AI Agents Engineering
Здобудьте навички, достатні для роботи на позиції AI / LLM Developer, Backend Developer з поглибленою GenAI спеціалізацією, GenAI RAG Engineer, AI Product Engineer (Feature Development).
Протягом 6 тижнів навчіться:
◉ Розробляти AI-агентів на Google ADK 2.0 Go SDK
◉ Проєктувати workflow-графи та багатоагентні системи
◉ Обирати архітектурний механізм під задачу
◉ Будувати Advanced RAG-конвеєри для складних документів
◉ Створювати coding agents із multi-critic feedback loops
◉ Працювати зі structured output, function calling і JSON-схемами
- Live Hands-on Series
- Google ADK Go 2.0 (GA 30.06.2026)
- 3 масштабні портфоліо-артефакти
Кому підійде курс?
-
Go-розробникам
які хочуть увійти в AI-інженерію без зміни основної мови розробки та працювати з агентськими системами на Go ADK 2.0.
-
Backend-розробникам (Java, Rust, Python, TypeScript)
які будують мікросервіси й хочуть інтегрувати ШІ в бізнес-логіку продуктів.
-
AI/LLM Engineers початкового рівня
які створюють прості Python-скрипти або рішення на LangChain і хочуть перейти до проєктування типізованих, тестованих, production-ready агентських архітектур.
-
Data Engineers і Data Scientists
які хочуть вийти за межі аналізу, ноутбуків і RAG-прототипів та застосовувати свою експертизу в розробці автономних AI-продуктів.
-
Platform Engineers з AI-амбіціями
які працюють з інфраструктурою, Kubernetes та Istio і хочуть додати agent-платформи до своєї експертизи.
Від backend-розробки до AI Agents Engineering
Класична backend-розробка змінюється: ШІ вже пише CRUD-код, а роль інженера зміщується від написання окремих фрагментів коду до проєктування систем, у яких AI стає частиною бізнес-логіки.
AI Agent Engineer — це фахівець, який не просто надсилає запити до LLM, а проєктує агентські архітектури: типізовані, тестовані, керовані та передбачувані.
Саме тому курс побудований на Google ADK 2.0 Go SDK. Цей стек дає інструменти, які потрібні для розробки AI-агентів не як окремих скриптів, а як керованих інженерних систем:
◉ Передбачуваність даних — строга статична типізація Go, примусова генерація structured output з JSON-схемами на вузлах графа.
◉ Архітектура управління — декларативна workflow-graph модель, event-sourced стан StateDelta та відтворюваність кожного кроку.
◉ Продуктивність та деплой — один статичний бінарний файл Go, мінімальний runtime-слід, легка контейнеризація (~15MB image).
◉ Обробка помилок — ідіоматична обробка помилок Go, вбудовані per-node ретраї/таймаути та семантичне самовідновлення (self-healing).
⚠️ Курс створено для розробників із досвідом в одній із бекенд-мов: Go, Java, Rust, Python, TypeScript.
Формат курсу
01
02
03
04
05
06
07
Переваги курсу
•
Максимум практики
Упродовж навчання ви створюватимете практичні артефакти: багатоагентну систему на Go ADK 2.0, Advanced RAG Engine і Self-Evolving Coding Agent.
•
Фокус на новому Go-стеку для AI-агентів
Це не курс про базовий промптинг чи прості AI-скрипти. Ви працюватимете з підходами, які допомагають проєктувати AI-агентів як керовані інженерні системи: з типізацією, structured output, JSON-схемами, event-sourced станом, ретраями, таймаутами й тестованими вузлами.
•
Економіка та оптимізація AI-рішень
•
Підготовка агентів до Enterprise-деплою
Це допомагає підготувати агентські рішення до запуску в сучасних production-середовищах, зокрема Kubernetes, і краще зрозуміти вимоги до роботи AI-агентів у продуктових командах.
