Длительность2 мес.

ФорматОнлайн

УровеньСредний

ДокументСертификат школы

CI/CD DevOps-практики Автоматизация инфраструктуры ИИ-агенты Мониторинг и логирование Промпт-инжиниринг Работа с нейросетями Claude Code Docker n8n OpenRouter Python YAML

Мнение редакции

7.6/10

Это редкий для рынка формат: не «курс по нейросетям вообще», а курс про то, как инженер эксплуатации перекладывает на модель свою повседневную работу. Программа собрана вокруг четырёх вещей, которые в DevOps действительно болят: генерация и правка YAML, разбор алертов и инцидентов, документация, по которой никто не может найти ответ, и ручные согласования в релизном процессе. Каждому из этих сюжетов соответствует конкретный инструмент, а не общая лекция.

Соотношение теории и практики школа называет цифрами: 49 практических часов из 55. По программе видно, что это не лукавство. Восемь модулей заканчиваются Demo-Day, на котором студент собирает агента со своим контекстом, MCP-серверами под своё окружение, скиллом под собственную рутину и воркфлоу n8n или RAG-ботом. То есть выходной артефакт это не сертификат, а работающая связка, которую можно принести в свою команду.

Отдельно стоит отметить модуль про безопасность. Курсов, которые вообще заговаривают про инъекции в промпт, незащищённый системный промпт и OWASP Top-10 for LLM, на русском рынке немного, а для человека, который собирается пустить агента в продовый кластер, это ровно тот разговор, который стоит провести до внедрения, а не после инцидента.

Слабое место курса не в программе, а в том, как он продаётся. В каталоге лежит цена тарифа «Запись потока»: 20 000 рублей. Живой поток, ради которого курс и делался, стоит 44 900 рублей, то есть больше чем вдвое. При этом в форме бронирования места тарифы называются «Live», «Live Pro» и «Team», а в блоке оплаты те же продукты подписаны как «Поток» и «Запись потока». Понять из страницы, что чему соответствует, невозможно, и это придётся выяснять у менеджера.

Вердикт: восьминедельный практикум для действующих DevOps и SRE про то, как встроить языковые модели в свою инфраструктуру: 49 часов практики из 55, RAG-бот по внутренней документации, свой MCP-сервер, воркфлоу на n8n и собственный агент на выходе. Минус в деньгах и в вывеске: 20 000 рублей в фиде это тариф «Запись потока», живой поток стоит 44 900 рублей, а в форме заявки тарифы называются уже иначе, чем в блоке цен.

Плюсы

49 практических часов из 55: соотношение названо цифрой, и программа его подтверждает, вплоть до финального Demo-Day с собственным агентом
стек взят не абстрактный, а рабочий: OpenRouter, n8n, Claude Code и OpenCode, свой MCP-сервер, RAG на внутренних данных
отдельный модуль про безопасность языковых моделей: инъекции, чрезмерное доверие модели, незащищённый промпт, OWASP Top-10 for LLM
готовая инфраструктура для практик и шаблоны на руки: набор промптов и шаблон воркфлоу для RAG на n8n
полный возврат стоимости до второй живой встречи, удерживают только комиссию платёжной системы
записи занятий и материалы доступны 24 месяца, пропущенное занятие можно догнать в своём темпе

Минусы

цена 20 000 рублей относится к тарифу «Запись потока»: живой поток со стартом 15 октября стоит 44 900 рублей, то есть более чем вдвое дороже
тарифы названы на одной странице по-разному: в форме бронирования «Live», «Live Pro» и «Team», в блоке оплаты «Поток» и «Запись потока», сопоставить их по странице нельзя
порог входа высокий и в цене не отражён: нужны Linux, Git, Docker, YAML, Bash, умение читать Python и JavaScript, а для n8n ещё и базовый TypeScript
инструменты меняются быстрее, чем живёт запись: купив тариф с записями, через год можно смотреть демонстрации, которые уже не повторяются шаг в шаг

Кому подходит

DevOps и SRE-инженерам, которые тонут в дежурствах

Курс прямо адресован тем, у кого растёт число алертов и время восстановления сервисов, а нагрузка на дежурные смены становится критичной. Разбор алертов и автооткаты тут не пример из учебника, а сквозной сюжет программы.

Авторам CI/CD, уставшим переписывать пайплайны руками

Генерация и правка YAML, оптимизация конвейеров и ручные согласования названы школой как исходная боль. Модули про n8n и агентные CLI закрывают именно этот участок.

Тимлидам и техлидам, которым нужно решение про ИИ в команде

На странице отдельно назван запрос «внедрить ИИ в инженерные процессы, но непонятно, с каких сценариев начинать». Курс даёт три и более готовых сценария и разговор про безопасность, с которым можно идти к руководству.

