








Основатель финансового онлайн-университета SF Education, со-основатель аутсорсингового сервиса Coworkle
Python как основной инструмент управления инфраструктурой: от CLI-утилит до Kubernetes-операторов и SRE-автоматизации.
Вместо веб-разработки — управление внешними системами через код: облачные API, Terraform, Ansible, Kubernetes, Vault, Prometheus.
Разработка CLI-утилит, идемпотентных скриптов, K8s-операторов и SRE-скриптов самовосстановления.
Для инженеров инфраструктуры с опытом от 1 года. Базовый Python, понимание Docker, CI/CD, TCP/IP и Linux. ООП и веб-архитектура не требуются. Безопасная работа с ИИ-инструментами — отдельный блок.
Эволюция инструментов управления конфигурациями. Написание внутренних CLI-утилит: фреймворки Click / Typer. Стандарты логирования инфраструктурного кода. Упаковка утилит для дистрибуции внутри компании.
Базовые алгоритмы для сетевых задач: модуль ipaddress, маски, маршруты. Взаимодействие с облачными API: Yandex Cloud / AWS. Идемпотентность инфраструктурного кода. Обработка сбоев: таймауты, rate limits, паттерн Retry (tenacity).
Python как оркестратор для Terraform и Ansible, а не их замена. Динамическое формирование inventory для Ansible через Python. Запуск и программный парсинг результатов Terraform. Типовые ошибки при автоматизации IaC-пайплайнов.
Проблема утечки учетных данных в скриптах автоматизации. Работа с HashiCorp Vault через модуль hvac. Безопасная ротация токенов, генерация и управление SSL-сертификатами. Автоматизация управления доступами (RBAC) в облаке.
Работа с Kubernetes API через официальный Python-клиент. Программная автоматизация деплоя, скейлинга и аудита кластера. Обзор паттерна Operator: написание простых K8s-контроллеров на фреймворке Kopf.
Использование Python внутри пайплайнов (GitLab CI / GitHub Actions). Скрипты для оценки качества сборки артефактов и релиз-менеджмента. Автоматическое управление конфигурацией окружений (Staging / Prod).
Взаимодействие с Prometheus API: программный анализ метрик. Автоматизация Runbook’ов: скрипты самовосстановления инфраструктуры (auto-remediation). Alert Management: интеллектуальная маршрутизация инцидентов (Telegram, Slack).
ИИ в работе: поиск багов, шаблоны кода, регулярные выражения, тестовые данные. Корпоративная безопасность: что нельзя передавать в публичные нейросети. Галлюцинации ИИ и обязательный аудит сгенерированного кода.
Сборка комплексного инструмента, объединяющего API, IaC и мониторинг. Code Review: анализ безопасности и идемпотентности кода. Защита решения перед преподавателем.
Курс о полном цикле создания веб-сервиса на Python: от проектирования API до развертывания в контейнерах. Стек — FastAPI, PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy, Docker, CI/CD.
Вместо разрозненных скриптов — поэтапная разработка одного сервиса: роутинг и валидация, слоистая архитектура, работа с БД и миграциями, кэширование, фоновые задачи через брокер, JWT-аутентификация, контейнеризация, CI/CD, наблюдаемость. Итоговый проект проверяется внешним эмулятором, имитирующим поведение реальных пользователей.
Для Junior+ / Middle-разработчиков с опытом от 6 месяцев или переходящих с других языков. Требуется знание Python и базовое понимание asyncio. Безопасная работа с ИИ-инструментами в разработке — отдельный блок.
Эволюция бэкенда: от MVC к микросервисам. REST API vs gRPC: критерии выбора. FastAPI: роутеры, валидация через Pydantic. HTTP-ошибки и Middleware.
Проблема Fat Controllers и «спагетти-кода». Слоистая архитектура: Clean Architecture / DDD-light. Dependency Injection в FastAPI. Service Layer и Repository Layer.
Асинхронная работа с БД: SQLAlchemy 2.0. Проблема N+1 запроса и как ее избежать. Управление миграциями через Alembic. Транзакции и блокировки на уровне БД.
Redis: хранение сессий, кэширование тяжёлых ответов. Брокеры сообщений: RabbitMQ / Redis Streams (концептуально). Вынос долгих процессов в фоновые воркеры: Celery / Taskiq.
Аутентификация и авторизация: JWT, OAuth2. Защита от CORS и базовых уязвимостей. Тестирование: pytest, мокирование БД, TestClient.
Production-ready Dockerfile для Python: минимизация веса, безопасность. Оркестрация локального окружения: docker-compose. Основы CI/CD: пайплайн в GitLab CI / GitHub Actions (линтеры, тесты, сборка).
Почему print() не работает на проде: структурированное JSON-логирование. Экспорт метрик: Prometheus endpoint. Трассировка запросов: OpenTelemetry (обзорно).
ИИ в работе: поиск багов, шаблоны кода, регулярные выражения, тестовые данные. Корпоративная безопасность: что нельзя передавать в публичные нейросети. Галлюцинации ИИ и обязательный аудит сгенерированного кода.
Доработка end-to-end сервиса. Проверка сервиса внешним скриптом-эмулятором. Защита архитектурных решений перед экспертом.