•
Навчання у практика platform engineering
•
Зручна оплата частинами
Упізнаєте себе? Ось що змінить курс
◉ Ерозія навичок через AI
Спроєктуєте архітектуру AI-систем тими самими інструментами, які вже знаєте (Go, статична типізація, CI/CD), замість написання рутинного коду.
◉ Непередбачуваний текст LLM
Налаштуєте роботу з типізованими відповідями LLM через Go-структури з JSON-схемами замість парсингу довільного тексту.
◉ Imperative-спагеті замість архітектури
Перейдете на графову модель ADK 2.0, де агенти й інструменти — тестовані вузли з умовною маршрутизацією, а не ланцюжки if-ів.
◉ Агент має сам еволюціонувати
Опануєте динамічні workflow ADK 2.0 і формалізований, аудитований паттерн self-improvement.
◉ RAG вашого продукту «галюцинує»
Побудуєте Advanced RAG-конвеєр і навчитеся визначати потрібний щабель retrieval maturity ladder під задачу.
◉ Хочете лишитися в Go
Пройдете весь курс і всі лабораторні виключно на Go, без переходу в Python.
А на якому етапі зараз ви?
Програма курсу
Тиждень 1. Фундамент: API, типізація та ландшафт фреймворків 2026
2 вебінари ·
◉ Вебінар 1. LLMs as a Runtime: Models, Agents, and Frameworks in 2026
Розбираєте токенову економіку (FinOps), оптимізацію системних промптів і контекстних вікон, детальний аналіз сучасного модельного ряду та спеціалізоване порівняння сучасних фреймворків.
Практика: Cross-Model Benchmark Harness (Go) — конкурентний бенчмарк моделей із калькулятором вартості запиту.
◉ Вебінар 2. Stop Parsing Hope: Typed Outputs, Function Calls, and Tool Contracts
Вчитеся отримувати строго типізовані відповіді LLM замість парсингу довільного тексту.
Практика: Strict Schema Enforcer — валідатор відповідей на Go-структурах і JSON Schema.
Тиждень 2. Google ADK 2.0: workflow-граф та деплой
2 вебінари ·
◉ Вебінар 3. Agent Anatomy in Go ADK: Tools, Nodes, and Workflow Graphs as Data
Збираєте першого агента ADK 2.0 як граф із типізованими вузлами-інструментами.
Практика: ADK 2.0 First Agent (Go) — мінімальний workflow з табличними тестами вузлів.
◉ Вебінар 4. Ship the Agent: One Binary, One API, One Production Boundary
Пакуєте агента в один статичний бінарник і деплоїте як HTTP-сервіс зі стрімінгом.
Практика: ADK Agent Service — контейнеризований агент-сервіс, готовий до Kubernetes.
Тиждень 3. Інженерія Advanced RAG та робота з корпоративними даними
2 вебінари ·
◉ Вебінар 5. RAG Before Embeddings: Lossless Parsing for Documents That Fight Back
Парсите багатотабличні PDF без втрати структури, перш ніж віддати їх у RAG.
Практика: Hierarchical Data Chunker — пайплайн парсингу складних корпоративних документів.
◉ Вебінар 6. Retrieval Maturity Ladder: Hybrid Search, Reranking, and Semantic Cache
Підвищуєте точність пошуку re-ranking’ом і визначаєте, коли достатньо вектора, а коли потрібен GraphRAG.
Практика: High-Precision RAG Engine — RAG-конвеєр з re-ranker і семантичним кешем.
Тиждень 4. Когнітивні автономні цикли та обробка відмов
2 вебінари ·
◉ Вебінар 7. Inside the ReAct Loop: When Reasoning Becomes a Control System
Розбираєте механіку ReAct-циклу і бачите, що саме бере на себе workflow-рушій, а що лишається вашою відповідальністю.
Практика: Native ReAct Agent Core (Go) — безфреймворкова реалізація циклу та її аналог у графі ADK.
◉ Вебінар 8. When Tools Fail: Recovery, Guardrails, and the Lethal Trifecta
Відрізняєте транзієнтні збої від логічних помилок і будуєте самокорекцію інструментів.
