Quillon
Трек · Python Backend + ML

Обучение Python-разработке — Python Backend + AI за 12 месяцев. С первых недель — код в продакшн

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.

6 000+
Открытых Junior Python · hh.ru
от 90 000 ₽
Зарплата на первой работе
12 мес
От нуля до первого оффера
Стек · 2026 · прод

ИИ не заменит инженера, который сам его строит.

Учим современный боевой 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. Боевая команда, в которую ты входишь.

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

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.

Старт практики Неделя 05
Практика 80% программы
Источник задач Quillon Jobs
02 · Стек

FastAPI + PostgreSQL + Docker — боевой стек 6 000+ 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 GitHub 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: 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.

Хард-скиллы 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».

ЭКОСИСТЕМА

Учишься внутри работающей экосистемы

Не тренажёр: пишешь код в продукты Quillon, которые уже в проде — под ревью ментора.

Quillon Meetв проде

Видео-встречи в браузере. Web + iOS, Android, desktop.

Quillon Teamsв проде

Корпоративный мессенджер: каналы, треды, поиск. Web + iOS.

Quillon Campusв проде

Учебная платформа: уроки, прогресс, проверка ДЗ менторами.

Quilly AIв проде

AI-тьютор: объясняет код и помогает разобраться в задачах.

Quillon Jobsв проде

Биржа реальных задач от внешних клиентов — под ревью ментора.

СтудияQuillon Tech

С M07 — проектная практика на продуктах студии: командная работа под ревью, как в IT-компании.

ИнкубаторСвой стартап

На выпуске строишь и защищаешь собственный продукт перед жюри; лучшим проектам — инвестиция до 500 000 ₽.

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

От первого print() до боевого стека

10–12 часов в неделю · 80% практики · async + ежедневные созвоны. Каждая фаза заканчивается Демо-днём с живым артефактом, а не тестом на знание теории.

M01 Недели 1–12

Discovery: выбираешь трек и пишешь свой первый API на FastAPI

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.

Фаза 1.1 · Карьерный трек + Python-основы Нед. 1–6
  1. СтартВводное видео: знакомство и как устроено обучениекуда ты пришёл, как идут уроки по дням и где инструменты — старт без растерянности
  2. Нед. 1Знакомство с IT и вход в Backend: первый Python-код за 7 днейпробуешь Backend, Mobile и QA на интерактивном тренажёре, пишешь первый эндпоинт и выбираешь трек
  3. Нед. 2Python с нуля + Git: переменные, условия, первый коммитPulse v1 · первая программа в VS Code и первый коммит в Git
  4. Нед. 3Циклы и коллекции: list, dict, обработка данныхPulse v1.1 · мини-приложение со списком и частотный анализ текста
  5. Нед. 4Функции, аннотации типов и первые тесты на pytestPulse v1.2 · код разбит на функции с аннотациями типов и покрыт автотестами
  6. Нед. 5Telegram-бот: requests, JSON, обработка ошибокPulse v2 · первый живой бот, который тянет данные из сети и не падает от сбоев
  7. Нед. 6Командный Git: ветки, PR, код-ревьюPulse v2.1 · функция через ветку, PR и ревью коллеги, README
Фаза 1.2 · ООП, БД, FastAPI → Todo API + деплой Нед. 7–12
  1. Нед. 7ООП: классы, объекты, методы + pytest для классовPulse v2.2 · проект на классах, наследование, тест на каждый метод
  2. Нед. 8Базы данных и SQL: PostgreSQL, схема, CRUD-запросыPulse v2.3 · реляционная схема в PostgreSQL
  3. Нед. 9SQL + Python: JOIN и psycopg2, миграция на реальную БДPulse v3 · проект переведён с файлов на живой PostgreSQL
  4. Нед. 10FastAPI и async: REST-эндпоинты с PydanticPulse v3.1 · сетевой REST API с CRUD и async/await
  5. Нед. 11Авторизация и валидация: JWT, защита эндпоинтов, ошибкиPulse v3.2 · API закрыт авторизацией через JWT и Depends + AI-челлендж «взломай свой API»
  6. Нед. 12Демо-день: деплой Todo API на Render/RailwayTodo API задеплоен по публичному URL, сертификат вводного этапа
Демо-день · нед. 12

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.