Кому курс не подойдёт

новичкам без инфраструктурного опыта: без уверенного Linux, Git, Docker и YAML программа не читается, а половина практик просто не запустится
тем, кто ищет вход в профессию: помощи с резюме, вакансиями и трудоустройством на странице нет вообще
тем, кому нужен фундаментальный курс по машинному обучению: здесь прикладная работа с готовыми моделями, а не обучение своих

Чем отличается от других курсов направления

Внутри Слёрма это единственный курс, целиком посвящённый применению языковых моделей в эксплуатации, и он же самый дешёвый вход в тему в своём направлении: соседние программы школы решают другие задачи и стоят иначе. «Профессия DevOps-инженер» это девятимесячная переподготовка со стеком Kubernetes, Terraform и CI/CD, «Администрирование Linux-серверов» за 75 000 рублей и «Инструменты DevOps-инженера для разработчиков» за 35 000 рублей закрывают базу, а «DevOps Upgrade» за 375 000 рублей это та же длинная профессия под другим именем. От общих курсов по нейросетям, которых на рынке десятки, этот отличается предметом: не «как писать промпты», а как собрать агента под свой кластер, подключить MCP-серверы к своим окружениям и поднять RAG поверх собственной документации. Если сравнивать по деньгам, тариф с записями делает курс одним из самых доступных предложений школы, но живой поток за 44 900 рублей уже сопоставим с ценой полноценного технического курса, и выбирать между ними стоит осознанно.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Спикеров двое, и оба поимённо названы: Виктор Ведмич и София Филиппова. В подписях страница путается, часть регалий явно съехала между карточками, поэтому надёжнее перечислить их общим списком: старший архитектор решений, работа с ИИ-проектами для рынков Европы и США, более трёх лет интеграций LLM в сервисы от EdTech до MedTech, более десяти лет в DevOps и системной архитектуре, Kubernetes, GitOps, IaC и CI/CD от дизайна до продакшена, ведение канала DevOps Kitchen Talks, инженер по искусственному интеллекту в компании Innova, статьи на Habr и Medium. Академических имён здесь нет, зато есть люди, которые внедряют GenAI и MLOps на уровне компаний, а не рассказывают про это со стороны.

Как устроена нагрузка

Школа отвечает на этот вопрос точнее большинства: одна или две онлайн-встречи в неделю общей продолжительностью 2-4 часа плюс 3-5 часов на практику, средняя нагрузка 7-9 часов в неделю на восемь недель. Пропущенное занятие не теряется: записи и материалы лежат 24 месяца. Поддержка описана без прикрас: общий чат с куратором и экспертом плюс еженедельные встречи, где разбирают сложные темы. Личного наставника, который ведёт вас одного, здесь не обещают, и это честно.

Что входит в стоимость

Инфраструктура для практик готовая, поднимать стенды самому не нужно. Основная часть заданий рассчитана на облачные модели, но при наличии видеокарты можно гонять локальные, а если ресурсов не хватает совсем, школа обещает альтернативные варианты развёртывания. Из материалов на руки остаются шаблоны промптов и шаблон воркфлоу для RAG на n8n. Рассрочка до четырёх месяцев, документы для налогового вычета 13 процентов предоставляют, для юридических лиц есть оплата по счёту и закрытые потоки. Возврат оформляется полностью до второй живой встречи, удерживают только комиссию платёжной системы: формулировка редкой для рынка чёткости.

Где программа проседает

Первое: инструментарий очень конкретный и очень свежий. Claude Code, OpenCode, MCP, n8n это стек, который переписывается быстрее, чем стареет запись потока. Купив тариф с записями, вы через год рискуете смотреть демонстрации, которые уже не воспроизводятся один в один. Второе: курс не учит DevOps. Требования на входе серьёзные, от Linux и Git до умения читать код на Python и JavaScript и базового TypeScript ради n8n. Третье: ни слова про карьеру. Ни резюме, ни вакансий, ни карьерных консультаций тут нет, и это нормально для апгрейда действующего инженера, но человеку, который ждёт трудоустройства, идти не сюда.

Итог

Хороший узкий курс с честной пропорцией практики и внятной поддержкой, у которого главная проблема на витрине, а не внутри. Разберитесь с тарифом до оплаты: разница между записью и живым потоком тут больше, чем в два раза, а состав того, что вы получите, различается сильнее, чем кажется по названию.

Программа курса

1Основы работы LLM и промпт-инжиниринг

Как работают языковые модели: токены, предсказание следующего токена, контекстное окно. Базовые техники промпт-инжиниринга, подключение внешних провайдеров моделей, настройка ИИ-CLI инструментов и демонстрации применения ИИ в типовых DevOps-задачах.

