Організатор мітапу
Онлайн-університет ІТ-лідерів
Партнери
90 хвилин по суті про межі LLM у складних Stateful-системах на прикладі розробки СУБД, де помилка в логіці стану коштує дорого.
Карта меж: де моделі реально економлять час інженеру, а де генерують переконливий, але непрацездатний у продакшені код.
Робочий воркфлоу
з LLMу складній розробці — без втрати контролю над станом і коректністю.
Поговоримо про
Де LLM уже економлять час у системній розробці
Допоміжний код, тести, документація, швидкі прототипи, аналіз альтернатив. Що працює стабільно, а де треба тримати руку на пульсі.
Де моделі ламаються об складність
Інваріанти, логіка зі станом, конкурентність, Edge Cases, продуктивність. Чому код виглядає переконливо, але падає на інтеграції в реальний продукт.
Чому контекст важливіший за модель
Що насправді визначає якість результату. Які інваріанти, тести й критерії має побачити LLM. Як побудувати контекст, у якому модель перестає вгадувати.
Як виглядає робочий воркфлоу інженера з LLM
Промпти, рев’ю коду, бенчмарки, перевірки, людське рішення в критичних точках. Розбір на прикладі розробки СУБД, де помилку видно одразу.
Кому буде корисно
Software-інженерам, які вже працюють з LLM
Детальніше
Backend і Data-інженерам, які тримають складні системи
Детальніше
Tech Lead і технічним фаундерам
Детальніше
Програма мітапу
1
Keynote: LLM у коді, що працює з даними і станом
З чого починається залучення моделей у серйозну Backend-розробку. Які компоненти системи їм можна доручити вже сьогодні, а які — поки ні.
2
Розрив між демо і продакшеном
Що саме ламається, коли прототип переїжджає в реальну систему. Як обмеження моделей, прогалини в інтеграції, відсутність контролю і безпеки перетворюються на бізнес-ризики.
3
Дані, контекст та інваріанти — три речі, що визначають результат
Чому якість даних і те, як із них зібрано контекст, впливають на вихід LLM сильніше за вибір моделі. Як інваріанти й тести фіксують межі, у яких генерації можна довіряти.
4
Навіщо існує так багато баз даних
Які типи сховищ існують та яку роль кожен відіграє в AI-системах. За якими ознаками інженер обирає технологію під конкретне завдання.
5
Як виглядає реальний воркфлоу інженера з LLM
З яких кроків складається щоденна робота: від збору контексту до перевірки результату. Чому в критичних точках рішення все одно ухвалює людина.
6
Q&A-сесія
Відповіді на запитання учасників. Можливість обговорити власні кейси зі спікером наживо.
Реєструйтеся на AI & System Engineering Meetup, щоби побачити чесну картину роботи LLM у складних системах від інженера, який щодня розробляє СУБД.
Зареєструватися
Cпікер
Денис Цоменко
Embucket Founding Engineer
CaspianDB Founding Engineer
Kyiv School of Economics Лектор, DBMS Design & Development
SingleStore Software Engineer
SAP Software Engineer Intern, SAP Vora Database
Демо → Продакшен → Надійні системи
LLM уже пишуть код — це не новина. Але в складних системах, де стан, конкурентність і коректність важливіші за швидкість генерації, потрібен інший підхід. Мітап саме про це. Реєструйтеся.
Ви отримаєте:
90 хвилин по суті — про LLM у розробці СУБД
Чесну карту: де LLM працюють, а де залишаються суто інженерні завдання
Рамку для роботи з LLM у складних системах без втрати коректності
Live Q&A зі спікером
Відгуки студентів
Обрав Neoversity, щоб мати можливість поєднувати роботу та навчання на магістратурі з отриманням диплому європейського зразка, оскільки я живу і працюю в Чехії.
Після року навчання можу сказати, що дисципліни цікаві і логічно побудовані...
Serhii Mishovych
Студент в Neoversity
Я працюю QA Engineer і маю магістерську освіту за економічним напрямом. Обравши магістратуру Neoversity за напрямком Data Science, я шукала не просто диплом, а реальні знання, які допоможуть освоїти нову перспективну професію.
Елена Кациашвили
QA Engineer в GlobalLogic
Навчаюся в магістратурі в Neoversity на напрямі Computer Science — і це реально кайф! Матеріал подається дуже логічно та доступно: і на лекціях, і в конспектах усе чітко та послідовно. Лектори завжди відкриті до питань і все пояснюють до кінця.
Svitlana Otenko
Студент в Neoversity
Я також позитивно вражена навчанням у Neoversity. Навчання практично орієнтоване: весь матеріал завжди подається на реальних прикладах. По-перше, це цікаво, а по-друге, одразу демонструє підхід до розв’язання реальних кейсів.
Daria Honcharuk
Front-End Dev в Check24
Одне з головних вражень від Neoversity – їхній клієнтоорієнтований підхід.
Гнучкість у підході, якісний матеріал та підтримка на кожному етапі роблять навчання ефективним та приємним. Видно, що тут дійсно цінують студентів...
Anton Kolvakh
Студент в Neoversity
Дуже подобається навчання в Neoversity. Вдалося отримати сучасні навички, розширити горизонти та познайомитися з чудовими людьми. Також дуже сподобалася велика кількість додаткових елективів і мінікурсів, а також достатній час із викладачами.
Antonina Sych
Full Stack Developer
Здобуваю другу вищу освіту в Neoversity за напрямком Data science/data analytics. Враження позитивні. Прогрес дійсно відчувається, адже є багато практики та вивчаються різні технології/інструменти для роботи з даними. Також команда Neoversity проводить різноманітні онлайн-зустрічі зі студентами...
Sergii S.
Студент в Neoversity
Про нас пишуть
Часті питання
Чи буде корисно, якщо я не розробляю бази даних?
Так. СУБД — це лінза, через яку видно межі LLM найчіткіше, але висновки працюють для будь-якої складної Backend-системи зі станом, конкурентністю і високими вимогами до коректності. Якщо ви тримаєте таку систему — мітап для вас.
Мітап платний?
Ні, участь повністю безплатна. Вам потрібно лише зареєструватися, щоб отримати доступ до трансляції та бонусних матеріалів.
Чи можна буде ставити запитання спікерам?
Так. Після доповідей буде Q&A-сесія: ви зможете поставити запитання в чаті під час ефіру.
Хто організатор?
Мітап організовує Neoversity — IT-університет, що навчає будувати продукти з AI: від ідеї до запуску. Серед програм — магістратура Software Engineering & AI.
Пропустити цей мітап означає продовжувати вгадувати, де LLM можна довірити складний код, а де ні.
Дізнайтеся, як виглядає робота з LLM у системах, де ціну помилки видно одразу — від інваріантів до вибору бази даних
Натисніть «Зареєструватися», щоб почути розбір реальних завдань з розробки СУБД і поставити свої запитання наживо
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.