M02 Недели 13–24

Intensive: боевой стек, два фреймворка и первый ML-сервис

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.

Фаза 2.1 · Архитектура, SQLAlchemy, Docker, CI/CD Нед. 13–18
  1. Нед. 13FastAPI: слоистая архитектура (Handlers / Services / Repositories)Блог v5 · проект по слоям, разбор await под капотом, каркас Блога на APIRouter
  2. Нед. 14Продвинутый FastAPI: Depends/DI, middleware, версионирование, пагинацияБлог v5.1 · зависимости, загрузка файлов и аватаров, фоновые задачи, пагинация и фильтрация
  3. Нед. 15SQLAlchemy 2.0 ORM + Redis как кэш-слойБлог v6 · связи 1:M и M:M, ловля N+1, Redis-кэш
  4. Нед. 16Миграции Alembic + продвинутый SQL (индексы, EXPLAIN ANALYZE)Блог v6.1 · безопасная смена схемы с откатом, ускорение запросов индексами и оконными функциями
  5. Нед. 17Linux + Docker: образ, Dockerfile, Compose, multi-stageБлог v7 · контейнеры (app + db + redis), весь стек одной командой docker compose up
  6. Нед. 18CI/CD-конвейер + деплой на VPS (моки / AsyncMock)Блог v7.1 · конвейер PR → авто-тесты → деплой, Блог на боевом VPS по публичному адресу
Фаза 2.2 · Django/DRF + ML → Блог-платформа с ML-сервисом Нед. 19–24
  1. Нед. 19Django ORM/admin + интеграционные тесты по обоим стекамБлог v7.2 · срез Блога на Django, покрытие тестами выше 75%
  2. Нед. 20DRF API/auth + сравнение FastAPI vs Django + CeleryБлог v7.3 · DRF auth и serializers, тяжёлые задачи в Celery
  3. Нед. 21Введение в ML: данные на Pandas/NumPy в ColabML-ноутбук · загрузка, очистка и визуализация реального датасета
  4. Нед. 22ML-модели на sklearn: регрессия, деревья, метрикиML-ноутбук · сравнение моделей по Accuracy / F1, борьба с переобучением
  5. Нед. 23ML в production: модель → joblibFastAPI /predict → DockerБлог v8 + ML-сервис · сервис предсказания с тяжёлым инференсом в Celery
  6. Нед. 24Финал Intensive + первый принятый Open Source PRфлагман портфолио, OSS PR #1 принят, сертификат интенсивного этапа
Демо-день · нед. 24

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

M03 Недели 25–36

Team: командная разработка, реальные продукты и сильное портфолио

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.

Фаза 3.1 · Командные проекты по Scrum: чат-бот с ML и микросервисы Нед. 25–30
  1. Нед. 25Вход в Scrum-команду · чат-бот с ML, классификатор намеренийкоманд. проект · команда из 10 человек, роль в команде, первый ML-классификатор намерений в эндпоинте /predict-intent
  2. Нед. 26Финал спринта 1 · извлечение сущностей, Telegram, тесты с мокамирабочая версия бота, первое ревью чужих PR, защита на обзоре спринта
  3. Нед. 27Спринт 2 · бот v2 + старт проектной практики на продуктах Quillonулучшение классификации и пограничные случаи, первые задачи из очереди реальных продуктов Quillon
  4. Нед. 28Чат-бот v1.0 + первые принятые задачи в прод QuillonOSS PR · 2–3 реальные задачи приняты через код-ревью Team Lead — первый production-код в портфолио
  5. Нед. 29Командный проект 2 · микросервисы + очереди Celeryкаркас рекомендателя или OCR-сервиса в docker-compose: API + обработчик + брокер, первая фоновая задача
  6. Нед. 30MVP проекта 2 · интеграция сервисов + обзор спринтакоманд. проект · рекомендатель/OCR до сквозного MVP, стыковка с сервисом коллеги, защита архитектуры
Фаза 3.2 · Проектная практика на продуктах Quillon, работа по клиентскому ТЗ и резюме Нед. 31–36
  1. Нед. 31Функция в продукт Quillon · Campus, Meet, RAG для Quillon Teamsреальная задача → боевая функция; параллельно курс по RAG/LLM
  2. Нед. 32Выкатка в прод · принято и развёрнуто через ревью Team LeadOSS PR · функция принята и развёрнута в живой продукт Quillon, проект 2 до релизной версии
  3. Нед. 33Проект по клиентскому ТЗ + старт резюмепроект с ролью внешнего заказчика (бот / API / парсер), работа по критериям приёмки, черновик резюме backend-Junior на HR-вебинаре
  4. Нед. 34Сдача проекта по приёмке · первый боевой черновик резюмепроект сдан по критериям заказчика под ревью ментора; весь путь упакован в резюме
  5. Нед. 35Сопроводительное письмо, самопрезентация, тренировочное собеседование + стартап-командысопроводительное под вакансию, личное тренировочное собеседование с алго-секцией, сбор стартап-команды (CTO / PM / Dev)
  6. Нед. 36Демо-день Team · финал проекта, сданные заказы, готовое резюмезащита командного проекта перед жюри, финал резюме с сопроводительным, сертификат командной работы
Демо-день · нед. 36

