Quillon — IT-компания, которая занимается продуктовой разработкой на базе искусственного интеллекта. Ты начинаешь с обучения в команде, постепенно переходишь к работе над живыми продуктами, а к середине программы участвуешь в коммерческих проектах. На выходе — не сертификат, а опыт и портфолио.
Бесплатно · 90 секундIT-компания на стыке разработки и искусственного интеллекта. Строим продукты и растим специалистов.
Разрабатываем продукты на основе ИИ для бизнеса: чат-боты, умные помощники, мобильные приложения. Наши клиенты получают продукт — участники команд получают коммерческий опыт и оплату.
Берём людей без опыта в IT и за 12 месяцев помогаем дорасти до уровня Junior: через работу в команде, стажировку на живых продуктах и участие в коммерческих проектах Студии.
Quillon работает на production-стеке: проверенные технологии, которые используются в реальной коммерческой разработке. Наши продукты — не демо-версии; они обслуживают реальных пользователей каждый день.
Мы не рассказываем про технологии — мы на них работаем. И ты тоже будешь.
Не теоретики из вузов. Разработчики и инженеры, которые строят продукты Quillon каждый день — и ведут команды участников.
Предприниматель, разработчик, продуктолог. Запустил Quillon с нуля: от идеи до работающей компании с продуктами, студией и командой. Строит бизнес на стыке образования и AI-разработки. Отвечает за стратегию, продукт и то, чтобы каждый участник получил реальный результат.
8+ лет в backend-разработке. Строил высоконагруженные системы для финтеха и e-commerce. Архитектор продуктов Quillon: ChatAI, Meet, LMS. Пишет на Python каждый день и знает, чему учить, потому что сам это делает.
6+ лет в мобильной разработке. 12 приложений в App Store и Google Play, включая продукты с аудиторией 100K+. В Quillon отвечает за мобильную разработку и ведёт Flutter-направление.
7+ лет в автоматизации тестирования. Работала в Тинькофф и Яндексе. Строит процессы контроля качества в Quillon и курирует QA-направление. Знает, что отличает хорошего тестировщика от посредственного — и как этому научить.
Разрабатывает RAG-системы и ИИ-агентов для продуктов Quillon. Ведёт модуль промпт-инженеринга. Если ChatAI отвечает умно — это его пайплайн.
9+ лет в HR и рекрутинге в IT-компаниях. Помогла 200+ специалистам получить первый оффер. Знает, что хотят видеть работодатели, и готовит к этому системно — от резюме до финального собеседования.
Quillon — компания, которая строит продукты на основе искусственного интеллекта. Наши сервисы используют те же технологии, что и ChatGPT, — только мы применяем их для решения реальных задач бизнеса. Ты работаешь с этими технологиями с первых недель.
Claude — это ИИ от компании Anthropic (как ChatGPT, только от другого разработчика). Через API ты подключаешь этот ИИ к своему коду: задаёшь ему вопросы, получаешь ответы, встраиваешь в приложения. Ты учишься строить реальные сервисы на базе ИИ.
RAG — это когда ИИ не просто отвечает из головы, а сначала находит нужную информацию в твоих документах, а потом формулирует ответ. Ты строишь такие системы для продуктов Quillon: базы знаний, умные помощники, контекстный поиск.
ИИ-агент — это программа, которая сама решает, какие шаги предпринять для выполнения задачи. Ты проектируешь таких агентов для продуктов компании.
Cursor, Copilot, GPT-4 — инструменты, которые помогают писать код быстрее. Плюс бонусный модуль: Промпт-инженеринг (24 часа) — искусство правильно формулировать запросы к ИИ.
Дефицит IT-специалистов в России — от 500 до 700 тысяч человек (Минцифры). Но острее всего не хватает тех, кто умеет работать с нейросетями и искусственным интеллектом.
Нейросети уже пишут код, генерируют тексты и управляют бизнес-процессами. Но кто-то должен создавать эти системы, обучать модели и внедрять их в реальные продукты. Именно этим занимается Quillon — и именно этому мы учим.
Пока другие школы преподают программирование «как было», мы готовим специалистов к рынку, который формируется прямо сейчас.
Источники: Минцифры РФ, РБК, hh.ru, исследование «Консоль.Про» 2025
Не потому что «гарантируем». А потому что цифры рынка говорят сами за себя: по данным hh.ru, на одну вакансию уровня Junior в Python-разработке приходится в среднем 1,7 приглашения на собеседование для кандидатов с опытом — это один из самых низких показателей конкуренции в IT.
80% работодателей в 2025 году оценивают кандидатов по практическим навыкам, а не по дипломам. А дефицит ИИ-специалистов — от 89 000 человек к 2030 году — означает, что рынок физически не может насытиться кадрами с навыками Fine-Tuning, RAG и ML.
Выпускник Quillon выходит не с сертификатом, а с GitHub, портфолио на quillon.dev и коммерческим опытом Студии. Это именно то, что ищут работодатели.
