Java- и AI-инженер РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ · СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ

Senior-инженер по Java и AI

Продвинутая 6-месячная программа для освоения микросервисов, Kubernetes, распределённых систем и промышленных AI-функций — RAG, MCP и автономных агентов — в Java-бэкендах.

Средний24 недели192 часовГибрид

Создать аккаунт и подать заявку Смотреть программу ↓

Выбранный курс будет перенесён в Ingress Portal.

ПРЕИМУЩЕСТВА КУРСА

🚀

Учебная программа с фокусом на продакшен

Каждая тема преподаётся через призму разработки и эксплуатации реальных production-систем, а не просто учебных примеров.

🧠

Интеграция AI как основной навык

LLM API, RAG, MCP и агенты преподаются как стандартные практики backend-разработки, полностью интегрированные со Spring Boot.

🛠️

Глубокие практические лабораторные работы

Еженедельные лабораторные по Kafka, Kubernetes, паттернам отказоустойчивости и векторным базам данных формируют реальные практические навыки.

Не уверены, что готовы? Пройдите бесплатную оценку навыков

ВАШ УРОВЕНЬ

НачальныйСреднийПродвинутыйЭксперт

ЧТО ВЫ СМОЖЕТЕ ДЕЛАТЬ

Навыки, которыми вы овладеете к концу этого курса.

Проектировать и реализовывать промышленные микросервисы с использованием продвинутых техник Spring Boot, Hibernate и JPA
Защищать REST API с помощью современных стандартов аутентификации и авторизации (OAuth2, JWT)
Проектировать событийно-ориентированные системы с использованием Kafka и применять паттерны кэширования и отказоустойчивости для высоконагруженных сервисов
Контейнеризировать приложения, автоматизировать CI/CD пайплайны и развёртывать в Kubernetes с инструментами наблюдаемости
Интегрировать LLM API в Java-бэкенды и строить пайплайн RAG с использованием эмбеддингов и векторной базы данных
Реализовывать вызов инструментов, интеграции MCP и многошаговых AI-агентов для автоматизации backend-задач
Оценивать и оптимизировать AI-системы по стоимости, задержке и надёжности
Реализовать полноценную AI-native, готовую к продакшену платформу микросервисов в качестве итогового проекта

КРАТКАЯ ПРОГРАММА

Ознакомьтесь со структурой, не читая учебник.

Модули свёрнуты для быстрого просмотра. Откройте любой модуль, чтобы увидеть его темы.

01Многопоточность и производительность Java5 уроков+

Модель памяти Java и основы потоков

Конкурентные коллекции и утилиты java.util.concurrent

Создание потокобезопасных сервисов с ExecutorServices и CompletableFuture

Понимание и предотвращение взаимоблокировок, гонок данных и утечек памяти

Настройка производительности JVM: профилирование, тюнинг GC и бенчмаркинг

02Продвинутый Spring Boot и безопасность API5 уроков+

Внутреннее устройство Spring Boot: автоконфигурация и собственные стартеры

Защита REST API с помощью Spring Security, OAuth2 и JWT

Ролевой и атрибутивный контроль доступа

Ограничение частоты запросов и валидация входных данных в масштабе

Стратегии тестирования: контрактное тестирование и интеграционные тесты

03Продвинутый Hibernate и производительность JPA5 уроков+

Связи между сущностями, стратегии загрузки и проблема N+1

Кэширование второго уровня и оптимизация запросов

Управление транзакциями и уровни изоляции на практике

Аудит, версионирование и миграция схем с Flyway/Liquibase

Профилирование и настройка Hibernate для высоконагруженных сервисов

04Архитектура микросервисов и событийно-ориентированные системы5 уроков+

Принципы проектирования микросервисов и ограниченные контексты

Основы событийно-ориентированного взаимодействия с Apache Kafka

Проектирование топиков, партиций и групп потребителей

Паттерны событийного источника (Event Sourcing) и CQRS

Паттерны обнаружения сервисов и API-шлюза

05Контейнеризация, CI/CD и Kubernetes5 уроков+

Продвинутый Docker: многоступенчатая сборка, оптимизация образов и интеграционное тестирование с контейнерами