Практика: Fault-Tolerant Tool Harness — обв’язка інструментів, що передає помилки назад у модель.
Тиждень 5. Пам'ять, стан та колаборативні workflow в ADK 2.0
2 вебінари ·
◉ Вебінар 9. The Second Brain Is a Repo: Event-Sourced State, Context, and LLM Wiki Memory
Проєктуєте пам’ять агента на event-sourced стані та керованому контекстному вікні.
Практика: Event-Sourced Agent Memory — модуль керування станом і пам’яттю на сесіях ADK.
◉ Вебінар 10. Agents as Teams: Coordinator Patterns, Human Approval, and Write-Safe Workflows
Координуєте кількох агентів через Plan-Execute і ставите workflow на паузу для схвалення ризикових дій.
Практика (портфоліо-артефакт): ADK 2.0 Collaborative Workflow Engine — багатоагентна система з approval-паузою.
Тиждень 6. Динамічні workflow, self-evolving агенти та безпечний self-improvement
2 вебінари ·
◉ Вебінар 11. Beyond One Agent: Dynamic Subagents, Multi-Critic Loops, and Programmatic Dispatch
Будуєте динамічний граф, де агент породжує підагентів-критиків і сам ухвалює рішення про наступний крок.
Практика: Multi-Critic Coding Agent — кодінг-агент із паралельними критиками на динамічному графі.
◉ Вебінар 12. Autoresearch in Practice: Agents That Improve Under a Budget, Not by Magic
Формалізуєте безпечне самополіпшення агента за фіксованим бюджетом і єдиною метрикою.
Практика (портфоліо-артефакт, фінальний демо-день): Self-Improving Coding Agent Engine — з логом експериментів і артефактом стратегії.
Розклад
- Тривалість:6 тижнів
- Формат:живі вебінари
- Доступ до матеріалів:2 роки
Що ви вивчите
Hard skills
◉ Google ADK 2.0 (Go SDK): графовий workflow-рушій, collaboration agents, єдиний agent.Context і тестування через agent.StrictContextMock, event-sourced state management, сесії.
◉ Agent Workflow Architecture: обґрунтований вибір механізму (статичний граф vs code-driven динаміка vs collaboration agents) під задачу, проєктування self-evolving агентних систем, порівняльна орієнтація в LangGraph/DeepAgents та ADK Python.
◉ Advanced RAG Pipelines: ієрархічний chunking, обробка багатотабличних PDF, re-ranking, семантичне кешування, retrieval maturity ladder та вибір taxonomy vs ontology vs пласких метаданих.
◉ Structured Output Validation: строго типізовані відповіді LLM через Go-структури з JSON-схемами, function calling та валідацію схем на вузлах графа.
◉ Self-Improving Agent Patterns: multi-critic feedback loops, autoresearch-паттерн (bounded mutable surface, fixed evaluation budget, single fitness metric, auditable strategy artifact).
Артефакти у портфоліо
◉ GitHub-репозиторій багатоагентної системи на Go ADK 2.0: повністю робочий Go-код (єдиний статичний бінарник) із колаборативним workflow (coordinator + підагенти), Plan-Execute маршрутизацією у графі, event-sourced станом та захистом від збоїв інструментів (Fault-Tolerant Tool Harness).
◉ Оптимізований Engine пошуку знань (Advanced RAG): підсистема роботи з неструктурованою документацією з парсингом багатотабличних файлів, re-ranking та семантичним кеш-шаром.
◉ Self-Evolving Coding Agent на динамічних workflow ADK 2.0: кодінг-агент із multi-critic циклом і формалізованою autoresearch-style стратегією самополіпшення (окремий людино-читабельний артефакт стратегії + повний лог експериментів).
