Quillon
Трек · Python Backend + ML

Обучение Python-разработке — Python Backend + AI за 12 месяцев. С 4-й недели — за код платят

Production-стек: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Celery — закрывает 12 000+ вакансий Junior Python. Стажируешься в Quillon Tech на боевых продуктах: ChatAI, Meet, LMS. AI Engineering (Claude API, RAG) — отдельный 12-нед аддон.

12 000+
Открытых Junior Python · hh.ru
до 25 000 ₽
/мес · стажировка со 2-го месяца
8 из 10
Получают оффер за 3 мес после
Стек · 2026 · production

ИИ не заменит инженера, который сам его строит.

Учим современный production-стек и AI-инфраструктуру, на которой работает бизнес. Ты не пользователь моделей — ты тот, кто их деплоит в прод.

Python 3.12 FastAPI PostgreSQL Redis Docker K8s AWS GitHub Actions LLM-API RAG Vector DB
04 · Происходит внутри

Не курс. Production-команда, в которую ты входишь.

14 / 15 мест · поток 05
01 · Со 2-го месяца

До 25 000 ₽/мес за код, который видят живые пользователи

Не учебный TODO-лист. Заказы приходят через биржу Quillon Jobs — реальные задачи от внешних клиентов и стартапов на стадии MVP. Реализуешь проект вместе с экспертом-наставником.

Старт оплаты Неделя 05
Практика 80% программы
Источник заказов Quillon Jobs
02 · Стек

FastAPI + PostgreSQL + Docker — production-стек 12 000+ вакансий

Учим ровно тому, что покупает рынок: реальные требования Junior Python из hh.ru, без legacy-балласта. AI-инструменты (Claude API, RAG) — отдельным аддоном для тех, кому нужна глубокая специализация.

FastAPI PostgreSQL Docker · Compose SQLAlchemy Alembic Redis Celery pytest Gitea Actions
04 · AI-ментор

Quilly AI · 24/7

Объясняет твой код, ловит баги, готовит к собеседованию. Не ChatGPT — обучен на нашей программе.

05 · Свой стартап

Запускаешь собственный продукт на финале программы

Упаковываешь свою идею в работающий MVP: backend, AI-логика, деплой. Опыт «с нуля до релиза», а не строчку в резюме.

03 · Трудоустройство

Сопровождаем до первого оффера — без срока давности

Готовим комплексно: hard-скилы (алгоритмы, system design, code review с Senior и Team Lead) и soft (мок-собеседования, переговоры о зарплате, нетворк). Резюме, которое проходит автофильтры HR-систем и попадает к живому рекрутеру.

Hard-скилы Senior + Team Lead
Soft + резюме HR-менеджеры
06 · Портфолио

12–18 артефактов в GitHub

  • Pulse · 12 версий, deployed
  • Командный 2-сервисный продукт
  • Свой MVP с бета-юзерами
  • 6+ merged PR в OSS
  • Кейсы заказов через Quillon Jobs
07 · Без риска
7 дней

Полный доступ к материалам и Quilly AI. Не подошло — возвращаем 100% без «а почему».

05 · Программа · 48 недель · 4 фазы по 12 нед

От первого print() до production-стека

10–12 часов в неделю · 80% практики · async + дейлики. Каждая фаза заканчивается Demo Day с живым артефактом, а не тестом на знание теории.

M01 Недели 1–12

Discovery: карьерный трек + Python до своего API

Нед. 1 — обзор IT-ролей и Vibe Coding в Backend / Flutter / QA. К нед. 5 — Telegram-бот, работающий на твоём ПК. К нед. 12 — Todo API (FastAPI + Postgres + JWT) + публичный деплой через Render/Railway.

