AI в DevOps: автоматизируем рутину

AI-Driven Engineering: практики, риски и трансформация разработки

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Software Engineers любого уровня

Тезисы

Расскажем, как инженерная рутина стала точкой роста для автоматизации.
Узнаем на конкретных примерах, какие методы позволяют системе думать, искать и помогать — не заменяя инженера, а усиливая его работу.

Алексей Бабич

Райффайзен Банк

-

Видео

Другие доклады секции

AI-Driven Engineering: практики, риски и трансформация разработки

Вайб-кодинг в действии: как AI помогает разработчикам и DevOps-инженерам. Кейс KeyVal Operator для Kubernetes

Антон Перетрухин

Флант

Как мы создавали систему помощи LLM в анализе логов

Антон Паус

Cloud.ru

Как мы разработали production Kubernetes-оператор за 7 дней вместо 90, используя LLM

Михаил Петров

Yandex Cloud, Stackland

Как начать доверять ИИ немного больше.

Сергей Гайдук

Яндекс

ML Predict в мониторинге

Павел Степуро

Сбер

Записки ИИ-орнитолога: выпускаем “Аиста” в продакшен

Артём Кротов

Мир Plat.Form

искусственный интеллект, как упрощение жизни тестировщика

Мария Воронова

Сбер

Агенты и системные инженеры - соперники или коллеги?

Евгений Колесников

Yandex Infrastructure

Как сделать информативные алерты с помощью chatgpt и без тонны шаблонов

Сергей Тимиряев

CommCloud