Досить писати автотести «вручну» та витрачати години на пошук локаторів. Опануйте асинхронний фреймворк Playwright на Python та керуйте генерацією коду через ШІ-асистентів Cursor і Claude.
Порівняння класичної автоматизації та AI-Driven підходу 2026 року
Ви вручную порпаєтесь у DevTools, витягуючи складні XPath або CSS-селектори, які ламаються під час наступного релізу.
Тести падають через затримки рендерингу інтерфейсу. Вам доводиться вручну розставляти жорсткі очікування (time.sleep).
Самостійне написання класів сторінок, методів взаємодії та ініціалізація базового фреймворку з нуля.
ШІ-асистент миттєво зчитує дерево сторінки та підбирає семантично стійкі, «невбивні» атрибути.
Playwright сам чекає, поки елемент стане видимим, доступним та клікабельним. Нуль хибних спрацьовувань.
Ви даєте Cursor/Claude URL-адресу або схему сценарію, а ШІ видає готову, чисту структуру Page Object за всіма канонами архітектури.
Оберіть вашу поточну інженерну роль та дізнайтеся вектор переходу на AI-Driven автоматизацію
Швидкий та безболісний перехід на скрипти. Ви вчитеся проектувати архітектуру автотестів, поки генерацію Python-коду та синтаксису бере на себе штучний інтелект.
Перехід на ультрашвидке середовище Playwright. Впровадження просунутого промптингу в Cursor IDE для миттєвого рефакторингу коду, генерації Page Objects та запуск Self-healing тестів.
Розгортання комплексного покриття продукту за лічені хвилини. Ви навчитеся ставити завдання LLM-агентам для генерації наскрізних UI + API тестів за готовими ендпоїнтами вашого застосунку.
Інтеграція AI-Driven фреймворків у пайплайн розробки компанії. Радикальне скорочення витрат часу команди на написання автотестів та аналіз звітів про падіння у CI/CD.
Від базового синтаксису Python до побудови AI-автономних фреймворків
2 місяці інтенсивної практики, живого коду та повного занурення в автоматизацію
Оптимальний формат для інженерів, які готові рухатися в темпі сильного ком'юніті та отримувати фідбек щодо коду.
Персональний трек навчання. Весь фокус ментора спрямований виключно на ваші кар'єрні цілі та завдання.
Інструменти автоматизації та AI-екосистема, які ви опануєте на рівні Production
Професійний сучасний стек для побудови швидких, стабільних та масштабованих фреймворків наскрізного (E2E) тестування.
Штучний інтелект нового покоління для миттєвого написання коду, генерації селекторів та автовиправлення (self-healing) тестів.
Інструменти для інтеграції тестових наборів у процеси безперервної інтеграції та розгортання (CI/CD) програмного забезпечення.
Системи візуалізації результатів тестування, логування несправностей та глибокого аналізу причин падіння збірок (builds).
Ваш фінальний проєкт — готове Enterprise-рішення у портфоліо, що проходить будь-які технічні фільтри на інтерв'ю
Ви не просто напишете ізольовані скрипти. Ви спроєктуєте повноцінну незалежну архітектуру тестового рішення з нуля. Цей репозиторій доведе роботодавцю, що ви вмієте працювати за стандартами найкращих продуктових IT-компаній.
Пройдіть шлях від першого технічного скринінгу до отримання довгоочікуваного оферу
«Розкажіть, як працює цикл подій (Event Loop) у Playwright, чим семантичні локатори відрізняються від XPath та як ви боретеся з Flaky-тестами на рівні інфраструктури?»
Ми розбираємо внутрішню архітектуру Playwright до дрібниць. Ви будете чітко розуміти різницю між застарілими інструментами (Selenium) та сучасним рушієм, відповідаючи впевнено та без вагань.
«Напишіть з нуля скрипт на Python, який перехоплює (Mocks) мережеву API-відповідь сервера, підміняє JSON-payload на льоту та перевіряє коректність обробки помилок UI-компонентом».
У модулі Network Mocking мы пишемо десятки таких сценаріїв. На співбесіді ви розгорнете це рішення за 5 хвилин, паралельно використовуючи підказки AI-асистентів для прискорення рутини.
«Покажіть структуру вашого тестового проєкту. Як у вас реалізовано управління сесіями авторизації, як розподіляються фікстури в Pytest та чи налаштовано паралельний запуск у CI/CD пайплайні?»
Замість розмов ви просто відкриєте свій GitHub-репозиторій із фінальним проєктом курсу. Інтерв'юер побачить ідеальний Page Object Model, логування та налаштований GitHub Actions. Запитання відпадуть самі.
Ви отримуєте офіційну пропозицію про роботу (Job Offer) на позицію Strong QA Automation / AI QA Engineer із сильним технологічним стеком та високою ринковою компенсацією.
В індивідуальному форматі ми проводимо повноцінне Mock Interview в Teams: повністю симулюємо цей процес, прибираємо страх, запаковуємо ваш LinkedIn та доводимо до ідеального технічного перформансу.