* При условии выполнения программы в срок. Зависит от вовлечённости участника, сложности проекта и рыночной конъюнктуры.
Источники: hh.ru (Индекс HeadHunter 2024–2025), Минцифры РФ (Стратегия развития ИИ), исследование «Консоль.Про» 2025
Не учебные проекты. Живые продукты с реальными пользователями и production-нагрузкой.
ИИ-ассистент для разработчиков на базе Claude API. Backend на Python, мобильный клиент на Flutter, автотесты от QA-команды. Три направления работают над одним продуктом.
Платформа для видеоконференций и командной работы — собственная разработка Quillon. Видеовстречи, демонстрация экрана, командные созвоны — всё на нашей инфраструктуре, без зависимости от зарубежных сервисов.
Внутренняя платформа обучения — та самая, на которой ты учишься. Разрабатывается командой Quillon изнутри: ты и используешь продукт, и улучшаешь его.
Вот что делают команды Quillon прямо сейчас. Живые продукты, реальные интерфейсы — никаких рендеров и «скоро будет».
Напиши вопрос — и получи ответ от ИИ-ассистента, который построили команды Quillon. Это не заглушка — это рабочий продукт на основе собственной дообученной модели.
Хочешь строить такие продукты?
Подобрать направление →Платформа видеоконференций — собственная разработка Quillon. Создай комнату прямо сейчас, без регистрации и ограничений.
Попробовать Meet →Чат-бот, который отвечает на вопросы пациентов по базе знаний клиники. Дообученная модель + RAG-поиск по документам. Разработка: 3 недели, команда из 4 человек.
Flutter-приложение с каталогом, корзиной и push-уведомлениями. Одна кодовая база — iOS + Android + Web.
Адаптивный сайт с ИИ-ассистентом, который отвечает на вопросы посетителей и собирает заявки. Модель дообучена на материалах заказчика.
ИИ-модуль для интернет-магазина: анализирует поведение покупателей, прогнозирует спрос, формирует персональные рекомендации.
Это не обещания. Это то, что уже работает. Через 6 месяцев ты будешь строить такие же продукты — в настоящей команде.
Подобрать направление →Менеджеры Quillon находят клиентские проекты — ты участвуешь в их выполнении в составе команды. Коммерческие заказы с дедлайнами и ответственностью перед клиентом.
Менеджеры Студии приводят заказы: лендинги, чат-боты, ИИ-интеграции, мобильные приложения.
Команды участников выполняют проекты под кураторством старших разработчиков.
Клиент получает продукт. Участники получают коммерческий опыт, а по мере готовности — оплату за выполненные задачи.*
* Оплата проектных задач зависит от сложности проекта, уровня участника и условий конкретного заказа.
Видеолекции, практические задания, интерактивные модули — и всё это подкреплено командной разработкой на реальных проектах. Ты учишься так, как работают в настоящей IT-компании: со спринтами, code review и релизами.
Полностью онлайн. Для командной работы — полноценный онлайн-офис на собственной платформе Quillon: рабочие пространства, чаты, видеовстречи, совместная работа с файлами. Задачи ведутся в GitHub. Вся инфраструктура на нашей базе — никакой зависимости от зарубежных сервисов. Любой город.
Базовый ориентир — 12 часов в неделю. Нагрузка адаптируется индивидуально: если совмещаешь с работой, можно гибко распределить время. Главное — стабильное участие в командных процессах и выполнение задач в срок.
* Решение об инвестировании принимается по результатам защиты проекта и зависит от качества продукта и рыночного потенциала.
Нейросети меняют индустрию. Часть профессий уйдёт — но те, кто создаёт, обучает и внедряет ИИ, будут только востребованнее. Три направления — три пути в профессию, за которой будущее.
Строишь backend-сервисы, работаешь с данными и внедряешь ИИ-модели в реальные продукты. Ты поймёшь, как создаются и обучаются нейросети — изнутри, а не по статьям.
Python — язык №1 для работы с ИИ. Таких специалистов критически мало — конкуренция среди Junior с ML-навыками в разы ниже, чем среди обычных backend-разработчиков.
Разрабатываешь полноценные приложения с нуля. Один язык (Dart), один код — и он работает на iOS, Android и в браузере. Работаешь над продуктами Quillon с реальными пользователями.
Flutter-разработчиков в России в 3–4 раза меньше, чем iOS/Android-разработчиков. Ты выходишь на рынок, где за тебя конкурируют работодатели, а не ты за вакансии.
Пишешь автотесты, строишь CI/CD-пайплайны, обеспечиваешь качество продуктов. С ростом ИИ-сервисов потребность в QA только увеличивается.
QA Automation — одна из самых недооценённых специализаций в IT. Меньше конкурентов на входе, стабильный спрос. QA-специалист, умеющий тестировать ИИ-системы, — это отдельный уровень ценности.
Ты не «на обучении» — ты в команде, которая строит продукты и берёт заказы.
Работаешь над ChatAI, Meet и LMS — продуктами с реальными пользователями. Официальная стажировка с 37-й недели — строчка в резюме.
