Ozon Tech

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 урок в неделю по вечерам — легко совмещать с работой

Стоимость:
— от 50 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Даёт понимание, из чего складывается полная картина работы IT-системы, чтобы перестать гадать при сбоях и начать точно определять причины проблем, минимизируя простои сервисов

Урок № 2
Учит закладывать в разработку не только технические, но и бизнес-метрики (конверсии, отказы), чтобы падение ключевых показателей продукта автоматически становилось сигналом тревоги для IT-инфраструктуры

Урок № 3
Учит проектировать систему хранения данных так, чтобы, с одной стороны, иметь возможность расследовать инциденты месячной давности, а с другой — не переплачивать за аренду дискового пространства впустую

Урок № 4
Объясняет, как правильно замерять скорость работы приложения для 99% «самых медленных» пользователей, чтобы улучшать качество сервиса для тех клиентов, которые чаще всего сталкиваются с проблемами из-за плохой связи или слабых устройств

Урок № 5
Формирует навык создания «приборной панели» бизнеса, глядя на которую за минуту можно понять, несёт ли сервис деньги или теряет их, не тратя время на расшифровку десятков бесполезных графиков

Урок № 5
Обеспечивает безопасность компании и скорость расследования сбоев: учит прятать персональные данные клиентов и находить причину ошибки за секунды, а не часы

Урок 7
Даёт инструмент, чтобы в сложной системе из десятков сервисов точно определять, кто именно тормозит общую работу (например, медленная база данных или внешний подрядчик), и предъявлять претензии адресно, а не раздавать задачи всем подряд

Урок 8
Позволяет внедрять наблюдение за системой так, чтобы оно не съедало ресурсы самого приложения и не замедляло его работу, сохраняя комфорт пользователей и экономя мощности серверов

Урок 9
Учит настраивать систему оповещений так, чтобы ночью будили только по-настоящему важным проблемам, ведущим к потере денег, а не по каждому незначительному сбою, сохраняя нервы и время команды

Урок 10
Учит встраивать в приложение механизмы самозащиты: если внешний сервис (например, оплата) упал — приложение автоматически отключит проблемную функцию, но продолжит работать, чтобы бизнес не потерял клиента полностью

Урок 11
Показывает, как найти баланс между скоростью разработки новых фич и стабильностью системы, чтобы бизнес понимал цену технического долга и рисков

Урок 12
Демонстрирует, как автоматизировать подключение новых сервисов к мониторингу, чтобы компания могла легко масштабироваться



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы

Учимся ускорять код с помощью параллельного программирования. На примере pet-проекта — разработки In-memory key-value базы данных с асинхронной репликацией

Для кого:
Junior / Middle Golang-разработчики

Преподаватель:
ex-Team Lead в Яндекс

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
2 записанных урока в неделю по вечерам — легко совмещать с работой. Лекции записаны в студии и актуальны на текущий год

Стоимость:
— от 65 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Изучаем, как работает код на уровне процессора и памяти (виртуальная память, прерывания, когерентность кэшей). В результате понимаем, как эффективно использовать железо и не тратить лишние деньги на серверы.

Урок № 2
Изучаем устройство горутин, планировщика Go и GMP-модели (очереди, work stealing, sysmon). В результате можем писать сервисы, которые выжимают максимум из серверов и не простаивают впустую.

Урок № 3
Изучаем базовые примитивы синхронизации (mutex, waitgroup), типичные ошибки (deadlock, data race) и способы их отлова (race detector). В результате убираем из кода состояния гонки и блокировки, чтобы не терять данные и не ловить странные сбои в production.

Урок № 4
Изучаем дополнительные примитивы (rwmutex, sync. Map, pool, атомики) и эффекты на уровне кэшей (false sharing). В результате умеем выбирать правильные инструменты синхронизации, чтобы система не тормозила под высокой нагрузкой.

Урок № 5
Изучаем устройство каналов, select, правила закрытия и частые ошибки (утечки горутин, deadlock). В результате умеем строить безопасное общение между горутинами с меньшим количеством ошибок.

Урок № 6
Изучаем паттерны работы с каналами (fan-in, fan-out, pipeline, rate limiter) и работу с таймерами. В результате получаем готовые решения для обработки потоков данных, ограничения нагрузки и плавной остановки сервисов.

Урок № 7
Изучаем контексты (отмена, таймаут, дедлайн), их устройство и барьеры памяти. В результате умеем контролировать время жизни операций, чтобы зависшие запросы не съедали ресурсы и не валили весь сервис.

Урок № 8
Изучаем lock-free структуры данных (стэк Трайбера, очередь Майкла и Скотта) и алгоритмы синхронизации без блокировок. В результате можем строить высокопроизводительные компоненты для систем с тысячами запросов (биллинг, трейдинг).

