Магистратура "Разработка и эксплуатация промышленного бэкенда" Университета ИТМО, Санкт-Петербург

Основное внимание уделяется выравниванию фундаментальных знаний на первом курсе, что позволяет сформировать единую инженерную базу для последующего глубокого освоения профессии. Обучение построено вокруг двух практико-ориентированных треков: разработка масштабируемого бэкенда и инженерия программно-определяемой инфраструктуры с фокусом на надежность и автоматизацию. Содержание курса охватывает архитектуру микро-сервисов, многопоточное программирование, облачные технологии, контейнеризацию, мониторинг и наблюдаемость приложений, а также управление IT-продуктами.

Важным элементом становится научно-исследовательская работа, позволяющая выпускникам не просто эксплуатировать, но и проектировать новые информационные системы. Изучаемое разнообразие языков (Go, C#, Python, R) и инструментов (Kubernetes, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, Ansible) дополняется возможностью выбора модулей по SQL, Linux, машинному обучению, MLOps, управлению проектами и даже квантовоподобным алгоритмам. Итогом становится подготовка специалиста, способного обеспечить надёжность, наблюдаемость и безопасность распределённых систем самого высокого уровня сложности.

Профессиональные дисциплины:

• Архитектура микросервисов и сервис-ориентированные архитектуры (SOA)
• Многопоточное программирование в обеспечении производительности ПО
• Инженерные методы построения и эксплуатации потоковых систем данных
• Разработка cloud native приложений
• Инженерия и инфраструктура промышленного бэкенда
• Мониторинг и наблюдаемость приложений
• Программно-определяемая инфраструктура
• Администрирование Web платформ
• Технологии хранения данных
• Контейнеризация и оркестрация приложений
• Разработка корпоративных приложений Go
• Современные методы обеспечения качества и тестирования ПО
• Безопасность распределённых систем
• Облачные технологии и услуги
• Архитектура программного обеспечения и проектирование высоконагруженных систем.

Выборный модуль:

• SQL: моделирование и управление базами данных
• Python для инженерии данных
• Операционная система Linux
• Компьютерные сети
• Алгоритмы и структуры данных
• Математика для бекэнд-разработчиков
• Большие языковые модели в разработке и управлении ИТ системами
• Наука о данных
• Управление IT проектами
• Введение в распределенные технологии: квантовоподобные алгоритмы в технологиях машинного обучения
• Технологии MLOps
• Технологии совместной разработки ПО
• Методологии ITSM
• ETL-процессы для анализа и обработки разнородных данных.