Обучение инженерных команд

Профессиональная
разработка
с ИИ.

Помогаю командам использовать ИИ как управляемый рабочий инструмент — для скорости без компромиссов в качестве, безопасности и инженерном мышлении.

Запросить программу

Не раздать подписки.
А выстроить практику.

ИИ меняет повседневную работу инженера: постановку задач, исследование кода, проектирование, тестирование и ревью. Но сам по себе он не делает решения качественными.

Программа помогает команде безопасно встроить ИИ в реальную разработку. На выходе — не набор эффектных демо, а воспроизводимые рабочие сценарии и понятные правила, с которыми можно двигаться дальше.

Программа

Шесть встреч.
Один рабочий контур.

Базовый формат — 6 интерактивных занятий по 1,5–2 часа за 3–4 недели. Между встречами участники пробуют подходы на своих задачах.

01 / 06

ИИ как рабочий инструмент

Карта задач команды и базовый цикл: задача → контекст → результат → проверка.

02 / 06

Требования и контекст

Превращаем идеи в спецификации и критерии приёмки, с которыми ИИ может работать точно.

03 / 06

Agentic coding и рефакторинг

Небольшие изменения, API, зависимости и правила проекта — без потери контроля.

04 / 06

Тестирование, отладка, ревью

Тесты и ревью остаются quality gate: проверяем гипотезы, граничные случаи и diff.

05 / 06

Командная практика

Репозиторий, документация, PR и онбординг: общие шаблоны и границы ответственности.

06 / 06

Безопасность и план внедрения

Допустимые инструменты, риски, итоговые мини-проекты и сценарии первого пилота.

Работаем не с учебным приложением, а с вашей реальностью.

До старта созваниваемся с техническим руководителем: уточняем стек, роли, ограничения безопасности и 2–3 характерных сценария. Доступ к исходному коду и чувствительным данным не требуется.

01Приоритетные сценарии, где ИИ действительно экономит время команды.
02Шаблоны работы с контекстом, постановкой задач и проверкой результата.
03Минимальные командные правила для кода, данных и внутренних систем.
04План пилота: кому, на каких задачах и по каким признакам измерять эффект.
Михаил Кашкин

Ведущий программы

Михаил
Кашкин.

Разработчик, консультант и преподаватель с многолетней практикой в Python-разработке, инженерных командах и продуктах.

  • Работал в Google и IBM.
  • Один из авторов курса по backend-разработке в Яндекс Практикуме.
  • Консультировал правительства нескольких стран.
  • Автор бесплатного курса по Python-разработке pylot.me ↗, с которым работали тысячи человек.

К программе подключаются профильные эксперты, если этого требует задача заказчика.

После обучения

От навыка
к измеримому пилоту.

Курс может стать первым шагом к консультационному проекту: выбрать один или два процесса, настроить рабочий контур и сопроводить команду до результата.

Например: ускорить типовые изменения в сервисах, улучшить качество тестирования и ревью, сократить онбординг или подготовить внутренние инженерные стандарты.

Контакт

Давайте
обсудим вашу
команду.

Расскажите, какие задачи стоят перед командой, какие инструменты уже пробовали и что важно сохранить: качество, безопасность, скорость или предсказуемость.

Написать Михаилу или написать в Telegram ↗