Курс для тих, хто хоче вийти за рамки простого написання скриптів. Навчимо будувати архітектуру, впроваджувати AI-агентів та управляти якістю на рівні BigTech компаній.
Втомилися від рутини й хочете збільшити чек у 2-3 рази. Дамо базу програмування і відразу переведемо в автоматизацію.
Пишете тести, але не розумієте архітектуру. Навчимо будувати фреймворки, які легко підтримувати роками.
Потрібно впровадити сучасні інструменти та AI в процеси команди, щоб скоротити час релізу.
Курс розбитий на 4 логічні етапи: від фундаменту до AI-интеграцій.
Формат: Живі сесії в MS Teams + Практика в GitHub.
Жодних записів 3-річної давнини. Тільки живий код, свіжі версії бібліотек та розбір реальних проблем тут і зараз.
Автоматизуємо не "ToDo List", а складні системи з мікросервісами, авторизацією та базами даних.
Ваш код перевірятиме Senior-інженер. Ми не приймемо ДЗ, доки архітектура не буде близькою до ідеальної.
Вчимо використовувати нейромережі для відлагодження та генерації тестів так, щоб ви працювали у 2 рази швидше за ринок.
Розробка архітектури з використанням Fixtures, моніторинг через Allure та запуск у GitHub Actions із шардуванням (2000+ тестів за 5 хвилин).
Інтеграція OpenAI API у тестовий раннер. Бот аналізує причини падіння, шукає нові селектори та надсилає готовий PR із виправленням.
Ми починаємо з самого нуля TypeScript. Але темп буде високим — курс розрахований на тих, хто готовий вчитися по 10-15 годин на тиждень.
На тарифі Individual мы проводимо Mock-інтерв'ю, допомагаємо скласти резюме та упакувати проєкти на GitHub так, щоб вони приваблювали рекрутерів.
Playwright зараз — стандарт індустрії в 2026 році. Він швидший, стабільніший і має нативну підтримку всіх сучасних фішок браузерів.
[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."
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.
*Для занять вам знадобиться тільки безкоштовний обліковий запис Microsoft Teams.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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!