Код, который видят живые пользователи
Не учебный TODO-лист. Задачи приходят через биржу Quillon Jobs — реальные задачи от внешних клиентов и стартапов на стадии MVP. Реализуешь проект вместе с экспертом-наставником.
Боевой стек: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Celery — закрывает 6 000+ вакансий Junior Python. Практикуешься в Quillon Tech на боевых продуктах: Quillon Teams, Meet, Campus. AI Engineering (Claude API, RAG) — отдельный 12-нед аддон.
Учим современный боевой стек и AI-инфраструктуру, на которой работает бизнес. Ты не пользователь моделей — ты тот, кто их деплоит в прод.
Не учебный TODO-лист. Задачи приходят через биржу Quillon Jobs — реальные задачи от внешних клиентов и стартапов на стадии MVP. Реализуешь проект вместе с экспертом-наставником.
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.
Объясняет твой код, ловит баги, готовит к собеседованию. Не ChatGPT — обучен на нашей программе.
Упаковываешь свою идею в работающий MVP: backend, AI-логика, деплой. Опыт «с нуля до релиза», а не строчку в резюме.
Готовим комплексно: хард-скиллы (алгоритмы, system design, code review с Senior и Team Lead) и софт-скиллы (тренировочные собеседования, переговоры о зарплате, нетворкинг). Резюме, которое проходит автофильтры HR-систем и попадает к живому рекрутеру.
Полный доступ к материалам и Quilly AI. Не подошло — возвращаем 100% без «а почему».
Не тренажёр: пишешь код в продукты Quillon, которые уже в проде — под ревью ментора.
Видео-встречи в браузере. Web + iOS, Android, desktop.
Корпоративный мессенджер: каналы, треды, поиск. Web + iOS.
Учебная платформа: уроки, прогресс, проверка ДЗ менторами.
AI-тьютор: объясняет код и помогает разобраться в задачах.
Биржа реальных задач от внешних клиентов — под ревью ментора.
С M07 — проектная практика на продуктах студии: командная работа под ревью, как в IT-компании.
На выпуске строишь и защищаешь собственный продукт перед жюри; лучшим проектам — инвестиция до 500 000 ₽.
print() до боевого стека10–12 часов в неделю · 80% практики · async + ежедневные созвоны. Каждая фаза заканчивается Демо-днём с живым артефактом, а не тестом на знание теории.
Нед. 1 — за 7 дней пробуешь Backend на коде и осознанно выбираешь трек. К нед. 5 — первый рабочий Telegram-бот. К нед. 12 — публичный Todo API (FastAPI + PostgreSQL + JWT), задеплоенный в проде, и защита на Демо-дне с сертификатом вводного этапа.
Публичная защита Pulse: боевой URL Todo API (FastAPI + PostgreSQL + JWT) + сертификат вводного этапа. В портфолио — задеплоенный REST API с авторизацией, БД и публичным Swagger по ссылке для работодателя.
Нед. 13 — переход к слоистой архитектуре на FastAPI и SQLAlchemy 2.0. К нед. 18 — Блог в Docker, катится на боевой VPS через CI/CD. К нед. 24 — флагман портфолио: Блог-платформа на двух фреймворках с собственным ML-сервисом и первый принятый PR в Open Source.
Публично развёрнутая Блог-платформа (FastAPI + SQLAlchemy + Docker + CI/CD) + Django/DRF-срез + рабочий ML-сервис на FastAPI + первый принятый OSS PR · покрытие тестами >75% · сертификат интенсивного этапа
Нед. 25 — входишь в Scrum-команду из 10 человек и собираешь чат-бота с ML. С нед. 27 — твой код идёт в реальные продукты Quillon (Campus, Meet, Quillon Teams) под ревью Team Lead. К нед. 36 — проект по клиентскому ТЗ под ревью ментора, готовое резюме backend-Junior и сертификат командной работы. Кто опережает темп — может раньше брать задачи через Quillon Jobs под ревью: возможность для готовых, а не условие этапа.
2 командных проекта (чат-бот с ML + рекомендатель/OCR), production-коммиты в реальные продукты Quillon, проект по клиентскому ТЗ под ревью и готовое резюме с сопроводительным · сертификат командной работы
Нед. 37 — выходишь в Junior-практику: первая функция в продукт Quillon принята и развёрнута, первое тренировочное интервью с алго-секцией. К нед. 42 — стартап-MVP крутится в Kubernetes, ~50% готов, с ML-компонентом и тестами. К нед. 48 — задеплоенный продукт v1.0, инвест-презентация и защита перед инвесторами на Демо-дне за инвестицию до 500 000 ₽.