Стек технологій
◉ Google ADK Go v2.0.0 (GA 30.06.2026) — графовий workflow-рушій
◉ Google ADK Python v2.3.0 (17.06.2026) — референс для Python-охочих
◉ MCP (специфікація 2025-11-25)
◉ A2A протокол v1.0.1 (26.05.2026)
◉ Модельний ряд: Claude Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5, GPT-5.6 (Sol / Terra / Luna, limited preview), Gemini 3.5 Flash (3.1/3.5 Pro), Grok 4.3; open-weight: GLM-5.2, Gemma 4, DeepSeek V4, Qwen 3.7 Max, MiniMax 3
Результат навчання
◉ GitHub-репозиторій багатоагентної системи на Go ADK 2.0: coordinator + підагенти, Plan-Execute маршрутизація, event-sourced стан, Fault-Tolerant Tool Harness
◉ Advanced RAG Engine: парсинг багатотабличних документів, re-ranking, семантичне кешування
◉ Self-Evolving Coding Agent: multi-critic цикл, autoresearch-стратегія самополіпшення з логом експериментів
◉ Резюме з конкретними hard skills: ADK 2.0 (Go SDK), Advanced RAG Pipelines, Structured Output Validation, Self-Improving Agent Patterns
◉ Аргументований вибір архітектури під задачу: статичний граф, динамічний граф чи collaboration agents — замість рішення «на смак»
Відеовідгуки наших випускників:
Відгуки про курс
Якщо ви відчуваєте вигорання, не розумієте, як розширювати технічну компетенцію, працюєте з продуктами в containers / Kubernetes, відповідаєте за CI/CD або Release Engineering, тестуєте чи підтримуєте застосунки в Cloud — цей курс реально може стати ковтком нового повітря і для вас, і для карʼєри. Відео — це окреме задоволення. Відчуття, що ти не на лекції, а дивишся епізод серіалу від IT-блогера: динамічно, креативно й без нудьги. Хакатон — це не просто активність. Це святковий виклик, купа досвіду й знайомство з дуже крутими людьми. Наша команда посіла 2 місце 🥈
I’m happy to share that I’ve obtained a new certification: DevOps and Kubernetes. Practical Intensive+ from Prometheus! I'd like to thank the Prometheus team and Denys Vasyliev personally for the excellent program and the opportunity to deepen my knowledge of Kubernetes and DevOps practices. The final hackathon was especially valuable - a true challenge that allowed me to apply all my acquired knowledge in practice and go beyond the usual tasks. It's always a pleasure to invest time in professional development and receive validation of my competencies! 🚀
Starting this year with a great achievement - I’ve successfully completed “DevOps and Kubernetes. Practical Intensive+” course by Denys Vasyliev! Although it took more time than I initially expected, the journey was absolutely worth it! The course provided strong hands-on experience and a deeper understanding of real-world DevOps and Kubernetes practices in AI-era. This milestone has motivated me to aim higher, and I’ve already started working toward my next goal🦾
Я щойно завершив курс DevOps, і загалом це був якісний та корисний досвід. Структура курсу добре продумана — матеріал подавався логічно, від базових понять до більш складних практик. Особливо сподобалася практична частина в модулях Kubernetes в дії та Інфраструктура, де теорія поєднувалась із реальними кейсами. Кожен тиждень мав свою цінність: SDLC та основи DevOps були чітко пояснені й задали правильний тон. Система контролю версій — майже бездоганна: стисло, практично, з прикладами. Контейнеризація — кілька прикладів із реального життя, базу викладено добре. Модулі Kubernetes — чудові: зрозумілі, прикладні, добре структуровані. GitOps та DevSecOps відкрили сучасні підходи, кілька практичних сценаріїв. Моніторинг — як вступ — цілком доречно. Мої оцінки відображають як вкладені зусилля, так і якість навчального матеріалу. Після курсу я маю глибше розуміння DevOps-процесів, більше впевненості у використанні cloud-native інструментів і чітке бачення подальшого розвитку. Дякую викладачам та авторам курсу за змістовну та ефективну програму.
Для початківців курс + хакатон значно прокачує практичні навички в умовах максимально наближених до реальних задач DevOps. Спеціалісти які вже мають відповідний досвід — структурують свої знання та отримають теоретичну базу для подальшого розвитку.
