1:1 Разбор Backend и Архитектуры
Персональная 1:1 сессия с фокусом на архитектуру: выявим риски, разберём компромиссы и определим конкретные следующие шаги. Анализируем backend-архитектуру и код, готовность к production и формируем чёткий план действий.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
К концу курса вы сможете
- Чётко понять свой текущий уровень backend и архитектуры
- Выявить архитектурные риски и пробелы
- Улучшить технические решения и границы системы
- Повысить уверенность в production и масштабировании
- Получить конкретный план улучшений на 2–4 недели
Подходит ли вам этот курс?
Это для вас, если вы…
- Вы Mid–Senior-инженер с реальным кодбейзом и хотите вторую пару глаз от того, кто видел такое в продакшене
- Застряли на конкретном архитектурном решении (microservices vs monolith, sync vs async, где жить auth) и хотите спорить с тем, кто даст отпор
- Готовитесь к Senior-собеседованию и хотите mock-ревью вашего portfolio-кода, прежде чем зайти на интервью
Не берите этот курс, если…
- Вы Junior без production-проекта для ревью — Senior-архитектору не на что смотреть. Постройте 6 месяцев и возвращайтесь
- Хотите комплексное обучение — это ревью, а не курс. Берите #13 (Backend Architecture Foundations)
- Ждёте вердикта — ценность здесь в разговоре, а не в оценке. Если нужен pass/fail — смотрите в другое место
Кто ведёт
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Алексей Анжияк — софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель ToyCRM.com и ProfectusLab. Имея более 15 лет опыта, он специализируется на распределённых системах, облачной инфраструктуре, высоконагруженной backend-разработке и платформах аутентификации. Занимается проектированием архитектуры, созданием безопасных систем авторизации и разработкой современных образовательных программ, которые помогают студентам получить реальные карьерные результаты.
Сейчас ведёт архитектуру ToyCRM.com — мультитенантной CRM-платформы на .NET, которую строит наша команда. Те же паттерны и архитектурные решения, что используются там, напрямую попадают в курсы: identity и авторизация, распределённые сервисы, культура код-ревью. Вы учитесь у инженеров, которые активно отправляют продакшн-код, а не у учебника.
Программа курса
Фокусная 1:1 архитектурная сессия, цель которой — дать ясность: что работает, что нет и какие шаги стоит сделать в ближайшие 2–4 недели.
- 1 Часть 1: Цели и контекст (система, ограничения и текущие проблемы)
- 2 Часть 2: Code Review (структура, поддерживаемость, надежность)
- 3 Часть 3: Architecture Review (границы, ответственности, компромиссы)
- 4 Часть 4: Разбор API и Auth (REST-дизайн, ошибки JWT и refresh tokens)
- 5 Часть 5: Готовность к production (observability, производительность, сбои)
- 6 Часть 6: План действий (приоритеты и шаги на 2–4 недели)
Требования
Сессия подойдёт, если вам нужна ясность перед рефакторингом, масштабированием или архитектурными решениями.
По желанию — репозиторий или архитектурные схемы. Подходит любой backend-стек.
Что вы построите
Две 1:1 сессии с Senior-архитектором, смотрим на ВАШ код и ВАШУ систему. Уходите с письменным списком: что хорошо, что рискованно, и что именно поменять в ближайшие 2–4 недели. Стоит больше любого курса в момент, когда карьера упёрлась в потолок.
- Code review backend-кода
- Анализ архитектуры и системного дизайна
- Разбор API и аутентификации
- Оценка готовности к production и observability
- Анализ производительности и масштабирования
- Разбор архитектурных trade-off-ов
- План действий по улучшению архитектуры
Где это в вашей карьере
Читать параллельно с курсом
OpenSpec в 2026: операционная система spec-driven development
Шесть недель назад я поставил @fission-ai/openspec. Вчера отгрузил изменение в четырнадцать файлов за девяносто минут из двухсотстрочной спеки, в brownfield-кодовой базе, которую три инженера правят два года — без мерж-конфликтов, без эскалаций ревью. Это сеньорный архитектурный разбор того, почему OpenSpec — первый SDD-инструмент, который не разваливается под продакшен-реальностью.