Задеплоенный стартап-MVP v1.0 (Kubernetes, ML, тесты, Open Source на GitHub) + инвест-презентация + защита перед инвесторами 7 мин + 5 мин вопросов перед жюри (менторы + внешние эксперты) · диплом выпускника Quillon, портфолио 3–5 проектов, production-код в продуктах Quillon, OSS PR'ы · инвестиция до 500 000 ₽ лучшим проектам конкурса «Quillon Launch»
Полная разбивка по неделям с Pulse-эволюцией, вехами Демо-дней и контрольными точками — приходит вместе с демо-уроком на email.
Открыть демо-урокPulse → Блог — один сквозной проект, который растёт 24 недели: от первого коммита на нед. 2 до боевой платформы с кэшем, фоновыми задачами и ML на нед. 24. Одна кодбаза, через которую проходят все технологии трека — ты ведёшь свою, а не учебные задачи в вакууме.
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.
Программа аддона финализируется — точный стек и порядок тем зафиксируем ближе к запуску набора.
Студенты пишут код для реальных продуктов и коммерческих заказчиков. Со 2-го месяца — реальные задачи через Quillon Jobs. С 7-го — проектная практика на внутренних продуктах (Meet, Quilly AI, Campus). На выпуске — стартап и инвестиции лучшим проектам до 500 000 ₽.
/services — каталог, /slots — свободное время, /book — записаться, /my — мои записи, /cancel — отменить.13:58/services13:58/my9:14/my — state: список будущих записей, кнопки на каждой
cron — APScheduler шлёт напоминание за час до визита
пример возможного проекта · стек aiogram 3 + JSON-стор
# 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")
звонок в Quillon Meet → автозапись → карточки на экране «Записи». Запуск записи, загрузку в S3 и ленту карточек написал студент на M07 — прошли проверку кода и работают у реальных пользователей.
# Quillon Meet · recordings router (M07)
from datetime import datetime
from uuid import uuid4
from fastapi import APIRouter, Depends
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy.orm import Session
from .auth import current_user, User
from .db import get_db
from .storage import s3_signed_url
from .models import Recording
router = APIRouter(prefix="/api/recordings", tags=["recordings"])
class StartReq(BaseModel):
room_id: str
title: str | None = None
class RecOut(BaseModel):
id: str
title: str
duration_s: int
created_at: datetime
url: str # подписанная S3-ссылка, истекает через час
@router.post("/start", status_code=201)
def start(payload: StartReq,
user: User = Depends(current_user),
db: Session = Depends(get_db)) -> dict:
rec = Recording(
id=str(uuid4()),
room_id=payload.room_id,
host_id=user.id,
title=payload.title or f"Встреча {datetime.utcnow():%d.%m %H:%M}",
started_at=datetime.utcnow(),
)
db.add(rec); db.commit(); db.refresh(rec)
return {"id": rec.id, "started_at": rec.started_at}
@router.get("/", response_model=list[RecOut])
def my_recordings(user: User = Depends(current_user),
db: Session = Depends(get_db)) -> list[RecOut]:
rows = (db.query(Recording)
.filter(Recording.host_id == user.id)
.order_by(Recording.started_at.desc())
.limit(50).all())
return [RecOut(id=r.id, title=r.title,
duration_s=r.duration_s or 0,
created_at=r.started_at,
url=s3_signed_url(r.s3_key, expires=3600))
for r in rows]
сообщение в канал → живое соединение → мгновенно доходит до всех участников. Соединение, статусы «в сети» и рассылку написал студент на M08 — прошло проверку кода и работает у реальных пользователей.
# Quillon Teams · websocket channel hub (M08)
from fastapi import APIRouter, WebSocket, WebSocketDisconnect, Depends
from .auth import current_ws_user, User
from .store import save_message
router = APIRouter()
class Hub:
"""Активные сокеты по каналам + рассылка событий."""