Чудовий курс, який дає змогу зануритись в сучасні DevOps практики та інструменти. Я б рекомендував курс тим, в кого вже є базові знання Linux та GitOps або Software Development, ті, у кого відсутні знання та навички, також можуть обрати цей курс, якщо вони готові компенсувати це наполегливою працею.
Лаби складні, на деякі витрачаєш по 6+ годин, якщо хочеш зробити на високий бал. Дуже спонукає до поглибленого вивчення наданих інструментів. Одразу все хочеться впроваджувати на роботі. Хакатон зовсім окрема тема — то реально складно й у короткі терміни, але так затягує, що неможливо зупинитись =)
Курс допоміг мені отримати теоретичні та практичні навички з теми хмарних рішень. Я засвоїв увесь цикл технічних задач, які у повсякденній роботі виконують DevOps-інженери. Мені, як розробнику, було дуже цікаво особисто спробувати, як розгортається мій застосунок у хмарі, як його адмініструвати та моніторити. Ну і найважливіше — це безцінний досвід хакатону та імплементації AI-driven Engineering Platform. Це космос! Відчув себе астронавтом! 🚀 Дякую всім причетним!
Хотів би подякувати організаторам курсу та хакатону. Це такий дуже цікавий і корисний досвід. Я здобув великий багаж практичного досвіду, який, впевнений, мені знадобиться. Дуже великий обсяг знань і технологій, дуже класно структурований.
Курс максимально заточений на ефективність. Упор на практику дає великий буст. Багато практичних завдань сприяють тому, що ти все максимально ефективно використовуєш. Це один з унікальних курсів, де такі підходи практикуються.
Цей курс був просто неймовірним! Дякую всім, хто його робив. Для мене це вперше брати участь у подібних заходах, і досвід комунікації з новими людьми в команді, а також спільна робота над завданнями, був надзвичайно цінним. Особлива подяка Денису, Олександру та Андрію — ви чудові! Це дійсно крутий досвід.
Найкращий курс по темі, який можна отримати зараз. Для початківців цей курс - скарб. Для профі - чудовий шанс систематизувати знання, познайомитися з новими рішеннями. Спілкування з автором курсу, обмін ідеями з однодумцями, неможливо замінити. Дотримуватися темпу курсу, буде дуже важко, але такі виклики завжди приносять найбільше задоволення. До початку курсу я мав лише фрагментоване уявлення про DevOps. Під час роботи на різних проектах мені доводилося стикатися з окремими його елементами, але бракувало глибокого розуміння та структури. Щоразу, коли з’являлися складніші задачі — пов’язані з управлінням даними, штучним інтелектом чи невизначеністю — я не розумів, як ефективно застосувати DevOps підходи для вирішення таких проблем. Після проходження цього курсу моє розуміння DevOps зазнало кардинальних змін. Я отримав структуроване бачення того, як можна підходити до побудови інфраструктури будь-якого типу з використанням кращих практик. Ментальний фреймворк, який я отримав на курсі, дозволив мені подивитися на складні проекти з нової перспективи та побачити можливості для вдосконалення. Особливо цінним було те, що кожен інструмент і концепція були пояснені не лише теоретично, а й з практичної точки зору — без надмірної теорії і зайвих відступів. Це дало змогу одразу застосовувати знання на практиці. Крім того, курс змінив моє ставлення до GitOps. Спочатку я не був прихильником цього підходу, але завдяки практичним прикладам і поясненням я побачив його переваги і зрозумів, як він може спростити та покращити управління інфраструктурою на великих проектах. Тепер я впевнений у тому, що GitOps стане невід'ємною частиною моєї роботи. Окрема подяка менторам за їх професійний підхід і глибокі знання. Вони завжди були готові відповісти на питання та допомогти розібратися в складних моментах. Платформа також забезпечила високий рівень організації навчання, що дозволило зосередитися на отриманні знань та практичних навичок.
