Подводные камни регулярных выражений: катастрофический возврат, ReDoS-атаки и выявление уязвимостей

Почему 80% AI-проектов так и не выходят за рамки «пилота»? Как превратить технологические эксперименты в реальные бизнес-результаты?⚠ На конкретном примере производственной компании разберем типичные ошибки AI-проектов, обсудим практические способы, как их избежать. В рамках вебинара поговорим: ✅Почему AI-проекты застревают на стадии экспериментов и не приносят прибыль? ✅Как собрать команду разработки AI, правильно сформулировать цели и ожидания от проекта? ✅С чего начинать AI-проект, чтобы минимизировать риски еще на старте? ✅Как оценивать и правильно интерпретировать результаты? ✅С чем сталкиваются после внедрения AI: проблемы масштабирования, адаптация и перенастройка процессов?

Рынок ИБ стремительно меняется: одни роли становятся дефицитными, другие переоцениваются, требования к специалистам растут, а путь от junior до middle всё чаще зависит не от дипломов, а от реальных навыков. Как войти в профессию в 2026 году, если вы студент или меняете карьеру? Какие специализации — SOC, DFIR, AppSec, DevSecOps, GRC — действительно востребованы, и что работодатели проверяют на собеседованиях? Где брать практику, если опыта ещё нет, и реально ли научиться за 3–4 месяца? В прямом эфире AM Live мы разберём карьерные треки от junior до тимлида, обсудим практико-ориентированное обучение, портфолио и сертификации, которые имеют значение. Поговорим о дефицитных ролях 2026 года, системных пробелах в знаниях (сети, ОС, логи, модели угроз) и о том, как компаниям выстраивать внутренние академии и программы стажировок. Уделим внимание и будущему профессии: как ИИ меняет требования к специалистам и какие навыки останутся фундаментально важными через несколько лет.

31 июля 2025 года в 11:00 (мск) пройдет вебинар «JET & YandexGPT LAB: как выбрать перспективные проекты по внедрению генеративного ИИ». Наглядно проработать кейсы, которые максимально приближены к практике, можно в JET & YandexGPT LAB. Это платформа, созданная компаниями «Инфосистемы Джет» и Yandex Cloud, позволяет создавать прототипы решений на основе больших языковых моделей. Платформа использует GPT-технологии Yandex Cloud и low-code-платформу n8n, что делает процесс разработки интуитивно понятным и эффективным. Эксперты расскажут о процессе создания прототипов GPT-решений: интеллектуальный поиск, техническая поддержка, кибербезопасность и анализ отзывов. И наглядно продемонстрируют их работу. В программе: Демонстрация готовых прототипов JET & YandexGPT LAB Обзор возможностей ИИ-платформы Разработка нового прототипа Ответы на вопросы