def __init__(self) -> None:
self.rooms: dict[str, set[WebSocket]] = {}
async def join(self, channel: str, ws: WebSocket) -> None:
await ws.accept()
self.rooms.setdefault(channel, set()).add(ws)
async def broadcast(self, channel: str, event: dict) -> None:
for ws in set(self.rooms.get(channel, set())):
try:
await ws.send_json(event)
except RuntimeError:
self.rooms[channel].discard(ws) # отвалился
hub = Hub()
@router.websocket("/ws/{channel}")
async def channel_ws(ws: WebSocket, channel: str,
user: User = Depends(current_ws_user)) -> None:
await hub.join(channel, ws)
await hub.broadcast(channel, {"type": "presence", "user": user.name, "online": True})
try:
while True:
data = await ws.receive_json()
msg = await save_message(channel, user.id, data["text"])
await hub.broadcast(channel, {"type": "message", "id": msg.id,
"author": user.name, "text": msg.text})
except WebSocketDisconnect:
hub.rooms[channel].discard(ws)
await hub.broadcast(channel, {"type": "presence", "user": user.name, "online": False})
вопрос студента → поиск по программе → ответ модели со ссылкой на нужный урок. Эту функцию (RAG) написал студент на M09 — прошла проверку кода и работает у реальных пользователей.
# Quilly AI · RAG-ответ с источником (M09)
from fastapi import APIRouter
from pydantic import BaseModel
from .embed import embed
from .db import vector_search
from .llm import complete
router = APIRouter(prefix="/api/quilly", tags=["quilly"])
class AskReq(BaseModel):
question: str
track: str
class Source(BaseModel):
lesson: str
url: str
score: float
class Answer(BaseModel):
text: str
sources: list[Source]
PROMPT = (
"Ты — тьютор Quillon. Ответь по контексту ниже. "
"Если ответа в контексте нет — так и скажи.\n\n{ctx}\n\nВопрос: {q}"
)
@router.post("/ask", response_model=Answer)
async def ask(req: AskReq) -> Answer:
vec = await embed(req.question)
hits = await vector_search(vec, track=req.track, k=4) # pgvector cosine
ctx = "\n---\n".join(h.chunk for h in hits)
text = await complete(PROMPT.format(ctx=ctx, q=req.question))
return Answer(text=text, sources=[
Source(lesson=h.lesson, url=h.url, score=round(h.score, 3))
for h in hits
])
перед публикацией контент урока (текст, код, квиз) проходит проверку. Проверку на Pydantic написал студент на M08 — урок с ошибками не доходит до студентов.
# Quillon Campus · валидатор урока перед publish (M08)
from fastapi import APIRouter, Depends
from pydantic import BaseModel, field_validator
from .auth import editor_required, User
from .models import Lesson
router = APIRouter(prefix="/api/lessons", tags=["lessons"])
ALLOWED = {"text", "code", "quiz", "video"}
class Block(BaseModel):
type: str
payload: dict
@field_validator("type")
@classmethod
def known(cls, v: str) -> str:
if v not in ALLOWED:
raise ValueError(f"unknown block type: {v}")
return v
class LessonDraft(BaseModel):
title: str
blocks: list[Block]
@field_validator("blocks")
@classmethod
def check(cls, v: list[Block]) -> list[Block]:
if not v:
raise ValueError("урок без блоков")
for b in v:
if b.type == "code" and not b.payload.get("lang"):
raise ValueError("code-блок требует 'lang'")
if b.type == "quiz" and len(b.payload.get("options", [])) < 2:
raise ValueError("quiz: нужно >= 2 вариантов")
return v
@router.post("/{lesson_id}/publish")
def publish(lesson_id: int, draft: LessonDraft,
user: User = Depends(editor_required)) -> dict:
# сюда доходит только провалидированный Pydantic-ом контент
Lesson.publish(lesson_id, draft.model_dump(), by=user.id)
return {"status": "published", "blocks": len(draft.blocks)}
admin-консоль pulse.quillon.ru — командный task board курса. 4 продуктовых проекта = 4 домена Pulse v2.0, на которые в TEAM-этапе разделяются 4 смешанных команды (Backend + Flutter + QA).