Фаза 1.1 · Карьерный трек + Python-основы Нед. 1–6
  1. Нед. 1IT-роли + выбор трека (Backend / Flutter / QA)Vibe Coding во всех трёх направлениях, презентация «Мой выбор трека», настроенное окружение Python + VS Code + Git
  2. Нед. 2Python первые шаги + GitPulse v0.1 · первый коммит в репозиторий
  3. Нед. 3Циклы и коллекции (list / dict / set)CRUD «список покупок», частотный анализ текста
  4. Нед. 4Функции, type hints, pytest basicsрефакторинг с type hints, первые pytest-тесты
  5. Нед. 5Telegram-бот (локально) · виртуальное окружение + обработка ошибок + JSONPulse v0.2 · бот (погода / опросник / помощник), работает на ПК ученика
  6. Нед. 6Git: ветки, PR, код-ревью, Markdownfeature/week6 → PR в main, взаимный код-ревью, README для Pulse
Фаза 1.2 · Web + БД + Demo Day Нед. 7–12
  1. Нед. 7ООП: классы, наследование, @property + pytestPulse v0.3 · TodoManager в ООП, тесты на каждый метод
  2. Нед. 8Базы данных и SQL (PostgreSQL, psql)проектирование схемы + 10 базовых SQL-запросов
  3. Нед. 9SQL и Python (JOIN, psycopg2)Pulse v0.4 · миграция JSONPostgreSQL
  4. Нед. 10FastAPI + базовый async (Pydantic, Swagger)Pulse v0.5 · REST API для TodoManager
  5. Нед. 11API: авторизация и валидация (JWT, Depends)Pulse v0.6 · регистрация, логин, защита эндпоинтов
  6. Нед. 12Demo Day Discovery + публичный деплойPulse v0.7 · Todo API задеплоен на Render/Railway, сертификат «Quillon Discovery Graduate»
Demo Day · нед. 12

Pulse v0.7 · Todo API (FastAPI + Postgres + JWT), задеплоенный на Render/Railway · публичный live-URL + GitHub-релиз v0.7 + сертификат Discovery

M02 Недели 13–24

Intensive: блог-платформа + ML-сервис

Блог на FastAPI + SQLAlchemy + Docker + CI/CD к нед. 20, ML-сервис (scikit-learnFastAPI) к нед. 23, первый PR в Open Source на Demo Day 24.

Фаза 2.1 · Архитектура и инфраструктура Нед. 13–20
  1. Нед. 13FastAPI: слои + event loop deep diveструктура блог-проекта (handlers / services / repositories) + pydantic-settings
  2. Нед. 14FastAPI продвинутые паттерны (Depends, background, upload)пагинация постов, загрузка аватаров
  3. Нед. 15SQLAlchemy 2.0 + Redis intro (N+1, кэш)блог на SQLAlchemy, кэш популярных запросов
  4. Нед. 16Alembic + продвинутый SQL (CTE, оконные, EXPLAIN ANALYZE)миграции блога + тест по SQL
  5. Нед. 17Linux + Docker (image, compose, multi-stage)SSH, чтение логов, Dockerfile + docker-compose для блога
  6. Нед. 18CI/CD: автоматизация сборки + pytest в пайплайне + публичный деплой на VPSPR не мержится без зелёных тестов, блог задеплоен на VPS
  7. Нед. 19Продвинутое тестирование (mocks, AsyncMock, coverage >75%)моки, интеграционные тесты, coverage-отчёт
  8. Нед. 20Clean code (SOLID) + Celery/RQ (фоновые задачи)рефакторинг по SOLID, Celery-воркер для тяжёлых задач
Фаза 2.2 · ML + Demo Day Нед. 21–24
  1. Нед. 21ML: данные (NumPy, Pandas, визуализация)очистка датасета Titanic в Colab + 5 графиков с выводами
  2. Нед. 22ML: модели (scikit-learn, регрессия, Decision Tree)сравнение моделей по Accuracy / F1, борьба с переобучением
  3. Нед. 23ML в production (FastAPI + joblib, NLP-основы)ML-сервис: эндпоинт принимает данные, отдаёт предсказание
  4. Нед. 24Demo Day Intensive + первый PR в Open Sourceблог + ML-сервис, OSS PR #1 мержится, сертификат «Quillon Intensive Graduate»
Demo Day · нед. 24

Блог (FastAPI + SQLAlchemy + Docker + CI/CD) + ML-сервис на FastAPI · live-URL, coverage >75%, первый мердж в OSS · сертификат «Quillon Intensive Graduate»

M03 Недели 25–36

Team: Scrum-команды + стажировка Quillon

4 команды по 10 чел, 2-нед спринты, daily в Quillon Meet. К нед. 30 — два командных проекта (чат-бот с ML + рекомендации/OCR). С нед. 27 — стажировка Quillon. На нед. 33–36 — коммерческие заказы + LaunchPad (резюме, мок-интервью).