2LLM и безопасность

Почему языковые модели уязвимы внутри инженерных систем. Типовые угрозы: инъекции в промпт, чрезмерное доверие ответу модели, незащищённый системный промпт. Разбор OWASP Top-10 for LLM и защитные меры, которые закладываются в архитектуру заранее.

3Low-Code Automation на n8n

Архитектура n8n и ключевые компоненты, создание расширенных ИИ-воркфлоу, интеграция моделей, подключение Telegram-бота как интерфейса к DevOps-процессам, автоматизация сбора логов и анализа ошибок.

4Claude Code и OpenCode: старт

Настройка агентного CLI, архитектура и доступные инструменты, создание файла CLAUDE.md под свой проект. Это тот модуль, после которого у студента появляется рабочее окружение, а не просто чат с моделью.

5MCP в действии

Принципы работы протокола MCP, готовые серверы, конфигурация под разные окружения и написание собственного MCP-сервера на TypeScript или Python.

6RAG: базовые принципы сборки

Архитектура RAG, кейсы применения в эксплуатации, построение RAG-пайплайна на n8n поверх внутренних данных. На выходе бот, который отвечает на вопросы по вашей документации и базе знаний.

7Агенты и скиллы

Делегирование задач субагентам, создание кастомных агентов под специфические задачи, скиллы как слэш-команды для повторяющихся сценариев, настройка хуков для автоматизации.

8Demo-Day: AI DevOps Pipeline

Финальная сборка: агент с настроенным контекстом, MCP-серверы для интеграций, кастомный агент под свой стек, скилл под свою рутину и воркфлоу n8n или RAG-бот. Итоговый проект берётся из реальной работы студента.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

подключать облачные языковые модели через OpenRouter и настраивать ИИ-CLI под свои проекты
собирать воркфлоу на n8n для обработки алертов, сбора логов и ведения документации
поднимать RAG-пайплайн на внутренних данных и получать бота, отвечающего по вашей базе знаний
писать собственный MCP-сервер на TypeScript или Python и конфигурировать его под разные окружения
создавать кастомных агентов, скиллы и хуки, а также описывать проект в файле CLAUDE.md
закладывать защиту от инъекций в промпт и других угроз из OWASP Top-10 for LLM

Как проходит обучение

Восемь недель, 55 часов, из них 49 практических

Программа разбита на восемь модулей плюс Demo-Day. Практика идёт на готовой инфраструктуре школы, поднимать стенды самому не нужно.

Одна или две живые встречи в неделю

Синхронные встречи занимают 2-4 часа в неделю, на практику школа рекомендует закладывать ещё 3-5 часов. Средняя нагрузка названа как 7-9 часов в неделю.

Общий чат с куратором и экспертом

Поддержка устроена не через личного наставника, а через общий чат и еженедельные разборы, на которых можно принести свой вопрос или сложную тему.

Записи и материалы на 24 месяца

Все записи занятий и сопутствующие материалы остаются доступными два года после старта, поэтому пропущенное занятие не выпадает из программы.

Итоговый проект из вашей реальной работы

Финальное задание школа предлагает брать из собственных задач: на Demo-Day собирается агент под ваш стек с MCP-серверами, скиллом и воркфлоу или RAG-ботом.

Часто задаваемые вопросы

Что именно я получу на выходе?

Школа обещает три и более рабочих сценария с применением ИИ: чат-бот, автоматизация на low-code платформе и анализ инцидентов. Плюс настроенное окружение с агентными CLI-инструментами, развёрнутую RAG-систему для внутренней документации и собственного DevOps-агента, собранного на Demo-Day. На руки остаются шаблоны промптов и шаблон воркфлоу для RAG на n8n.

Какие знания нужны на входе?

Уверенная работа с Linux и Git, понимание основ Docker и формата YAML, умение писать простые Bash-скрипты. Дополнительно понадобится читать код на Python и JavaScript, а для работы с n8n базовые знания TypeScript. Курс не учит DevOps с нуля, он надстраивается над действующей практикой.

Сколько времени занимает обучение?

Восемь недель. В неделю это одна или две онлайн-встречи общей продолжительностью 2-4 часа плюс 3-5 часов на практические задания, то есть 7-9 часов суммарно. Записи всех занятий и материалы доступны 24 месяца после старта, поэтому пропущенное можно догнать.

Сколько стоит и чем отличаются тарифы?

В каталоге стоит цена тарифа «Запись потока»: 20 000 рублей одним платежом, есть рассрочка на 4 месяца. Живой «Поток» со стартом 15 октября стоит 44 900 рублей. Для юридических лиц те же тарифы стоят 25 000 и 49 900 рублей. Обратите внимание: в форме бронирования тарифы подписаны иначе, как «Live», «Live Pro» и «Team», и сопоставление с ценами придётся уточнять у менеджера.