Evals в 2026: тест-сьют для систем, которые не детерминированы
Ваша AI-фича работала вчера и ломается сегодня. Ни код, ни промпт, ни модель не менялись. Так выглядит жизнь без evals. Это третья опора триады spec → context → evals — и дисциплина, которую большинство команд пропускает.
Spec-Driven Development: когда спецификация становится кодовой базой
Я уже два месяца не писал ни одной функции руками — и кодовая база никогда не была здоровее. Вот как spec-driven development изменил то, что в 2026 значит «инженерная работа», правила, которые держат дисциплину честной, и места, где она всё ещё ломается.
Стоимость и что входит
Что входит
- 2 × 1:1 ревью-сессии с Senior backend / architecture-инженером
- Записи сессий, которые можно пересматривать
- Письменное резюме после каждой сессии: что сильно, что рискованно, что менять
- Конкретный план улучшений на 2-4 недели для вашего проекта — actionable пункты с приоритетами
Частые вопросы
Сколько времени в неделю это займёт?
Закладывайте время на сами занятия плюс примерно 1.5–2 часа практики на каждое. Большинство студентов, которые укладываются в график, тратят 4–6 часов в неделю. Меньше — тоже работает, просто дольше.
Что если я пропущу занятие?
Скажите преподавателю ДО занятия — «не смогу во вторник, пожалуйста, запишите» — и он запишет этот урок и пришлёт вам. Записи не являются автоматическим архивом, они делаются по запросу, когда вы предупреждаете заранее. После урока — выполните домашку и приходите с вопросами на следующее.
Что входит в стоимость?
Живые занятия с преподавателем; презентации к каждому занятию (остаются у вас); рабочие файлы кода и любые data-файлы, использовавшиеся на уроке; домашка с код-ревью каждую неделю; и записи тех занятий, на которые вы предупредили заранее. Всё сверх — сертификат, alumni-доступ, mock-интервью — явно перечислено в «Что входит» над FAQ у тех курсов, где это применимо.
А если я записался, и преподаватель мне не подошёл?
На курсах длиннее 5 занятий первое занятие фактически пробное — если после первого урока решите, что преподаватель вам не подходит, вы за него не платите. Лучше вы уйдёте после одного урока, чем будете 9 недель тянуть на плохой химии. (Курсы из 5 и меньше занятий слишком короткие — пробное предложение там не имеет смысла, действует обычная оплата.)
Можно ли вернуть деньги, если бросаю на середине?
Да — пока неиспользована больше половины курса (т.е. вы прошли меньше 50% занятий). Возврат — пропорционально неиспользованной части. После середины возврат не делаем — считаем, что ценность уже получена.
Можно ли сменить язык преподавания?
Живые занятия идут на языке, указанном в блоке «Доступные языки» выше. Слайды и файлы кода обычно доступны на всех четырёх (английский, русский, украинский, грузинский). Многие студенты слушают занятия на одном языке, а материалы читают на другом — это нормально.
Готов ли я буду к реальной работе после курса?
Один курс редко сам по себе устраивает кого-то на работу — в любой сфере. Этот курс даёт фундамент, который ожидает junior-нанимающий менеджер: рабочий код, который вы написали сами, словарь, чтобы читать чужой код, и привычки, которые делают вас нанимаемым. Честный ответ на «готов ли я?» — на нашей дорожной карте (ссылка в шапке): откройте уровень, на который хотите выйти, и прочитайте чек-лист «Готовы, когда…».
Можно ли оплатить в рассрочку?
Да для курсов, у которых в верхней панели указана «Ежемесячная оплата» — обычно это два-три равных платежа. Курсы без этой опции оплачиваются единовременно. Если цена — преграда, напишите нам, мы смотрим на каждый случай отдельно.
Вам также может понравиться
Паттерны проектирования в C#: от теории к практике
Освойте классические паттерны проектирования GoF в C#. Научитесь применять порождающие, структурные и поведенческие паттерны для создания чистой, гибкой и поддерживаемой архитектуры.
Создание приложений на LLM: RAG и агенты
Создавайте production AI-приложения на базе больших языковых моделей. Векторные базы данных, RAG, автономные агенты, вызов инструментов, оценка и паттерны деплоя.
Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Освойте Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт Anthropic для подключения AI-моделей к внешним инструментам и данным. Создавайте MCP-серверы, подключайте API к Claude и проектируйте AI-интеграции нового поколения.