Фаза 3.1 · Командные проекты + стажировка Нед. 25–30
  1. Нед. 25–26Спринт 1 · Командный проект 1: чат-бот с MLNLP-бэкенд (intent classification), REST API, Telegram-интеграция, daily standups
  2. Нед. 27–28Спринт 2 · Финал чат-бота + старт стажировки Quillon2–3 задачи из бэклога Quillon (merged), демо бота, ревью от Team Lead
  3. Нед. 29–30Спринт 3 · Командный проект 2: рекомендательная система ИЛИ OCRcollaborative filtering + content-based ИЛИ Tesseract + FastAPI, микросервисы, Celery
Фаза 3.2 · Продукты Quillon + LaunchPad Нед. 31–36
  1. Нед. 31–32Спринт 4 · 70% продукты Quillon (LMS / Meet / ChatAI)аналитический дашборд LMS, транскрибация Meet, RAG для ChatAI — production-коммиты, ревью Product Owner
  2. Нед. 33–34Спринт 5 · Коммерческие заказы (Quillon Jobs) + LaunchPad этап 11–2 коммерческих проекта сданы клиенту, черновик резюме, вебинар с HR
  3. Нед. 35–36Спринт 6 · Demo Day Team + формирование стартап-команддемо командных проектов, сопроводительные письма, мок-скрининг, питч идей стартапов, голосование, распределение CTO / PM / Dev
Demo Day · нед. 36

2 командных продукта (чат-бот с ML + рекомендации/OCR), 5+ задач в продуктах Quillon, 1–2 коммерческих заказа, резюме + сформированные стартап-команды · сертификат «Quillon Team Player»

M04 Недели 37–48

Launch: стажировка + свой стартап

Производственные фичи в продуктах Quillon (стажировка пн–ср) + свой стартап с ML-компонентом (чт–пт). 3 мок-интервью + Investor Pitch. Demo Day — конкурс «Quillon Launch», грант до 500 000 ₽ лучшим проектам.

Фаза 4.1 · Стажировка + старт стартапа Нед. 37–42
  1. Нед. 37–38Junior-стажировка (70% Quillon + 30% питч стартапа)production-фичи мержатся и деплоятся, защищённая идея стартапа, первое мок-интервью
  2. Нед. 39–4050/50: стажировка + старт стартапаинфраструктура стартапа готова (репо + CI/CD + Docker), MVP запущен, второе мок-интервью
  3. Нед. 41–4230/70 · активная разработка стартапа + дежурство в QuillonMVP 50%+, ML-компонент интегрирован, тесты, ревью архитектуры с ментором
Фаза 4.2 · MVP-финализация + Demo Day Нед. 43–48
  1. Нед. 43–4410/90 · финализация MVP + третье мок-интервьюMVP 90%+, README + документация + деплой, черновик питч-презентации
  2. Нед. 45–46100% стартап · полировка + нагрузочное тестированиефинальный MVP задеплоен и работает, питч отрепетирован (7 мин + 5 мин Q&A), портфолио на GitHub
  3. Нед. 47–48Demo Day Launch + Investor Pitch + Выпуск7 мин питч + 5 мин Q&A перед жюри (менторы + внешние эксперты), грант до 500 000 ₽ лучшим проектам, диплом «Quillon Graduate»
Demo Day · нед. 48 · Investor Pitch

Стартап MVP (Open Source на GitHub) с ML-компонентом + питч 7 мин + 5 мин Q&A · диплом «Quillon Graduate», портфолио 3–5 проектов, production-код в продуктах Quillon, OSS PR'ы · грант до 500 000 ₽ лучшим проектам конкурса «Quillon Launch»

Полная разбивка по неделям с Pulse-эволюцией, Demo Day-вехами и контрольными точками — приходит вместе с демо-уроком на email.

Открыть демо-урок
06 · Pulse · сквозной проект

Одна кодбаза. 7 версий. 6 месяцев.

Pulse — pet-проект, который ты строишь параллельно с программой. С первого коммита на нед. 2 до production-стека с ML на нед. 24 — одна кодбаза, через которую проходят все технологии трека. Это не учебные задачи в вакууме — ты ведёшь свою.

