Вопрос: «Как вы будете скелить инференс LLM и векторную БД?»

DevOps изменился. Теперь от вас ждут умения работать с AI-инфраструктурой. На собеседованиях спрашивают про утилизацию GPU, кэширование семантических запросов и трассировку агентов.

Наш курс закрывает этот пробел. Мы разбираем реальные проблемы эксплуатации: от стоимости токенов до задержек (latency) в сложных цепочках агентов.

Что прокачаем для собеса:

— Понимание пайплайнов RAG (ETL для данных).
— Мониторинг качества работы моделей (не только uptime, но и correctness).
— Инструменты экосистемы AI (LangSmith, LangFuse, Arize).

Подготовиться к вопросам по AI-Ops