Next-Gen QA Engineering

Стань Lead Automation через AI & Playwright

Курс для тих, хто хоче вийти за рамки простого написання скриптів. Навчимо будувати архітектуру, впроваджувати AI-агентів та управляти якістю на рівні BigTech компаній.

Кому точно потрібен цей курс?

Manual QA

Втомилися від рутини й хочете збільшити чек у 2-3 рази. Дамо базу програмування і відразу переведемо в автоматизацію.

Junior AQA

Пишете тести, але не розумієте архітектуру. Навчимо будувати фреймворки, які легко підтримувати роками.

QA Leads

Потрібно впровадити сучасні інструменти та AI в процеси команди, щоб скоротити час релізу.

Стек, який ви опануєте

Playwright Mastery TypeScript Architecture Docker & DevOps GitHub Actions CI/CD OpenAI API (GPT-4) PostgreSQL / Redis Allure TestOps K6 Load Testing Zod / Axios / Got
Full Curriculum

Що саме ми вивчимо

Курс розбитий на 4 логічні етапи: від фундаменту до AI-интеграцій.
Формат: Живі сесії в MS Teams + Практика в GitHub.

01. Фундамент: TypeScript & Tooling

Технічний стек: TS, Node.js, Shell

  • TypeScript deep dive: Типізація, інтерфейси, Generic-типи для QA.
  • Asynchronous Programming: Event Loop, Promises, Async/Await без помилок.
  • Інфраструктура: Робота в терміналі, менеджери пакетів (npm/pnpm), налаштування .env.
  • Git Flow: Розгалуження, Pull Requests, вирішення конфліктів у команді.
02. Playwright: Advanced Automation

Технічний стек: Playwright SDK, POM

  • Architecture: Створення масштабованого Page Object Model (POM).
  • Fixtures & Hooks: Керування станом браузера та даними тестів.
  • Smart Assertions: Як писати тести, які не падають хибно (flaky-free).
  • API Testing: Тестування REST/GraphQL всередині UI-тестів (Hybrid approach).
  • Auth Reuse: Як залогинитися один раз і використовувати сесію у всіх тестах.
03. DevOps: CI/CD & Cloud Launch

Технічний стек: Docker, GitHub Actions, Allure

  • Docker: Контейнеризація тестів для запуску в будь-якому середовищі.
  • GitHub Actions: Написання YAML-пайплайнів для автозапуску при кожному комміті.
  • Parallelization: Налаштування шардування (Sharding) для прискорення прогону.
  • Reporting: Інтеграція Allure Reports та автоматичне надсилання звітів у Slack.
04. AI Integration: Майбутнє QA

Технічний стек: OpenAI API, GPT-4, Prompt Engineering

  • Self-Healing Mechanism: Написання скрипта, який через AI править селектори.
  • AI Data Gen: Генерація складних тестових даних через LLM у рантаймі.
  • Logs Analysis: Використання AI для миттєвого розшифрування Stack Trace помилок.
  • AI Assistant: Створення кастомного бота в Teams для моніторингу здоров'я системи.
05. Career: Шлях до Офферу

Формат: Тренінги в Microsoft Teams

  • CV & LinkedIn: Упаковка вашого досвіду під західний та локальний ринки.
  • Mock Interviews: Проходження реальних тех-інтерв'ю в прямому ефірі.
  • Strategy: Як просити зарплату, вищу за ринок на 20-30%.

Ваш шлях до офферу

01. Live-сесії

Жодних записів 3-річної давнини. Тільки живий код, свіжі версії бібліотек та розбір реальних проблем тут і зараз.

02. Реальні проєкти

Автоматизуємо не "ToDo List", а складні системи з мікросервісами, авторизацією та базами даних.

03. Жорстке Code Review

Ваш код перевірятиме Senior-інженер. Ми не приймемо ДЗ, доки архітектура не буде близькою до ідеальної.

04. AI Coaching

Вчимо використовувати нейромережі для відлагодження та генерації тестів так, щоб ви працювали у 2 рази швидше за ринок.

Твої проєкти в GitHub

Project A

E2E Framework for Digital Dust

Розробка архітектури з використанням Fixtures, моніторинг через Allure та запуск у GitHub Actions із шардуванням (2000+ тестів за 5 хвилин).

Project B

AI-Driven Self-Healing Bot

Інтеграція OpenAI API у тестовий раннер. Бот аналізує причини падіння, шукає нові селектори та надсилає готовий PR із виправленням.

Часті запитання

Чи потрібно знати програмування заздалегідь?