  1. v0.1 Неделя 2 Первый коммит Базовый Python + Git push в репозиторий
  2. v0.2 Неделя 5 Telegram-бот (Local) Работает на ПК · виртуальное окружение + обработка ошибок
  3. v0.4 Неделя 9 + PostgreSQL ООП TodoManager + миграция JSON → Postgres
  4. v0.7 Неделя 12 Todo API + публичный деплой FastAPI · JWT · Render/Railway · Demo Day
  5. v1.2 Неделя 17 + Docker + SQLAlchemy docker-compose (app + db + redis) · CI/CD
  6. v1.5 Неделя 24 + Celery + ML-сервис scikit-learnFastAPI · OSS PR #1 · Demo Day
07 · Аддон · в разработке

AI-инжиниринг для бэкендеров — готовим к запуску

Ранняя запись · отдельный курс

Production AI поверх Backend, а не «генератор демок»

Когда закончишь основную программу, у тебя уже будет PostgreSQL, FastAPI и продакшн-опыт — фундамент, на котором AI-системы реально строятся. Аддон откроется отдельным курсом для тех, кто хочет специализацию глубже одного туториала. Программу финализируем — оставь email, напишем, когда открываются первые когорты.

RAG-пайплайны AI в проде · latency, cost, eval LLM-API · Claude / GPT / Llama Промпт-инжиниринг Embeddings + Vector DB LangChain / LlamaIndex Function calling · агенты Fine-tuning · LoRA

Программа аддона финализируется — точный стек и порядок тем зафиксируем ближе к запуску набора.

08 · ПРОЕКТЫ

Не учебные демки — production-кейсы за 12 месяцев

Студенты пишут код для реальных продуктов и коммерческих заказчиков. Со 2-го месяца — оплачиваемые задачи через Quillon Jobs. С 6-го — стажировка на внутренних продуктах (Meet, Quilly AI, LMS). На выпуске — стартап и гранты лучшим проектам до 500 000 ₽.

01 JOBS · M02–M06 · ПРИМЕР

Telegram-бот записи на услугу

Один из возможных проектов на бирже Quillon Jobs. Студент · M03 · 1 исполнитель · стек aiogram 3 + storage. Реальные платные задачи проходят ревью ментора перед сдачей клиенту.

Продукт · live
Бот записи · услуги bot
Бот записи. Команды: /services — каталог, /slots — свободное время, /book — записаться, /my — мои записи, /cancel — отменить.13:58
/services13:58
Услуги:
· Стрижка · 30 мин
· Окрашивание · 90 мин
· Маникюр · 60 мин
Выбери:13:59
Стрижка Окраш. Маникюр
Стрижка14:00
Стрижка · 30 мин. Свободно в субботу:14:00
10:00 12:30 14:00 17:30
сб 14:0014:01
Записал: Стрижка · сб 14:00. Напомню за час до начала.14:01
Перенести Отменить
Сообщение
Бот записи · /my bot
/my9:14
Твои записи:
· Стрижка · сб 30 нояб · 14:00
· Окрашивание · сб 14 дек · 11:00
· Маникюр · вс 22 дек · 16:309:14
Перенести Отменить

/my — state: список будущих записей, кнопки на каждой

Бот записи · сегодня bot
Через час: Стрижка · 14:00.
Адрес: Пушкина, 15 · 2 эт.13:00
Я в пути Опаздываю

cron — APScheduler шлёт напоминание за час до визита

пример возможного проекта · стек aiogram 3 + JSON-стор

Код студента
bot.py · aiogram 3
# aiogram 3 · booking-bot · соответствует диалогу слева
from datetime import datetime, timedelta
from aiogram import Bot, F, Router
from aiogram.filters import Command
from aiogram.types import Message, CallbackQuery
from aiogram.utils.keyboard import InlineKeyboardBuilder
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler

SERVICES = {
    "cut":   {"name": "Стрижка",     "dur": 30},
    "color": {"name": "Окрашивание", "dur": 90},
    "nails": {"name": "Маникюр",     "dur": 60},
}
FREE = ["10:00", "12:30", "14:00", "17:30"]

router = Router()
scheduler = AsyncIOScheduler()


@router.message(Command("services"))
async def services(msg: Message) -> None:
    kb = InlineKeyboardBuilder()
    for sid, s in SERVICES.items():
        kb.button(text=s["name"], callback_data=f"svc:{sid}")
    kb.adjust(3)
    await msg.answer("Услуги. Выбери:", reply_markup=kb.as_markup())


