PHP задачи с собеседований

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема: «AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее» Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI (https://clc.to/LQ_ZGA)

🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ? Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса. После урока вы: 🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня; 🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; 🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI; 🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика. На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью. 🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач (https://clc.to/QG5nxg)

🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться. 23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег. В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥 Чтобы лучше погрузиться в тему: 📺 Выступление про SourceCraft (https://clc.to/F_cu-g) 📖 Статья на Хабре (https://clc.to/Xf6Mww) 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке (https://clc.to/DcQq1g)

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку (https://clc.to/nhUAiA)

🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены». Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. После урока вы: 🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой; 🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего; 🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем; 🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов. 🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽ (https://clc.to/mumK2A)

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене. 🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов» (https://clc.to/0W7o8Q). ⏳ До 20 июня действует сниженная цена. За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу. Что разберём: 🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод; 🔹 LangGraph и оркестрацию workflow; 🔹 MCP и работу с внешними инструментами; 🔹 RAG-системы; 🔹 AgentOps, observability и evals; 🔹 безопасность и защиту от prompt injection; 🔹 мультиагентные системы и A2A. На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем. 👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой (https://clc.to/0W7o8Q)

💬 Обратная связь Проверяем выросло ли число помидоров синьоров :) Ваш текущий грейд: 🔥 — Senior 👍🏼 — Middle ❤️ — Junior 😁 — Ещё учусь

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку (https://clc.to/EgoN1Q) — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу: ▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ Комбинаторику Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы. Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science» (https://clc.to/0Aujbg). Что вас ждет: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning. 👉 Записаться на бесплатный демо-урок (https://clc.to/0Aujbg)