Складно, але максимально наближено до реальності як вимагає професія. Курс може бути реіграбельним, бо має різні варіанти рівнів складності виконання дз. Авторський досвід та підхід до структури курсу робить його унікальним. Нові знання може отримати спеціаліст любого рівня і достатньої мотивації.
Курс дуже сподобався тим що він збирає докупи все необхідне для розуміння культури і практик DevOps. Також допомагає напрацювати навички в користуванні популярними інструментами, щоб в подальшому було розуміння як поєднати їх у єдину систему. Якщо є бажання зануритись у світ DevOps, але не зрозуміло з чого почати - цей курс для Вас. Хоча в такому разі не розраховуйте вкластися у 8-12 годин у тиждень)
Курс однозначно буде корисним для devops інженерів так як помагає структурувати знання. 10/10 Приділіть увагу наступним фразам в опису - "Практичний інтенсив. Просунутий рівень." Багато практики, багато матеріалу, актуальний стек. Дуже цікавий та захоплюючий курс, багато практики від діючих професіоналів, багато додаткових матеріалів та порад, швидкий зворотній зв'язок.
Це був фантастичний досвід навчання українською мовою з фантастичною командою Prometheus та нашим ментором Денисом Васильєвим. Дуже багато знань і навичок були донесені зрозуміло та підкріплені практичними завданнями.
Неймовірно концентрований курс який дозволяє осягнути сучасні тенденції в DevOps, карколомні тести, та практичні завдання які змушують вас самостійно заглиблюватись у інструменти DevOps наскільки це можливо.
Відданість ментора курсу та його допомога зробить навіть з арбітражника – девопса.
Сподобалось все, але найбільше те, що немає води в лекціях, цікаві завдання та комʼюніті.
Мені дуже подобається формат навчання, а саме те, що після кожного відео ми відразу практикуємося, а якщо щось не вдається, то в Slack завжди можна знайти допомогу.
Цей курс - справжній скарб для тих, кого цікавить DevOps. Унікальність цього курсу, це, насамперед, його автор - Денис Васильєв. Його вклад в матеріали курсу, що базуються на практичному досвіді, поточному стеку технологій, подачі матеріалів у вигляді структурованих, стислих та інформативних лекцій, що супроводжуються високою аудіовізуальною якістю, практичні заняття максимально наближені до реальних кейсів практикуючих DevOps інженерів, що мають на меті формування інженерного мислення, нестандартного підходу у вирішенні технічних завдань та опанування робочими інструментами DevOps інженера. Великим плюсом цього курсу є ще Slack-community, обговорювання тем курсу, своєчасна підтримка ментором та кураторів платформи, допоможуть вам у вирішенні нагальних питань, в ході опрацювання матеріалів курсу. Цей курс підходить як новачкам у сфері DevOps (як мені), а також тим, хто вже має сміжний або релевантний досвід. Я дуже задоволений курсом, велике дякую команді Prometheus та Денису Васильєву за можливість підвищити свої софт та хард скіли, перейняти досвід одного з лідерів індустрії та слухачів курсу.
Це мій перший курс по DevOps. По суті я новачок у цій темі, хоча в ІТ більше 10 років. Але Денис Васильєв і команда Прометеус зробили круту і велику справу. Вони точно змогли відкрити двері в зовсім інший світ ІТ-технологій і показати, що...