Каждая команда работает над собственным стартап-проектом: от идеи до MVP и первых пользователей. Лучшие проекты могут получить инвестирование со стороны Quillon.*
Менеджеры находят коммерческие заказы — ты участвуешь в выполнении и по мере готовности получаешь оплату. Лендинги, чат-боты, ИИ-интеграции.*
Воркшопы в Quillon — не учебные упражнения. Это реальные заказы Студии с дедлайнами, клиентами и ответственностью. Ты учишься, выполняя боевую задачу.
Учишься внутри компании, которая строит ИИ-продукты. Claude API, RAG, ИИ-агенты — не модуль в программе, а ежедневная работа.
Два этапа подготовки + поддержка после выпуска. Системная помощь с выходом на рынок, а не список вакансий на почту.
Backend, Flutter и QA работают вместе — как в настоящей продуктовой компании. Scrum, спринты, code review, daily standups.
Технический английский встроен в программу: документация, code review на английском, interview English. 20 часов прицельного IT-английского.
Три направления выбраны специально: высокий спрос, дефицит кадров. Flutter + ИИ, QA Automation + ИИ — направления, где конкуренция среди джунов значительно ниже.
Личная страница с проектами, GitHub-коммитами и стеком. Готовое портфолио для работодателя — живой сайт с твоими работами.
Закрытое сообщество выпускников: нетворкинг, вакансии, обмен опытом. Доступ не заканчивается после выпуска.
12 месяцев — от нуля до первого оффера
Осваиваешь язык и инструменты направления. Куратор рядом каждый день. Видеолекции, практика, первые задачи в команде — с первой недели.
Переходишь в кросс-функциональную команду. Работаешь над продуктами Quillon и коммерческими проектами Студии. Спринты, code review, ретроспективы. Начиная с 6-го месяца появляются первые задачи с оплатой.*
Официальная стажировка на продуктах Quillon — запись в резюме. Отдельный этап — работа над собственным стартап-проектом: от идеи до MVP. Лучшие проекты могут получить инвестирование от Quillon.*
Карьерный центр помогает с резюме, готовит к интервью и выводит на партнёров-работодателей. Цель — первый оффер ещё до окончания программы. Поддержка продолжается и после выпуска.
Разные точки старта. Один результат: новая профессия в IT.
Ты вырос до потолка: зарплата не растёт, задачи повторяются, перспективы — нечёткие. В Quillon ты за 12 месяцев получаешь новую профессию с конкретным стеком, портфолио и первым коммерческим опытом.
Ты уже мыслишь интерфейсами — осталось научиться их создавать. Flutter — идеальный переход: визуальный фреймворк, мобилка + веб из одного кода.
Ты уже внутри IT, но на периферии. QA Automation — логичный следующий шаг: системное мышление у тебя есть, осталось добавить Python и автоматизацию.
Диплом есть, а коммерческого опыта нет. В Quillon ты получаешь именно то, что просят в вакансиях: GitHub с реальными коммитами, командную работу и стажировку в резюме.
Ты привыкла к цифрам, отчётности и дедлайнам — и это уже половина навыков разработчика. Python Backend + ML — логичный выбор. Зарплата Junior Python — от 90 000 ₽, а потолка нет.
Возраст, прошлый опыт, образование — не имеет значения. Программа рассчитана на старт с нуля. Важно одно: готовность работать и учиться.
Реальные истории выпускников появятся здесь после первого потока.
Не «список вакансий на почту». Системная подготовка, которая даёт тебе несправедливое преимущество на собеседованиях.
Типичный выпускник онлайн-школы выходит на рынок с сертификатом и учебным проектом. Он конкурирует с тысячами таких же. Его резюме выглядит одинаково.
Ты выходишь с другим:
Не скриншоты домашек, а живой сайт с проектами, стеком и ссылками на GitHub.
Работодатель видит, что ты работал в команде над реальным кодом, а не копировал из туториала.
Строчка «выполнял клиентские проекты» в резюме выделяет тебя мгновенно.
Официальная запись, которую можно проверить. Это не «прошёл курсы».
Ты работал с Claude API, RAG, ИИ-агентами. Это то, за что компании готовы платить уже сейчас, а специалистов критически мало.
Вебинары с HR из IT-компаний. Индивидуальное резюме под конкретное направление. Сопроводительные письма. Рекомендательные письма от менторов. Практика самопрезентации и мок-скрининги с HR.
Мок-технические интервью 1-на-1 с разработчиками, которые проводят собеседования в реальных компаниях. Видеозапись + детальный разбор. Проработка слабых мест до уверенного прохождения.
LaunchPad продолжает помогать с поиском работы после завершения программы. Мы заинтересованы в твоём результате — это часть нашей репутации.
Программа окупается в первые месяцы работы
* Условия оплаты и инвестирования зависят от конкретного проекта и принимаются индивидуально.
Пройди бесплатный тест — узнай своё направление и получи персональный видеоразбор от IT-эксперта.
Подобрать направление → Бесплатно · 90 секунд