Какой документ выдают?

Именной сертификат с индивидуальным номером получает студент, который прошёл 80 процентов курса, участвовал в решении практик и успешно сдал итоговый проект. Если 80 процентов пройдены, но финальное задание не сдано, вместо сертификата выдают свидетельство. Про внесение документа в государственный реестр на странице ничего не сказано.

Нужна ли своя видеокарта и мощный компьютер?

Нет. Подойдёт любой современный компьютер под Windows, macOS или Linux с установленным Docker. Для комфортной работы с локальными моделями школа рекомендует не ниже 4 vCPU, 16 ГБ оперативной памяти и 30-50 ГБ свободного места, графический процессор желателен, но не обязателен: основная часть практик рассчитана на облачные модели.

Можно ли вернуть деньги?

Да. Полный возврат стоимости обучения оформляется до проведения второй живой встречи, при возврате удерживается только комиссия платёжной системы, если она была применена при оплате.

Помогают ли с трудоустройством?

Нет. Ни карьерного центра, ни работы с резюме, ни подбора вакансий на странице курса не обещано. Это программа для действующих инженеров, а не вход в профессию.

Отзывы о курсе «ИИ в работе DevOps-инженера»

4.3 3 отзыва

5★1

4★2

3★0

2★0

1★0

ЮлияКазань23.07.2026

Достоинства: готовые стенды, ничего не надо поднимать самому

Недостатки: за восемь недель темп плотный, с работой совмещать тяжело

Пришла как SRE, интересовали MCP и агенты. Практики много, и она не бутафорская. Но 7-9 часов в неделю это в среднем, а на модулях с MCP и Demo-Day было заметно больше.

👍 0👎 0

АртёмНовосибирск25.06.2026

Достоинства: модуль про безопасность моделей, который в других курсах просто отсутствует

Недостатки: тариф выбрал не тот, разбирался с этим уже после оплаты

Работаю в эксплуатации шесть лет, к нейросетям относился как к игрушке ровно до того момента, пока не посчитал время, которое команда тратит на разбор ночных алертов. Взял курс ради n8n и RAG, а больше всего дал модуль про инъекции и OWASP: до него я всерьёз собирался пустить агента с правами на кластер. Собрал бота по нашей внутренней вики, он закрывает примерно половину вопросов дежурного. Единственное, о чём жалею: сначала оплатил запись, потом понял, что живые встречи и разбор проекта мне были нужны, а это уже другие деньги. Смотрите внимательно, что покупаете.

👍 0👎 0

ДенисВоронеж16.02.2026

Достоинства: внятный итоговый проект из своей задачи

Недостатки: часть демонстраций стареет прямо на глазах, инструменты обновляются каждый месяц

Курс сделан людьми, которые сами это внедряют, видно по мелочам. Претензия одна и она к жанру, а не к школе: стек настолько молодой, что записи прошлого потока местами уже не совпадают с тем, что видишь на экране. На живых встречах это разбирают, в записи приходится доходить самому.

👍 0👎 0

Все отзывы о Слёрм →

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.

Мнение редакции

Плюсы

Минусы

Кому подходит

DevOps и SRE-инженерам, которые тонут в дежурствах

Авторам CI/CD, уставшим переписывать пайплайны руками

Тимлидам и техлидам, которым нужно решение про ИИ в команде

Кому курс не подойдёт

Чем отличается от других курсов направления

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Как устроена нагрузка

Что входит в стоимость

Где программа проседает

Итог

Программа курса

Чему вы научитесь

Как проходит обучение

Восемь недель, 55 часов, из них 49 практических

Одна или две живые встречи в неделю

Общий чат с куратором и экспертом

Записи и материалы на 24 месяца

Итоговый проект из вашей реальной работы

Часто задаваемые вопросы

Что именно я получу на выходе?

Какие знания нужны на входе?

Сколько времени занимает обучение?

Сколько стоит и чем отличаются тарифы?

Какой документ выдают?

Нужна ли своя видеокарта и мощный компьютер?

Можно ли вернуть деньги?

Помогают ли с трудоустройством?

Отзывы о курсе «ИИ в работе DevOps-инженера»

Оставить отзыв о курсе

Похожие курсы по направлению

Профессия Data-аналитик + ИИ i

Архитектор ПО i

1C-программист: расширенный курс i

Магистратура «Кибербезопасность» с НИУ ВШЭ i

Алгоритмы и структуры данных i

Профессия Machine Learning Engineer + ИИ i

Профессия Фулстек-разработчик 3.0 i

Data Scientist с нуля до Junior i