Відповіді на ключові технічні та організаційні питання щодо курсу
Жодних нудних записів. Зустрічаємося в Teams, розбираємо код у реальному часі, шеримо екрани та фіксимо баги разом.
Запис кожного занять у 4K доступний одразу після зідзвону. Усі посилання, скрипти та конспекти зберігаються в календарі Teams.
Запитання голосом, робота в підгрупах (breakout rooms) та миттєвий зворотний зв'язок від ментора під час стріму.
Курс триває рівно 2 місяці. Заняття проходять виключно у вечірній час, щоб ви встигали після роботи.
Оптимальний термін, щоб опанувати стек без вигорання.
Регулярні живі сесії в Microsoft Teams.
Старт занять о 19:30 — комфортно для будь-якого графіка.
Зустрічаємося в онлайні. Розбираємо нову архітектурну тему, пишемо код у прямому ефірі, шеримо екрани. Після зідзвону ви отримуєте запис та практичне ДЗ.
Закріплюємо тему тижня. Розбираємо складні кейси, інтегруємо AI-інструменти у наші тести та проводимо інтерактивні QA-сесії. Ідеальне завершення робочого тижня.
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.
Це чудова можливість познайомитися з ментором, вивчити підходи до навчання та переконатися, що наш практикум відповідає вашим очікуванням.
Сучасний ринок IT диктує нові правила: базових навичок ручного тестування або простого написання лінійних скриптів уже недостатньо для отримання оферу з високим чеком. Провідні міжнародні компанії шукають інженерів, здатних вибудовувати гнучку архітектуру тестових фреймворків, інтегрувати процеси в CI/CD пайплайни та використовувати штучний інтелект для кратного прискорення релізів.
Наш комплексний курс Full-Stack QA Engineer (AI & Playwright on Python) розроблений практикуючими Senior-фахівцями спеціально для тих, хто прагне здійснити якісний ривок у кар’єрі. Програма охоплює всі етапи розвитку — від глибокого освоєння просунутого Python та асинхронного програмування до впровадження передових AI-агентів на базі OpenAI API безпосередньо у тестові фреймворки.
Найзатребуваніший та найелегантніший стек: Python — мова №1 для роботи зі штучним інтелектом та Big Data, яка має максимально низький поріг входу та чистий синтаксис. У зв’язці з Playwright, який стрімко витісняє громіздкий Selenium завдяки швидкості, нативній підтримці асинхронності (asyncio) та вбудованим авто-очікуванням (flaky-free тести), цей стек стає ультимативною зброєю автоматизатора.
Інтеграція ШІ в процеси тестування (AI-Driven QA): Ви навчитеся не просто використовувати ChatGPT як підказку, а впроваджувати нейромережі прямо в код пайплайнів та тест-раннерів. Селектори, що самовідновлюються (Self-Healing), розумна генерація тестових даних «на льоту» та миттєвий аналіз логів падіння за допомогою LLM — це навички, які миттєво виділять вас серед сотень інших кандидатів.
Потужний рушій PyTest + Playwright: Ви опануєте просунуту роботу з головним тестовим рушієм Python-світу — pytest. Фікстури (fixtures), кастомні маркери, параметризація будь-якої складності та паралельний запуск тестів у кілька потоків стануть вашою базою.
Глибоке занурення в DevOps для QA: Автоматизатор має розуміти, де і як крутяться його тести. На курсі ви детально розберете контейнеризацію в Docker, навчитеся налаштовувати паралельний запуск на різних машинах (Sharding) та створювати пайплайни автоматичного тестування в GitHub Actions.
Manual QA (Тестувальникам без досвіду в коді): Якщо ви втомилися від рутинних тест-кейсів і хочете збільшити свій дохід у 2–3 рази. Python ідеальний для старту: ми дамо міцну базу програмування і плавно переведемо вас на рейки автоматизації без болю.
Junior/Middle Python AQA Engineers (Перехід із Selenium): Для тих, хто вже пише скрипти на Selenium/Appium, але втомився від постійних time.sleep(), нестабільних локаторів та повільних прогонів. Ви навчитеся будувати чисту архітектуру (Page Object Model, Fluent Interface) та писати код, який легко підтримувати.
QA Leads та Синьор-фахівці: Якщо перед вами стоїть завдання оптимізувати процеси всередині команди, скоротити Time-to-Market, прискорити прогін тестів у CI/CD та впровадити найкращі практики автоматизації та AI-інструменти на реальному проєкті.
Пройшовши навчання на курсі Full-Stack QA Engineer AI, ви отримаєте не просто теоретичний багаж, а потужне портфоліо на GitHub. Ви створите з нуля сучасний E2E-фреймворк на Python + Playwright та інтегруєте в нього розумного AI-асистента для аналізу результатів.
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 пише лаконічний код на Python, працює швидше за ринок і керує якістю на стику технологій та штучного інтелекту!