Кар’єрний шлях
За даними DOU у 2026 році
«DevOps та Kubernetes. Практичний інтенсив+»
Junior DevOps Engineers — до року
Middle DevOps Engineers
Senior DevOps Engineers
DevOps Team Lead
Наші випускники працюють
Дмитро Рашко
◉ Software Architect, Lead Developer та Open-Source Contributor
◉ Open-Source & Agentic AI: maintainer of KAgent CNCF sandbox project, contributor AgentGateway
◉ Спеціалізації: Platform Engineering, Architecture & Design, Kubernetes Operators, Service Mesh, System Integration, SDLC/Performance Optimization, Observability, Multi-Agent Systems
-
25 + років
у розробці складних програмних систем, cloud-native платформ, enterprise-рішень
-
5+ років Platform Engineering
Kubernetes Operators, Istio Service Mesh, AgentGateway
-
8 років Telco Digital Platforms
флагманські програми для T-Mobile, Telefónica, Vodafone, AT&T
-
15+ років Professional Services
CRM, middleware integration, production rollouts, performance tuning
Оберіть найкращу програму для себе
Standard
- 12 практичних live-занять
- 3 артефакти у портфоліо: GitHub-репозиторій багатоагентної системи на Go ADK 2.0; Оптимізований Engine пошуку знань (Advanced RAG); Self-Evolving Coding Agent на динамічних workflow ADK 2.0
- Практика на GitHub Codespaces
- Додаткові матеріали, шаблони після кожного вебінару
- Підтримка ментора і куратора у Slack
- Сертифікат Prometheus англійською мовою
- Доступ до матеріалів курсу 2 роки
Mentor
- Усе, що в Optimal, плюс:
- Перевірка автором портфоліо-артефактів на відповідність Enterprise-стандартам оптимізації та безпеки.
- Детальний фідбек по кожному артефакту
- Участь у фінальній демо-сесії з публічним запуском self-improving агента
- Аналіз та адаптація резюме під конкретну позицію: AI/LLM Developer, GenAI RAG Engineer тощо
Спосіб оплати на вибір: вся сума одразу або оплата частинами.
Залиште заявку
Ми зв’яжемось з вами та допоможемо визначитись, чи цей курс вам підходить.
ПАРТНЕР КУРСУ - GLOBALLOGIC
-
Курс розроблено
разом із нашим партнером GlobalLogic — лідером у сфері цифрової інженерії.
-
Центральний офіс
компанії знаходиться у Кремнієвій долині у США, а інжинірингові та дизайн-центри розташовані по всьому світу.
-
GlobalLogic створює інноваційні продукти
за допомогою даних і технологій, щоб підвищувати якість життя людей у всьому світі. Ключові індустрії компанії: медицина, автомобільна промисловість, телекомунікації, медіа, фінанси і банкінг та інше.
-
Залучення технічної експертизи GlobalLogic
відбувалось на безоплатній основі, та здійснювалось в рамках сприяння компанією GlobalLogic розвитку освіти та науки в Україні. GlobalLogic не є отримувачем грошових коштів чи інших матеріальних вигод від продажу курсу "DevOps та Kubernetes. Практичний інтенсив+"
Популярні запитання
Що таке курс-upskill?
Курс-upskill орієнтований на практичні знання, що допомагають швидко адаптуватися до змін на ринку праці та збільшити шанси на кар'єрне зростання.
Чи потрібні знання з Go?
⚠️ Але ви можете виконувати завдання і мовою Python.
Чи потрібна вища математика або досвід тренування нейромереж?
Чи потрібен досвід з Kubernetes?
Чи достатньо цього курсу, щоб почати шукати роботу AI Agents Engineer?
Як проходить навчання?
Навчання проходить у форматі живих воркшопів і hands-on сесій, де ви працюватимете з кодом, workflow-графами та лабораторними завданнями. Розклад зустрічей учасники отримають на старті курсу.
Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?
Чи можна оплатити курс частинами?
Скільки часу матеріали курсу будуть доступні після його завершення?
Чи можливо повернути курс? Які правила повернення коштів?
Процедура повернення коштів займає 30 календарних днів з моменту схвалення заявки. Щоб уникнути зловживань з боку слухачів, ми залишаємо за собою право обмежити або відхилити запити на повернення коштів у випадках, коли:
◉ Значна частина курсу була використана або завантажена студентом до того, як було оформлено заявку на повернення коштів
◉ Студент подав кілька запитів на повернення коштів за один і той самий курс
◉ Студент вимагає повернути зайву суму
◉ Користувачі порушили Умови або Правила платформи
Не знайшли відповідь?
Центр допомоги