@router.callback_query(F.data.startswith("slot:"))
async def book(cb: CallbackQuery, bot: Bot) -> None:
    _, sid, t = cb.data.split(":")
    hh, mm = map(int, t.split(":"))
    visit = datetime.now().replace(hour=hh, minute=mm, second=0, microsecond=0)
    scheduler.add_job(
        bot.send_message, "date",
        run_date=visit - timedelta(hours=1),
        args=[cb.from_user.id, f"Через час: {SERVICES[sid]['name']} · {t}"],
    )
    kb = InlineKeyboardBuilder()
    kb.button(text="Перенести", callback_data=f"resched:{sid}:{t}")
    kb.button(text="Отменить",  callback_data=f"cancel:{sid}:{t}")
    await cb.message.answer(
        f"Записал: {SERVICES[sid]['name']} · сб {t}. Напомню за час.",
        reply_markup=kb.as_markup(),
    )
    await cb.answer("Готово")
$ python bot.py INFO aiogram.dispatcher Start polling INFO bot booking_bot · online /services запрошен · отправлен каталог (3 услуги) /book Стрижка · сб 14:00 · слот сохранён в slots.json scheduler: напоминание на сб 13:00 поставлено
Сдача через ревью ментора · код принят клиентом · оплата по договору биржи
M02→ когда стартуют платные заказы
ментор-ревью обязательно перед сдачей клиенту
aiogram 3 реальный production-стек
09 · НАСТАВНИКИ

Преподаватели, которые сами работают с продуктом

01 Руководитель программы · Главный методист Алексей Бирюлин

Алексей Бирюлин

Руководит разработкой образовательного продукта Quillon · Backend + AI-интеграции

Руководит разработкой образовательного продукта Quillon и лично проектирует 12-месячную программу. Координирует методистов, инженеров и дизайнеров, отвечает за архитектуру, дедлайны и связь бизнес-задач с инженерной реализацией. Бэкенд-разработчик с фокусом на AI-интеграциях (LLM, Realtime Speech API). 5+ лет в IT-образовании, 4 000+ проведённых занятий.

Стек
  • Python
  • Golang
  • FastAPI
  • REST
  • SQL
  • Agile/Scrum
  • AI integration
  • LLM
5+ инженеров в команде разработки
AI-native LLM-системы · Realtime Speech API
12 месяцев структурированная программа
Александр Асадуллин 02 Senior Python Dev · Спикер

Александр Асадуллин

Строит высоконагруженные AI-сервисы и LLM-инфраструктуру в production. Ведёт спецмодуль по FastAPI, RAG и системному дизайну.

  • 18 000 RPS — inference-gateway для крупного LLM-API, p99 160 мс
  • 61%→84% точность RAG-сервиса на 2 млн документов
  • 5 000 req/сут — мультиагентная система в production
  • FastAPI
  • asyncio
  • SQLAlchemy 2.0
  • Postgres
  • Kafka
  • Redis
  • FAISS
  • LangChain
  • Kubernetes
Станислав Иванов 03 QA-эксперт · Гость-спикер

Станислав Иванов

12+ лет в QA, FinTech и банковском секторе. Рассказывает о тестировании в промышленной разработке: автоматизация, CI/CD, культура качества в команде.

  • 100+ инженеров — команда QA и DevOps под руководством
  • 40+ команд приняли его фреймворк автотестов
  • 150+ проектов покрыты CI/CD-пайплайном
  • Java
  • Selenium
  • JUnit
  • Jenkins
  • Docker
  • GitLab CI
  • TestRail
10 · РЕЗУЛЬТАТЫ

Что происходит со студентами за 12 месяцев

Это ориентир-сценарии: типичный путь по программе и вилки зарплат по рынку (данные hh.ru), а не гарантированный результат. Первый поток ещё учится.

кейс #01 студент · 0 опыта

Вход: 22 года, 4-й курс, непрофильный вуз
Python: print и if · цикл for по Stack Overflow

M02

Первый «щелчок» — собрал телеграм-бота, который парсит расписание и шлёт напоминания.

M05

Первая задача Quillon Jobs — эндпоинт импорта CSV в FastAPI-сервис. Переделывал дважды после ревью. +7 000 ₽

M10

Оффер junior backend — после трёх задач на Jobs и двух месяцев стажировки на LMS. 110 000 ₽/мес.

