Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований

🤷‍♂️ Что важнее в хорошем курсе: программа или люди, которые её создают?

У Proglib Academy вышел пост о том, на каком опыте построен новый курс по AI для разработчиков 🦴

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!

Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.

💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:

В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.

🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽!

Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом

🔗 Занять место и забрать 3 курса

🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт

По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.

Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.

Что внутри урока:

- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.

После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.

👉Смотреть закрытый урок на YouTube

Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.

🔗 Занять место на курсе

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

🍄 Задача на выходные: найди баг

Коллега написал таймаут для сетевого запроса и клянётся, что «иногда он срабатывает мгновенно, а иногда висит вечно». Особенно после перевода часов. Найдёшь причину?

#include <chrono>
using namespace std::chrono;

bool wait_for_response(Connection& conn, int timeout_ms) {
    auto deadline = system_clock::now() + milliseconds(timeout_ms);
    while (system_clock::now() < deadline) {
        if (conn.has_data()) return true;
        std::this_thread::sleep_for(milliseconds(10));
    }
    return false;
}

Задача: объясни, почему таймаут ведёт себя непредсказуемо, и перепиши функцию так, чтобы она работала корректно всегда.


✏️ Делись решением в комментариях ⤵️


📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?

1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.

Что будет в вашем портфолио после обучения:

— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.

Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).

👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места строго ограничены!

👉 Изучить программу и занять место

📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?

Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.

Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:

🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).

Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1

💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?

Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.

Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.

На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.

Что вас ждёт:

🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии

👉 Записаться на бесплатный демо-урок

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!

Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!

👨‍💻 Спикер: Андрей Носов

Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов

Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.

Что в программе:

● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.

Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.

👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

🍙 Задача на выходные: бинарный поиск, который врал 20 лет

Этот баг жил в стандартной библиотеке Java почти десятилетие. Проверьте, найдёте ли вы его в C++-версии за 15 минут.

int binarySearch(const std::vector<int>& a, int key) {
    int low = 0;
    int high = static_cast<int>(a.size()) - 1;
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) / 2;
        if (a[mid] < key)      low = mid + 1;
        else if (a[mid] > key) high = mid - 1;
        else                   return mid;
    }
    return -1;
}

🚨 Задача: На каких входных данных функция сломается и почему? Как исправить одной строкой?


✏️ Кто вспомнит, в чём подвох, без гугла — тот настоящий сеньор. Ответы в комментариях ⤵️


📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!

Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.

Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.

Какие навыки проверите:

- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.

Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!

Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!

Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.

👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁

Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.

Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!

👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!

Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.

🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).

● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.

● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.

👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!

Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор

— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.

— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

⭐️ Dream Team 5-го потока: научитесь строить ИИ-агентов у практиков из BigTech

14 июля стартует новый поток курса по разработке ИИ-агентов, и в этот раз мы собрали по-настоящему звездный состав менторов. Это эксперты, которые прямо сейчас определяют развитие AI в России: Yandex Cloud, Avito AI Lab, cloud․ru и НИУ ВШЭ.

Чтобы ваш вход в ИИ-инженерию был максимально мощным, мы подготовили специальное предложение: до 30 июня при покупке курса по ИИ-агентам вы получаете еще 2 любых курса Академии в подарок! 🔥

Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке ИИ-агентов и указываете менеджеру ещё два курса, которые хотите забрать бесплатно.

👉Заберите 3 курса по цене 1 на звездном потоке по ИИ-агентам