Ми починаємо з самого нуля TypeScript. Але темп буде високим — курс розрахований на тих, хто готовий вчитися по 10-15 годин на тиждень.

Чи буде допомога з роботою?

На тарифі Individual мы проводимо Mock-інтерв'ю, допомагаємо скласти резюме та упакувати проєкти на GitHub так, щоб вони приваблювали рекрутерів.

Чому Playwright, а не Selenium/Cypress?

Playwright зараз — стандарт індустрії в 2026 році. Він швидший, стабільніший і має нативну підтримку всіх сучасних фішок браузерів.

Interview Simulator 2.0

Розбір складних кейсів

qa_expert_mode.exe

[Interviewer]: "Чому ви використовуєте Playwright Fixtures замість успадкування Page Object класів?"

Експертна відповідь:

"Фікстури в Playwright реалізують патерн Dependency Injection. Це дозволяє нам не плодити ієрархію класів, яка з часом стає непідтримуваною. Фікстури є лінивими (lazy), інкапсулюють стан і дозволяють Playwright ефективно керувати паралелізацією на рівні робочих процесів (workers), не змішуючи дані різних тестів."

[Interviewer]: "Як ви налаштовуєте запуск тестів у CI, якщо їх більше 5000 і вони мають проходити за 10 хвилин?"

Експертна відповідь:

"Я використовую нативне шардування (Sharding) в Playwright у зв'язці з матричними стратегіями GitHub Actions. Ми розбиваємо прогін на 20-30 паралельних контейнерів. Для оптимізації використовуємо 'Artifacts' для зберігання кешу залежностей та 'HTML Reports' з деплоєм на внутрішній S3 для миттєвого доступу до результатів."

[Interviewer]: "Навіщо нам впроваджувати AI в автоматизацію? Це ж нестабільно."

Експертна відповідь:

"Ми не використовуємо AI для генерації самих тестів у рантаймі. Ми використовуємо його як 'Self-healing' механізм для обробки помилок. Якщо тест упав із помилкою 'Element not found', скрипт відправляє скріншот і лог в LLM, яка знаходить змінений атрибут і пропонує патч. Це економить до 40% часу інженера на підтримку тестів."

[Interviewer]: "Ваші тести іноді падають без причини. Ви просто ставите retries: 3?"

Експертна відповідь:

"Ретраї — це милиця (костиль). Я борюся з причиною. Спочатку я аналізую 'Network Tracer', щоб виключити гонку даних. Потім перевіряю ідемпотентність через 'API-seeding' — кожен тест сам створює свої дані в БД перед запуском і видаляє їх після. Це гарантує, що тести не впливають один на одного."

Формат навчання в Microsoft Teams

🎥

Живі лекції

Жодних нудних записів. Зустрічаємося в Teams, розбираємо код у реальному часі, шеримо екрани та фіксимо баги разом.

💾

Записи та матеріали

Запис кожного занять у 4K доступний одразу після зідзвону. Усі посилання, скрипти та конспекти зберігаються в календарі Teams.

💬

Інтерактив

Запитання голосом, робота в підгрупах (breakout rooms) та миттєвий зворотний зв'язок від ментора під час стріму.

Evening Schedule

Терміни та вечірній формат

Курс триває рівно 2 місяці. Заняття проходять виключно у вечірній час, щоб ви встигали після роботи.

2 Місяці

Оптимальний термін, щоб опанувати стек без вигорання.

📅

2 Рази на тиждень

Регулярні живі сесії в Microsoft Teams.

🌙

Вечірній час

Старт занять о 19:30 — комфортно для будь-якого графіка.

Вівторок / 19:30

Лекція та Live-Coding (MS Teams)

Зустрічаємося в онлайні. Розбираємо нову архітектурну тему, пишемо код у прямому ефірі, шеримо екрани. Після зідзвону ви отримуєте запис та практичне ДЗ.

П'ятниця / 19:30

Практичний Воркшоп (MS Teams)

Закріплюємо тему тижня. Розбираємо складні кейси, інтегруємо AI-інструменти у наші тести та проводимо інтерактивні QA-сесії. Ідеальне завершення робочого тижня.

У будь-який час

Code Review та Підтримка в чаті

Протягом тижня ви виконуєте завдання у своєму темпі. Senior-ментор перевіряє ваші Pull Requests у GitHub, залишає детальні коментарі та допомагає виправити помилки до наступного занять.

💡 Пропустили зідзвін? Не проблема. Усі записи зустрічей у Microsoft Teams доступні в особистому кабінеті за 5 хвилин після закінчення стріму.