На M04 неделю не мог понять, почему Pydantic ругается на дату. Закрыл ноут, думал — не моё. Открыл утром, прочитал ошибку медленно — писал datetime туда, где ждали date. После этого перестал бояться красного текста.
Оффер M10 · 110 000 ₽ Python · FastAPI · PostgreSQL · Docker · pytest
кейс #02 смена · 29 лет

Вход: 6 лет в логистике, координатор поставок
Python базовый (ютуб) · классы пугали

M03

Первая SQL-задача с прода — отчёт по складским остаткам для бывшего коллеги. Бесплатно, но впервые получил «ты сэкономил мне день».

M06

Задача на Jobs: Docker Compose + миграции для FastAPI-сервиса. Неделя по вечерам. +12 000 ₽

M11

Оффер junior backend с ML-уклоном — через стажировку на Quilly AI. 125 000 ₽/мес.

Самое страшное было не питон, а ощущение, что в комнате все младше и быстрее печатают. Я три раза переписывал свой первый PR. На четвёртый раз ревьюер написал: ну вот, теперь нормально.
Оффер M11 · 125 000 ₽ Python · FastAPI · PostgreSQL · Docker · pandas · sklearn
кейс #03 junior → middle

Вход: 1.5 года junior backend, небольшая студия
Django CRUD · без тестов · без роста

M02

Понял, что полтора года писал ООП «по образцу», не понимая зачем. Переписал пет-проект — стало вдвое короче.

M04

FastAPI-задача на Jobs с async-интеграцией. Провалил ревью на race condition — переделывал. +9 000 ₽

M09

Три оффера middle backend — после стажировки на Meet (очереди Redis + Celery). Выбрал 180 000 ₽/мес.

Думал, у меня проблема с алгоритмами. Оказалось — я просто никогда не видел нормального код-ревью. Первое ревью на Quillon было унизительным и полезным одновременно.
Оффер M09 · 180 000 ₽ Python · FastAPI · async · Redis · Celery · Docker · pytest
15 · ОТЗЫВЫ

Что говорят студенты

Живые впечатления студентов первого потока — честно, без историй успеха «через два года».

Алексей К.

Алексей К.

22 года · Python · M02

Уже после первого месяца я почувствовал, что действительно понимаю Python, а не просто заучиваю синтаксис. Во второй месяц получил первый заказ через Quillon Jobs — Telegram-бот.

+7 000 ₽ · первый заказ

Марина С.

Марина С.

27 лет · Backend · смена профессии

Здесь не просто дают теорию — сразу погружают в практику. Ментор всегда рядом, готов ответить на любой вопрос. Не выдача заданий, а полноценное сопровождение.

M03 · ментор-сопровождение

Дмитрий Р.

Дмитрий Р.

31 год · QA · из логистики

Здесь я открыл для себя мир тестирования. В других школах было сложно — зачастую сам разбирался в сути задач. Здесь сразу применяешь знания на реальных проектах. Это подталкивает не бросать.

M04 · реальные проекты компании

Екатерина Л.

Екатерина Л.

25 лет · Flutter · M02

Flutter — разработка мобильных приложений, как давно я мечтала этому обучиться. Интерактивные уроки и работа на реальных проектах — это то, что нужно. Ментор помог собрать первый интерфейс.

M02 · первый UI-экран собран

Иван Г.

Иван Г.

24 года · Backend · MVP-проект

Quillon Jobs — отличный способ начать зарабатывать в IT, даже если у тебя нет опыта. Сейчас работаю над собственным MVP-проектом, ментор помогает с идеями и реализацией.

M05 · MVP в разработке

Юлия М.

Юлия М.

35 лет · QA · после декрета

Учусь четвёртый месяц. То, что ребята дают возможность попробовать свои силы в тестировании и заработать — это сильно. Сразу видна экспертность спикеров: разбираются, а не диктуют заученные лекции.

M04 · первая задача QA

11 · СТОИМОСТЬ

Открытая цена, без мелкого шрифта

8 250 ₽/мес

Рассрочка 0% на 24 месяца · без переплат


Якорь цены

319 руб за час программы — дешевле, чем час с репетитором по Python (от 1 500 руб).