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

M04 Недели 37–48

Launch: свой стартап в Kubernetes, защита перед инвесторами и охота за оффером

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 ₽.

Фаза 4.1 · Проектная практика + старт собственного стартапа (инфра, k8s) Нед. 37–42
  1. Нед. 37Вход в Junior-практику: первая функция в прод + тренировочное интервью №1стартап-MVP · первая функция в продукт Quillon принята и развёрнута, первое тренировочное техинтервью с алго-секцией
  2. Нед. 38Ритм практики + защита идеи стартапа (ТЗ, архитектура)стартап-MVP · ещё одна функция в прод, защита идеи стартапа с ТЗ и диаграммой архитектуры MVP
  3. Нед. 39От docker-compose к Kubernetes: инфраструктура MVPстартап-MVP · репо, CI/CD, k8s-манифесты, первый деплой в kind/minikube; тренировочное интервью №2
  4. Нед. 40Kubernetes-мультисервис: app + БД + Redis, ConfigMap, проверки живостистартап-MVP · ConfigMap/Secret, проверки живости, постоянное хранилище для БД
  5. Нед. 41Активная разработка MVP: Scrum-спринт + ML-компонентстартап-MVP · MVP до ~50%, ML-функция поверх инфры
  6. Нед. 42MVP 50%+ с ML и тестами + Open Sourceстартап-MVP · ML-компонент в продукте, тесты, выкладка в OSS, обзор спринта перед ментором
Фаза 4.2 · Финализация MVP, тренировочное интервью, защита перед инвесторами + инвестиция Нед. 43–48
  1. Нед. 43Финализация MVP до 90%: тесты, деплой, README + тренировочного интервью №3стартап-MVP · функции и тест-покрытие закрыты, README/доки, финальное тренировочное интервью, черновик инвест-презентации
  2. Нед. 44MVP до релиз-качества: добор по замечаниям тренировочного №3стартап-MVP · с 90% до 95%, обновлённая инвест-презентация
  3. Нед. 45Нагрузочное тестирование (locust / k6) + репетиция защитыстартап-MVP · MVP под нагрузкой, заморозка функций, репетиция защиты 7 мин
  4. Нед. 46Полировка MVP + портфолио на GitHub + генеральная репетиция Демо-днястартап-MVP · усиление деплоя, портфолио на GitHub, генеральная репетиция защиты 7+5
  5. Нед. 47Стресс-тест + разбор приоритетов P0/P1 + заморозка релиза v1.0стартап-MVP · стресс-тест, закрытие критичных багов, релиз-кандидат v1.0 с тегом, финальный демо-сценарий
  6. Нед. 48Демо-день: защита перед инвесторами и жюри + инвестиция + выпускзащита задеплоенного MVP перед жюри (7+5 мин) за инвестицию до 500 000 ₽, диплом выпускника Quillon
Демо-день · нед. 48 · защита перед инвесторами

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-урок
06 · Pulse → Блог · сквозной проект

Одна кодбаза. 12 версий. 24 недели.

Pulse → 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.

