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.
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.
Учим современный production-стек и AI-инфраструктуру, на которой работает бизнес. Ты не пользователь моделей — ты тот, кто их деплоит в прод.
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.
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: 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.
Полный доступ к материалам и Quilly AI. Не подошло — возвращаем 100% без «а почему».
print() до production-стека10–12 часов в неделю · 80% практики · async + дейлики. Каждая фаза заканчивается Demo Day с живым артефактом, а не тестом на знание теории.
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.
Pulse v0.7 · Todo API (FastAPI + Postgres + JWT), задеплоенный на Render/Railway · публичный live-URL + GitHub-релиз v0.7 + сертификат Discovery
Блог на FastAPI + SQLAlchemy + Docker + CI/CD к нед. 20, ML-сервис (scikit-learn → FastAPI) к нед. 23, первый PR в Open Source на Demo Day 24.
Блог (FastAPI + SQLAlchemy + Docker + CI/CD) + ML-сервис на FastAPI · live-URL, coverage >75%, первый мердж в OSS · сертификат «Quillon Intensive Graduate»
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).
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»
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.
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-урокPulse — 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.
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 — 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 ₽.
/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 стажёр 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 стажёр на M08 — прошло проверку кода и работает у реальных пользователей.
# Quillon Chat · 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 стажёр 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 стажёр на M08 — урок с ошибками не доходит до студентов.
# Quillon LMS · 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 production. 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.
Это ориентир-сценарии: типичный путь по программе и вилки зарплат по рынку (данные hh.ru), а не гарантированный результат. Первый поток ещё учится.
Вход: 22 года, 4-й курс, непрофильный вуз
Python: print и if · цикл for по Stack Overflow
Первый «щелчок» — собрал телеграм-бота, который парсит расписание и шлёт напоминания.
Первая задача Quillon Jobs — эндпоинт импорта CSV в FastAPI-сервис. Переделывал дважды после ревью. +7 000 ₽
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.
Вход: 6 лет в логистике, координатор поставок
Python базовый (ютуб) · классы пугали
Первая SQL-задача с прода — отчёт по складским остаткам для бывшего коллеги. Бесплатно, но впервые получил «ты сэкономил мне день».
Задача на Jobs: Docker Compose + миграции для FastAPI-сервиса. Неделя по вечерам. +12 000 ₽
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.
Вход: 1.5 года junior backend, небольшая студия
Django CRUD · без тестов · без роста
Понял, что полтора года писал ООП «по образцу», не понимая зачем. Переписал пет-проект — стало вдвое короче.
FastAPI-задача на Jobs с async-интеграцией. Провалил ревью на race condition — переделывал. +9 000 ₽
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.
Живые впечатления студентов первого потока — честно, без историй успеха «через два года».
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
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
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
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
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
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
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
Стажировка на production-продуктах Quillon
Оплачиваемые задачи со 2-го месяца, возможность взять коммерческие проекты
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: со 2-го месяца берёшь оплачиваемые 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. 80% участников приходят без технического образования. Единственное условие — готовность работать 12 часов в неделю.
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.
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.
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.
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.
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.
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, 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.
Оставь заявку — разберём твою ситуацию за 15 минут. Без оплаты, без обязательств. Подберём темп, покажем план и расчёт окупаемости.
15 минут · бесплатно · без обязательств