7 дней · возврат 100%

Полный доступ ко всему

Если не подойдёт — вернём 100% без вопросов. Без мелкого шрифта, без «удержания за обработку».

Что входит в трек

09 пунктов
  1. 01

    12 месяцев программы — от 480 часов практики

  2. 02

    Трек Python Backend + ML — FastAPI, PostgreSQL, Docker, AI-инфраструктура

  3. 03

    Стажировка на production-продуктах Quillon

  4. 04

    Оплачиваемые задачи со 2-го месяца, возможность взять коммерческие проекты

  5. 05

    Стартап как дипломный проект (до 500 000 руб инвестиций)

  6. 06

    AI-помощник Quilly — поддержка 24/7

  7. 07

    LaunchPad: помощь до первого оффера

  8. 08

    Модули: Prompt Engineering + Vibe Coding + AI-инструменты

  9. 09

    Сертификат об окончании программы

В подарок

Модуль «AI-разработчик»

Prompt Engineering + Vibe Coding + инструменты нового поколения. Для участников текущего набора — бесплатно.

Первый заказ · со 2-го месяца

Зарабатываешь до выпуска

Не ждёшь окончания программы: со 2-го месяца берёшь оплачиваемые задачи через Quillon Jobs — парсеры, боты, автоматизации на Python.

Готовы начать? Оставь заявку — разберём твою ситуацию за 15 минут и покажем расчёт окупаемости.
Записаться на разбор
12 · ВОПРОСЫ

Частые вопросы

  • 01

    Нужен ли опыт в программировании?

    Нет. Трек рассчитан на старт без IT-опыта. Первые 8 недель — полное погружение в Python с наставником-практиком. 80% участников приходят без технического образования. Единственное условие — готовность работать 12 часов в неделю.

  • 02

    Можно ли совмещать с работой?

    Да, программа рассчитана именно на это. 12 часов в неделю — 2 часа в день. Записи доступны 24/7. Командный формат со спринтами структурирует время. Совмещать с работой — стандартный сценарий, а не исключение.

  • 03

    Что если мне не подойдёт?

    Первые 7 дней — полный доступ ко всем материалам. Если решите, что это не ваше — вернём 100% без вопросов. Без мелкого шрифта, без «удержания за обработку». Просто напишите — и деньги вернутся.

  • 04

    Сколько реально можно заработать на коммерческих задачах?

    От 5 000 до 80 000 руб за проект — зависит от сложности. Первый заказ доступен со 2-го месяца. С 3-го — задачи через Quillon Jobs. С 7-го — коммерческие проекты через Студию. Вы решаете реальные задачи бизнеса на Python и получаете за это оплату.

  • 05

    Почему именно Python Backend + ML?

    Три критерия: максимум вакансий, совместимость с AI-инструментами, реальный production-стек. Python — язык номер 1 для AI и backend. FastAPI + PostgreSQL + Docker — то, что используют компании, а не учебные туториалы. ML-компонент даёт специализацию, которая ценится вдвойне.

  • 06

    Чем Quillon отличается от других онлайн-программ?

    Первое: работа на production-продуктах компании — не учебные проекты, а код для реальных пользователей. Второе: оплачиваемые задачи со 2-го месяца, от 5 000 до 80 000 руб за проект. Третье: стартап как дипломный проект с инвестицией до 500 000 руб. Ни одна онлайн-программа этого не предлагает.

  • 07

    AI заменит разработчиков — зачем учиться?

    AI не умеет проектировать архитектуру, понимать бизнес-задачу и нести ответственность за результат. Как калькулятор не заменил бухгалтеров, AI не заменит разработчиков. В Quillon AI встроен в каждый этап — вы выходите как специалист, который умеет и писать код, и управлять AI.

  • 08

    Помогаете ли вы с трудоустройством?

    Да. LaunchPad включает: индивидуальное резюме, мок-интервью с видеоразбором и рекомендательные письма. Помощь без ограничения по времени после выпуска. Рынок работает в вашу пользу: 57 400 — дефицит IT-специалистов и 80% работодателей оценивают по портфолио, а не по дипломам.

14 · НАЧАЛО

Production-портфолио через 12 месяцев

Оставь заявку — разберём твою ситуацию за 15 минут. Без оплаты, без обязательств. Подберём темп, покажем план и расчёт окупаемости.

Записаться на разбор

15 минут · бесплатно · без обязательств