  1. v1 Неделя 2 Первый коммит Базовый Python + Git push в репозиторий
  2. v2 Неделя 5 Telegram-бот (локально) Работает на ПК · виртуальное окружение + обработка ошибок
  3. v3 Неделя 9 + PostgreSQL ООП TodoManager + миграция JSON → Postgres
  4. v3.2 Неделя 12 Todo API + публичный деплой FastAPI · JWT · Render/Railway · Демо-день
  5. v7 Неделя 17 + Docker + SQLAlchemy docker-compose (app + db + redis) · CI/CD
  6. v8 Неделя 24 + Celery + ML-сервис scikit-learnFastAPI · OSS PR #1 · Демо-день
07 · Аддон · в разработке

AI-инжиниринг для бэкендеров — готовим к запуску

Ранняя запись · отдельный курс

Боевой 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-конвейеры 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 — боевые кейсы за 12 месяцев

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 ₽.

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 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 · сдан под ревью ментора
M02→ старт реальных задач Jobs
ментор-ревью обязательно перед сдачей клиенту
aiogram 3 реальный боевой 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 проде. 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 проде
  • 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-конвейером
  • Java
  • Selenium
  • JUnit
  • Jenkins
  • Docker
  • GitLab CI
  • TestRail
10 · МАРШРУТ

От входа до первого оффера — шаг за шагом

Три типичных старта и как трек ведёт каждого к офферу. Этапы — из программы; зарплаты — ориентир рынка (данные hh.ru), не гарантия.

маршрут 01 с нуля

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

M02

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

M05

Первая задача Quillon Jobs — эндпоинт импорта CSV в FastAPI-сервис, под ревью ментора (переделать дважды — норма).

M10

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».
junior-оффер · ~110 000 ₽ рынок Python · FastAPI · PostgreSQL · Docker · pytest
маршрут 02 смена профессии

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

M03

Первая SQL-задача с прода — отчёт по складским остаткам. Впервые слышишь: «ты сэкономил мне день».

M06

Задача на Jobs: Docker Compose + миграции для FastAPI-сервиса — неделя по вечерам, под ревью.

M11

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.
junior+ML · ~125 000 ₽ рынок Python · FastAPI · PostgreSQL · Docker · pandas · sklearn
маршрут 03 junior → middle

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

M02

Видишь, что полтора года писал ООП «по образцу». Переписываешь пет-проект — вдвое короче.

M04

FastAPI-задача на Jobs с async-интеграцией. Ревью ловит race condition — переделываешь.

M09

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.
middle-оффер · ~180 000 ₽ рынок Python · FastAPI · async · Redis · Celery · Docker · pytest
15 · СОПРОВОЖДЕНИЕ

Что входит в программу

Не видеоуроки на диване — менторы, реальные задачи и код-ревью, как в действующей студии.

Ментор рядом

1-на-1 разборы и ответ в течение дня. Не «выдача заданий», а живое сопровождение на каждом спринте.

Реальные задачи, не тренажёр

Со 2-го месяца пишешь код в боевые продукты студии — Meet, Campus, Quilly, — а не в учебные песочницы.

Код-ревью от Senior и Team Lead

Pull request, замечания, переделки — разбор кода по стандартам команды, как в настоящей разработке.

Работа в команде

Scrum-спринты, распределённые команды и общий git-флоу — учишься не в одиночку, а в процессе.

LaunchPad — путь к офферу

Индивидуальное резюме, тренировочное интервью с видеоразбором и рекомендации от менторов под твой стек.

Сопровождение до оффера

Поддержка карьерного центра не заканчивается выпуском — ведём до трудоустройства без ограничения по времени.

ДОКУМЕНТ

Лицензия, документ и налоговый вычет

Quillon работает по образовательной лицензии — это даёт официальный документ и возврат 13% от стоимости.

Налоговый вычет 13%

Вернёте часть стоимости обучения. Поможем оформить документы.

Документ о квалификации

Выдаём по итогам программы.

Сертификаты этапов

Сертификат за каждую из 4 фаз и диплом выпускника Quillon на финальном Демо-дне.

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

    Проектная практика на боевых продуктах Quillon

  4. 04

    Практика на реальных продуктах со 2-го месяца, проектная практика в команде с М07

  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: берёшь реальные 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. Единственное условие — готовность работать 10–12 часов в неделю.

  • 02

    Можно ли совмещать с работой?

    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.

  • 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

    Какие реальные задачи я буду решать?

    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.

  • 05

    Почему именно Python Backend + ML?

    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.

  • 06

    Чем Quillon отличается от других онлайн-программ?

    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.

  • 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, 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 →

14 · НАЧАЛО

Боевое 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