Урок № 9
Изучаем паттерны конкурентных вычислений, изоляцию транзакций (MVCC, 2PL) и акторную модель. В результате понимаем, как проектировать распределенные системы, которые сохраняют целостность данных даже при высокой конкуренции.

Урок № 10
Изучаем практические задачи: worker pool, синхронизатор кэша, scheduler, batcher. В результате применяем все знания к реальным задачам из индустрии и готовы использовать их в работе.



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы и выдадим сотрудникам бесплатный демо-доступ для оценки качества

Учимся проектировать бизнес-сценарии и высоконагруженные системы, как в BigTech

Для кого:
Middle / Senior-специалисты — SysAdmin, разработчики, системные аналитики, архитекторы, продакт-менеджеры, QA-инженеры

Преподаватель:
ex-Team Lead в Яндекс

Длительность:
1 месяц

Интенсивность:
2 записанных урока в неделю по вечерам — легко совмещать с работой. Лекции записаны в студии и актуальны на текущий год

Стоимость:
— от 60 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Изучаем свойства систем (надежность, масштабируемость, производительность), балансировку нагрузки и расчет нагрузки. В результате можем заложить в архитектуру требования, чтобы система не падала при росте пользователей и не тратила лишние деньги на железо.

Урок № 2
Изучаем кэширование, проектирование API и наблюдаемость. В результате умеем ускорять ответы сервисов, снижать нагрузку на базы данных и быстро находить проблемы в работе системы.

Урок № 3
Изучаем виды баз данных, индексы, транзакции и расчет железа. В результате можем выбрать подходящую базу данных под задачу и заранее оценить затраты на хранение данных.

Урок № 4
Изучаем репликацию, шардирование и распределенное хранение данных. В результате умеем строить системы, которые не теряют данные и остаются доступными даже при отказе части серверов.

Урок № 5
Изучаем паттерны развертывания (rolling, blue-green), архитектуры (монолит, микросервисы) и механизмы отказоустойчивости (circuit breaker, rate limiting). В результате можем выпускать новые версии без остановки сервиса и защищать систему от каскадных отказов.

Урок № 6
Изучаем проектирование ленты новостей и мессенджера на примере реальных популярных сервисов. В результате применяем знания к живым задачам и понимаем, как устроены системы, которыми пользуются миллионы людей.

Урок № 7
Изучаем проектирование системы бронирования отелей и облачного файлового хранилища. В результате учимся проектировать сервисы с разными типами нагрузки: транзакционной и файловой.

Урок № 8
Изучаем проектирование сервиса такси с геораспределением и платформы для выполнения кода. В результате осваиваем real-time системы и получаем готовые подходы для проектирования сложных продуктов.

В итоге в рамках обучения сотрудник спроектирует собственную соцсеть для путешественников и отточит все навыки на практике



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы и выдадим сотрудникам бесплатный демо-доступ для оценки качества

Глубокий курс про внутреннее устройство, лучшие практики, паттерны и антипаттерны — все для работы в highload-проектах. На примере реальных кейсов

Для кого:
Middle / Senior-разработчики и архитекторы. Любой backend-язык

Преподаватель:
Senior-разработчик в Яндекс. 8 лет использует Kafka и создает open-source аналог YDB Topics

Длительность:
1.5 месяца

Интенсивность:
1 online-урок в неделю. Проходит вечером, поэтому легко совмещать с работой.

Стоимость:
— от 55 000 рублей за человека. Есть скидки за количество приведенных студентов.

Стоимость меняется от потока к потоку и зависит от выбранного тарифа. Смотрите актуальные цены на сайте курса

Вместо online-формата можно приобрести записи прошедшего потока — будет дешевле, но без обратной связи от преподавателя



Выжимка программы

Урок № 1
Внутреннее устройство Kafka

Урок № 2
Как эффективно писать в кафку — быстро, много и с гарантиями, что ничего не потеряется

Урок № 3
Как эффективно читать из кафки — борьба со штормом балансировки, CQRS и как реализовать схематизацию данных

Урок № 4
Как работать с Kafka в HighLoad — безопасность, квоты, control plane, мониторинг, и что случится в момент отказа брокера/диска/дата-центра и как быть к этому готовым

Урок № 5
Как написать RealTime обработку данных — паттерны, антипаттерны и лучшие практики complex event processing

Урок № 6
Новинки Kafka — queues over kafka, diskless kafka и многое другое

Урок № 7
Бонус — kafka в AI. Расскажем, как она может быть полезна в современной AI-oriented архитектуре, чтобы ваши агенты выдавали самые свежие результаты

В итоге в рамках обучения сотрудник напишет сервис склада в виде pet-проекта, и на нем же разберется во всех тонкостях Kafka



Приходите на консультацию — ответим на все вопросы