# Pulse · tasks router · M09 · public release (MIT)
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy.orm import Session
from .auth import current_user, User
from .db import get_db
from .models import Task, Priority, Status
from .insights import predict_priority # ML-классификатор приоритета
router = APIRouter(prefix="/v1/tasks", tags=["tasks"])
class TaskIn(BaseModel):
title: str
description: str | None = None
priority: Priority | None = None # None → ML предскажет
project_id: int
assignee_id: int | None = None
class TaskOut(BaseModel):
id: int
title: str
priority: Priority
status: Status
project_id: int
assignee_id: int | None
@router.post("/", response_model=TaskOut, status_code=201)
def create(payload: TaskIn,
user: User = Depends(current_user),
db: Session = Depends(get_db)) -> TaskOut:
priority = payload.priority or predict_priority(
payload.title, payload.description
)
task = Task(
title=payload.title,
description=payload.description,
priority=priority,
status=Status.todo,
project_id=payload.project_id,
assignee_id=payload.assignee_id,
author_id=user.id,
)
db.add(task); db.commit(); db.refresh(task)
return TaskOut.model_validate(task, from_attributes=True)
@router.patch("/{task_id}/status", response_model=TaskOut)
def change_status(task_id: int, new_status: Status,
user: User = Depends(current_user),
db: Session = Depends(get_db)) -> TaskOut:
t = db.get(Task, task_id)
if not t:
raise HTTPException(404, "task not found")
t.status = new_status
db.commit(); db.refresh(t)
return TaskOut.model_validate(t, from_attributes=True)
litestar-org/litestarfrom litestar import post
from litestar.dto import DataclassDTO, DTOConfig
class CreateBookDTO(DataclassDTO[Book]):
config = DTOConfig(
exclude={"created_at", "internal_id"},
rename_fields={"book_title": "title"},
)
@post("/api/books/", dto=CreateBookDTO, return_dto=CreateBookDTO)
async def create_book(data: DTOData[Book]) -> Book:
return await BookRepository.save(data.as_builtins())
bridgecrewio/checkovclass EnforceExecFormCmd(BaseDockerfileCheck):
id = "CKV2_DOCKER_007"
name = "Ensure CMD uses exec form, not shell"
def check_resource_configuration(self, conf, entity_type):
cmd = conf.get("CMD", [[]])
# shell form: CMD ["sh","-c","..."] → injection risk
if cmd and cmd[0][:2] == ["sh", "-c"]:
return CheckResult.FAILED
return CheckResult.PASSED
evidentlyai/evidentlyimport numpy as np
from evidently.metrics.base_metric import InputData, Metric
class PopulationStabilityIndex(Metric):
"""PSI measures how much a distribution has shifted."""
def calculate(self, data: InputData) -> float:
ref = data.reference["age"].dropna().values
cur = data.current["age"].dropna().values
ref_p, edges = np.histogram(ref, bins=10, density=True)
cur_p, _ = np.histogram(cur, bins=edges, density=True)
ref_p += 1e-8; cur_p += 1e-8
return float(np.sum((cur_p - ref_p) * np.log(cur_p / ref_p)))
живой дашборд MVP · стек FastAPI + Celery + Postgres
# Seller analytics · сводка по магазину (MVP)
from fastapi import APIRouter, Depends
from .auth import current_seller, Seller
from .marketplace import fetch_orders
router = APIRouter(prefix="/api/stats", tags=["stats"])
@router.get("/summary")
async def summary(days: int = 30,
seller: Seller = Depends(current_seller)) -> dict:
orders = await fetch_orders(seller.shop_id, days) # API маркетплейса
revenue = sum(o.price * o.qty for o in orders)
cost = sum(o.cost * o.qty for o in orders)
margin = round((revenue - cost) / revenue * 100, 1) if revenue else 0.0
return {
"orders": len(orders),
"revenue": revenue,
"margin_pct": margin,
}
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.
Строит высоконагруженные AI-сервисы и LLM-инфраструктуру в проде. Ведёт спецмодуль по FastAPI, RAG и системному дизайну.
12+ лет в QA, FinTech и банковском секторе. Рассказывает о тестировании в промышленной разработке: автоматизация, CI/CD, культура качества в команде.
Три типичных старта и как трек ведёт каждого к офферу. Этапы — из программы; зарплаты — ориентир рынка (данные hh.ru), не гарантия.
Старт: 22 года, 4-й курс, непрофильный вуз
Python: print и if · цикл for по Stack Overflow
Первый «щелчок» — собираешь телеграм-бота, который парсит расписание и шлёт напоминания.
Первая задача Quillon Jobs — эндпоинт импорта CSV в FastAPI-сервис, под ревью ментора (переделать дважды — норма).
junior-оффер — после задач на Jobs и проектной практики на Campus; зарплата по рынку ~110 000 ₽.
Перелом обычно на 4-й неделе: первая «необъяснимая» ошибка — и навык читать стектрейс под ревью, а не бросать на «не моё».
Старт: 6 лет в логистике, координатор поставок
Python базовый (ютуб) · классы пугали
Первая SQL-задача с прода — отчёт по складским остаткам. Впервые слышишь: «ты сэкономил мне день».