Інвестиція в кар'єру

Group
14 000 ₴
  • Працювати з Firebase Test Lab Live-заняття в MS Teams
  • ✅ Записи лекцій в особистому кабінеті
  • ✅ Домашні завдання з перевіркою
  • ✅ Спільний чат студентів у Teams/TG
  • ❌ Особисті зідзвони з ментором
Записатися в Групу
Personal Mentor
16 000 ₴
  • Працювати з Firebase Test Lab Усе з тарифу Group
  • Працювати з Firebase Test Lab Особисті 1-на-1 зідзвони в Teams
  • ✅ Індивідуальний розбір коду
  • ✅ 3 Mock-інтерв'ю в Teams
  • ✅ Допомога з оффером під ключ
Обрати Individual

*Для занять вам знадобиться тільки безкоштовний обліковий запис Microsoft Teams.

Записатися на пробне заняття

Це чудова можливість познайомитися з ментором, вивчити підходи до навчання та переконатися, що наш практикум відповідає вашим очікуванням.

Ось якісний та адаптований переклад SEO-тексту українською мовою. Він повністю зберігає структуру, ключові слова (QA Automation, Playwright, TypeScript, AI) та професійний, переконливий тон.


Пориньте у майбутнє автоматизації: Курс Full-Stack QA Engineer з AI та Playwright

Сучасний ІТ-ринок диктує нові правила: базових навичок ручного тестування або простого написання скриптів уже недостатньо для отримання офферу з високим чеком. Провідні міжнародні компанії шукають інженерів, які здатні вибудовувати надійну архітектуру тестових фреймворків, інтегрувати процеси у CI/CD пайплайни та використовувати штучний інтелект для прискорення релізів.

Наш комплексний курс Full-Stack QA Engineer (AI & Playwright) розроблений практикуючими Senior-фахівцями спеціально для тих, хто прагне здійснити якісний ривок у кар’єрі. Програма охоплює всі етапи розвитку — від упевненого володіння TypeScript до впровадження передових AI-агентів на базі OpenAI API.

Чому варто обрати навчання QA Automation на TypeScript та Playwright?

  • Актуальний стек технологій: Playwright стрімко витісняє застарілі інструменти автоматизації завдяки своїй швидкості, стабільності (flaky-free тести) та вбудованому механізму автоочікувань. У зв’язці з TypeScript цей інструмент є стандартом автоматизації у BigTech.

  • Інтеграція ШІ в процеси тестування (AI-Driven QA): Ви навчитеся не просто використовувати ChatGPT як асистента, а впроваджувати нейромережі безпосередньо у код тестових раннерів. Селектори, що самовідновлюються (Self-Healing), автоматична генерація тестових даних та миттєвий аналіз логів за допомогою LLM — це навички, які виділять вас серед сотень інших кандидатів.

  • Глибоке занурення у DevOps для тестувальників: Автоматизатор має розуміти, де і як крутяться його тести. На курсі ви детально розберете контейнеризацію в Docker, навчитеся налаштовувати паралельний запуск (Sharding) та створювати пайплайни автоматичного тестування в GitHub Actions.

Кому підійде цей курс?

  1. Manual QA (Тестувальникам без досвіду в автоматизації): Якщо ви втомилися від рутинних тест-кейсів і хочете збільшити свій дохід у 2–3 рази. Ми дамо міцну базу програмування та плавно переведемо вас на рейки автоматизації.

  2. Junior/Middle AQA Engineers: Для тих, хто вже пише скрипти, але прагне глибше розібратися в архітектурі (Page Object Model, Fixtures, Hooks), чистому коді та інтеграційних рішеннях.

  3. QA Leads та Синьйор-фахівці: Якщо перед вами стоїть завдання оптимізувати процеси всередині команди, скоротити Time-to-Market та впровадити найкращі практики автоматизації й AI-інструменти на проєкті.

Результати навчання та кар’єрні перспективи

Пройшовши навчання на курсі Full-Stack QA Engineer AI, ви отримаєте не просто теоретичний багаж, а потужне портфоліо на GitHub. Ви створите повноцінний E2E-фреймворк та інтегруєте в нього розумного AI-бота.

Наша школа підготовки тестувальників робить упор на жорстке Code Review від Senior-інженерів та сильну кар’єрну підтримку. Ми допоможемо вам упакувати профіль у LinkedIn, скласти продаюче резюме під міжнародний ринок та підготуємо до технічних інтерв’ю на живих Mock-співбесідах. Станьте лідером автоматизації, який працює швидше за ринок і керує якістю на рівні сучасних стандартів!