Построение надёжных CI/CD пайплайнов для микросервисов

Основы Kubernetes: поды, деплойменты и сервисы

Настройка проверок работоспособности, автомасштабирования и rolling-обновлений

Наблюдаемость в Kubernetes: логирование, метрики и трассировка

06Устойчивость распределённых систем5 уроков+

Паттерны кэширования для высоконагруженных систем (локальное, распределённое, write-through)

Circuit breaker, повторные попытки и bulkhead с Resilience4j

Обработка распределённой согласованности и идемпотентности

Балансировка нагрузки и стратегии backpressure

Основы chaos engineering для готовности к продакшену

07Интеграция LLM API в Java-бэкенды5 уроков+

Основы LLM API: промпты, токены и потоковые ответы

Проектирование Java-сервисов, оборачивающих и оркестрирующих вызовы LLM

Обеспечение надёжности, повторных попыток и стратегий отката для AI-вызовов

Структурирование промптов и выходных данных для потребления бэкендом

Учёт стоимости и задержки при вызовах LLM API

08Построение пайплайнов RAG с векторными базами данных5 уроков+

Основы эмбеддингов и выбор модели эмбеддингов

Хранение и запрос векторов в векторной базе данных

Проектирование пайплайна retrieval-augmented generation на Java

Стратегии разбиения на фрагменты (chunking) и настройка релевантности

Оценка качества вывода RAG и снижение количества галлюцинаций

09AI-агенты, вызов инструментов и MCP5 уроков+

Основы вызова инструментов: предоставление backend-функций для LLM

Введение в Model Context Protocol (MCP) для интеграции инструментов

Создание простых одношаговых AI-агентов на Java

Проектирование многошаговых агентов с циклами планирования и выполнения

Построение пайплайнов оценки для тестирования надёжности агентов

10Итоговый проект: готовая к продакшену AI-native платформа6 уроков+

Проектирование сквозной AI-native платформы микросервисов

Реализация безопасности, кэширования и отказоустойчивости во всех сервисах

Развёртывание платформы в Kubernetes с полной наблюдаемостью

Интеграция функций RAG и агентов в платформу

Оптимизация системы по стоимости, задержке и надёжности

Финальная презентация проекта и обзор архитектуры

БЛИЖАЙШИЕ ГРУППЫ

Выберите группу, которую вы действительно сможете посещать.

Показаны только текущие открытые группы.

НАЧАЛО

17 Февраль 2026

Гибрид

Расписание: Будет объявлено
Формат: Гибрид
Длительность: 24 недели · 192 часов
Язык: Уточните у консультанта

Записаться в лист ожидания

КОНТЕКСТНОЕ ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

“Программа помогла мне связать отдельные навыки с тем, как реальные команды проектируют, создают и поставляют ПО.”

Смотрите реальные истории выпускников из сообщества Ingress.

Изучить результаты выпускников

ЗАЯВКА ЧЕРЕЗ INGRESS PORTAL

Выбранный курс сохраняется, пока вы создаёте аккаунт.

Мы используем один аккаунт Portal для заявок, оценок и будущего прогресса обучения. Вам не нужно отправлять данные по почте или снова выбирать курс.

Сначала вопросы? Поговорите с консультантом

01
Создайте аккаунт Portal или войдитеВаши контактные данные привязаны к одному профилю студента.
02
Подтвердите данные заявкиSenior-инженер по Java и AI уже выбран.
03
Отправьте заявкуПриёмная команда получает её сразу и может связаться с вами через Portal.

ВЫБРАННЫЙ КУРСSenior-инженер по Java и AIГибрид

Продолжить в Ingress Portal Уже зарегистрированы? Portal позволит вам войти.