Задача на Jobs: Docker Compose + миграции для FastAPI-сервиса — неделя по вечерам, под ревью.
junior-оффер с ML-уклоном — через проектную практику на Quilly AI; зарплата по рынку ~125 000 ₽.
Страшен не Python, а темп группы. Ритм держат спринты и дейлики; первый PR переписывается под ревью — это норма, а не провал.
Старт: 1.5 года junior backend, небольшая студия
Django CRUD · без тестов · без роста
Видишь, что полтора года писал ООП «по образцу». Переписываешь пет-проект — вдвое короче.
FastAPI-задача на Jobs с async-интеграцией. Ревью ловит race condition — переделываешь.
офферы middle backend — после проектной практики на Meet (Redis + Celery); зарплата по рынку ~180 000 ₽.
Главный апгрейд джуна — не алгоритмы, а первое настоящее код-ревью: видишь, как пишут senior, и подтягиваешься за поток.
Не видеоуроки на диване — менторы, реальные задачи и код-ревью, как в действующей студии.
1-на-1 разборы и ответ в течение дня. Не «выдача заданий», а живое сопровождение на каждом спринте.
Со 2-го месяца пишешь код в боевые продукты студии — Meet, Campus, Quilly, — а не в учебные песочницы.
Pull request, замечания, переделки — разбор кода по стандартам команды, как в настоящей разработке.
Scrum-спринты, распределённые команды и общий git-флоу — учишься не в одиночку, а в процессе.
Индивидуальное резюме, тренировочное интервью с видеоразбором и рекомендации от менторов под твой стек.
Поддержка карьерного центра не заканчивается выпуском — ведём до трудоустройства без ограничения по времени.
Quillon работает по образовательной лицензии — это даёт официальный документ и возврат 13% от стоимости.
Образовательная деятельность по лицензии — проверить в реестре →
Вернёте часть стоимости обучения. Поможем оформить документы.
Выдаём по итогам программы.
Сертификат за каждую из 4 фаз и диплом выпускника Quillon на финальном Демо-дне.
Рассрочка 0% на 24 месяца · без переплат
319 руб за час программы — дешевле, чем час с репетитором по Python (от 1 500 руб).
Если не подойдёт — вернём 100% без вопросов. Без мелкого шрифта, без «удержания за обработку».
12 месяцев программы — от 480 часов практики
Трек Python Backend + ML — FastAPI, PostgreSQL, Docker, AI-инфраструктура
Проектная практика на боевых продуктах Quillon
Практика на реальных продуктах со 2-го месяца, проектная практика в команде с М07
Стартап как дипломный проект (до 500 000 руб инвестиций)
AI-помощник Quilly — поддержка 24/7
LaunchPad: помощь до первого оффера
Модули: Prompt Engineering + Vibe Coding + AI-инструменты
Сертификат об окончании программы
Prompt Engineering + Vibe Coding + инструменты нового поколения. Для участников текущего набора — бесплатно.
Не ждёшь окончания программы: берёшь реальные задачи через Quillon Jobs — парсеры, боты, автоматизации на Python.
Нет. Трек рассчитан на старт без IT-опыта. Первые 8 недель — полное погружение в Python с наставником-практиком. Единственное условие — готовность работать 10–12 часов в неделю.
Да, программа рассчитана именно на это. 10–12 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.
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.
Боевые задачи на продуктах Quillon и заказах студии: боты, парсеры, автоматизации, функции в боевом продукте — под ревью ментора. Со 2-го — задачи через Quillon Jobs. С 7-го — проектная практика в команде на продуктах студии. Реальная инженерная практика, а не тренажёры.
Три критерия: максимум вакансий, совместимость с AI-инструментами, реальный боевой 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.
Первое: работа на боевых продуктах компании — не учебные проекты, а код для реальных пользователей. Второе: реальные задачи на боевых продуктах и заказах студии под ревью ментора. Третье: стартап как дипломный проект с инвестицией до 500 000 руб. Ни одна онлайн-программа этого не предлагает.
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.
Да. LaunchPad включает: индивидуальное резюме, тренировочное интервью с видеоразбором и рекомендательные письма. Помощь без ограничения по времени после выпуска. Рынок работает в вашу пользу: IT-специалистов не хватает, а работодатели всё чаще смотрят на портфолио и реальные проекты, а не на дипломы. Как устроено трудоустройство →
Оставь заявку — разберём твою ситуацию за 15 минут. Без оплаты, без обязательств. Подберём темп, покажем план и расчёт окупаемости.
15 минут · бесплатно · без обязательств