С нуля или из Manual QA — в Python AQA
Начни с 3 бесплатных уроков: поймёшь, что делает тестировщик, чем Manual QA отличается от автоматизации и подходит ли тебе путь в Python AQA. Без оплаты и обязательств.
Откроются сразу в Telegram · можно смотреть в своём темпе
Понятный маршрут
Чтобы хорошо автоматизировать тестирование, сначала важно понять его ручную основу. Поэтому программа идёт в правильном порядке — от базы до реальной работы.
Разбираешься, как работает продукт, находишь ошибки и доказываешь их ценность команде.
Пишешь автотесты и собираешь полноценный фреймворк, который не стыдно защищать на собеседовании.
Упаковываешь опыт, тренируешь интервью, выбираешь оффер и не остаёшься один на новом проекте.
! Ты двигаешься не по календарю, а по навыкам: каждый модуль закрепляется практикой и защитой у куратора.
Стек, с которым выходишь на рынок
def support(student):
return "до результата"
Не просто доступ к урокам
Тебе не продают папку с записями и не оставляют один на один с ошибками. Личный куратор знает твою точку старта, видит прогресс и помогает пройти каждый сложный участок.
Во время учёбыОтвечает на вопросы, проводит code review, live coding и защиту модулей.
На рынкеПомогает с резюме, интервью, ошибками на live coding и выбором оффера.
После оффераОстаётся на связи, разбирает реальные задачи и помогает пройти испытательный срок.
Не обещания — истории
Здесь нет одинакового «идеального пути». Кто-то пришёл из Manual QA, кто-то — с полного нуля. Результат общий: системные навыки, поддержка и выход на работу.
1 / 10 Листай истории выпускников
Пришла к Роме, чтобы перейти в Fullstack QA. Обучение заняло 4 месяца, ещё месяц — подготовка легенды и трудоустройство. Понравились структура, большое количество практики, code review, live coding и поддержка команды. За 2 недели активного поиска прошла собеседования в 6 компаниях и получила 5 офферов от 207 000 до 322 000 ₽ gross.
Работал Manual QA и решил перейти в автоматизацию. Примерно за 3 месяца прошёл обучение, ещё несколько недель ушло на резюме и легенду. Особенно понравились практика, code review и подробные ответы куратора на любые вопросы. За 2 недели на рынке получил два оффера и выбрал вариант на 245 000 ₽ на руки с учётом премии.
Пришёл с опытом в ручном тестировании, чтобы усилить автоматизацию и выйти на более высокий доход. За 5–6 недель собрал полноценный фреймворк автотестов, подтянул теорию и подготовился к собеседованиям. Очень помогли карьерный модуль, мок-собеседования и работа над резюме и легендой. Примерно через месяц поиска получил оффер на 240 000 ₽ gross.
После самообучения решил с нуля идти в AQA. Курс состоял из ручного тестирования и автоматизации, с большим количеством практики и защитой каждого модуля у ментора. Команда помогла не только со знаниями, но и с волнением перед выходом на рынок. Чуть больше чем за месяц поиска получил два оффера и выбрал полную удалёнку на 240 000 ₽ gross.
Пришёл на ручное тестирование с полного нуля. Когда поиск работы затянулся, Рома дополнительно дал базу по автотестам, благодаря которой я начал выделяться среди других кандидатов. В итоге получил два оффера, а куратор помог поднять выбранное предложение со 150 000 до 185 000 ₽. Обучение понравилось чётким планом, практикой и регулярной обратной связью.
Проходил обучение по автоматизированному тестированию на Python. Понравились актуальный стек, модульная программа, практические задания и регулярные созвоны с кураторами. Полученные знания полностью совпали с тем, что спрашивали на собеседованиях и понадобилось в работе. После трёх недель интервью получил оффер на 350 000 ₽ gross в продуктовую компанию.
Пришёл с нулевыми знаниями в автоматизации и хотел перейти в AQA. Поиск работы оказался долгим: мешали отсутствие коммерческого опыта и ошибки на live coding, но команда помогла улучшить легенду и увереннее проходить собеседования. Материалы оказались очень близки к реальным задачам на проекте, поэтому на работе освоился быстро. В итоге получил оффер на 180 000 ₽ на руки в крупный big-tech проект.
Проходил обучение параллельно с работой и закончил материалы вместе с подготовкой легенды примерно за четыре месяца. Понравились структурированная подача, большое количество практики, актуальные дополнения вроде Docker и помощь менторов. После выхода на рынок получил оффер меньше чем за месяц. Сейчас зарабатываю около 250 000 ₽ на руки.
Пришёл с нуля, чтобы выйти в автоматизацию на зарубежный рынок. Сначала тренировался проходить собеседования на российском рынке, вместе с кураторами доработал легенду и только потом вышел на международные вакансии. В результате получил оффер примерно на 360 000 ₽ gross. Материалы оказались близки к реальной работе, а поддержка куратора осталась и после трудоустройства.
Обучение растянулось из-за личных обстоятельств, но в итоге я получил оффер на 230 000 ₽ gross. Материалы были краткими, структурированными и без пропуска важных деталей, а каждый модуль защищался на подробном созвоне с ментором. Отдельно благодарен Николаю за терпение и поддержку. Из улучшений хотелось бы больше активностей в Discord, отдельный канал с анонсами и больше видео по темам.
Начни без риска
За 3 коротких урока разберёшься, чем на самом деле занимается тестировщик, как выглядит рабочий день и куда расти после Manual QA. Курс откроется сразу в Telegram.
Тест-драйв профессии