Skip to main content
Связаться с нами
Telegram
Путь обучения

От нуля до Senior — честный путь обучения

Построено вокруг 4 треков и 5 уровней, с реальными сроками, конкретными проектами и ошибками, которые делают все. Каждый шаг ссылается на курсы и статьи, с которыми можно работать уже на этой неделе.

Ещё не знаете, какой путь выбрать?

Выберите одну из двух стартовых точек до того, как зафиксироваться на треке.

Сначала прочитайте обзор

30 минут, простым языком, без жаргона. Разберём, что такое "IT" на самом деле.

Посмотрите, что нужно рынку

Реальный спрос, реальные названия позиций, данные из источников. Потом вернитесь и выберите трек.

Выберите свой трек

Четыре очень разные работы. Выберите ту, что подходит под то, как вы хотите проводить рабочий день. Сменить можно потом — большинство инженеров так и делают раз-два.

Фронтенд-разработка

~2.5–4 года (Начальный → Senior)

Чем это не является: Это не графический дизайн — вы пишете код, а не рисуете макеты.

Бэкенд-разработка

~3–5 лет (Начальный → Senior)

Чем это не является: Это не DevOps — вы пишете логику, а не управляете серверами.

Наука о данных / МО

~3–5 лет (Junior → Senior — Data редко стартует с Beginner)

Чем это не является: Это не только дашборды — современная data — это инженерия и много Python.

DevOps / SRE

~4–6 лет суммарно (в DevOps обычно идут после 1–2 лет backend или sysadmin)

Чем это не является: Это не входной уровень — в DevOps обычно идут после 1-2 лет в backend или sysadmin.

Фронтенд-разработка

~2.5–4 года (Начальный → Senior)

Начальный

Обычно: 4–8 недель Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Основы HTML и CSS
  • Основы JavaScript
  • Манипуляция DOM
  • Адаптивный дизайн

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Сделали с нуля сайт-портфолио из 1–2 страниц и задеплоили (Vercel / Netlify подойдут)
  • Спокойно читаете и правите HTML/CSS в DevTools браузера
  • Можете написать обработчик клика на vanilla JS без копипаста
  • Сайт нормально смотрится на телефоне — понимаете box model и flexbox
  • Запушили код на GitHub и репо не вызывает у вас стыда

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Персональный сайт-портфолио (учит: деплой, адаптивность, базовый JS)
  • Небольшой landing-сайт, который загружает и показывает данные из API (учит: fetch, async, рендеринг DOM)

Пройдите эти курсы

Введение в HTML & CSS
Начальный

Введение в HTML & CSS

Изучите основы HTML и CSS, чтобы создавать современные адаптивные веб-страницы с нуля.

WebFrontendHTML
⏱ 4 недель
Введение в HTML5 и CSS3
Начальный

Введение в HTML5 и CSS3

Изучите современные стандарты HTML5 и CSS3: семантическую разметку, Canvas, мультимедиа, WebSockets, WebStorage, анимации, трансформации и адаптивную верстку.

HTML5CSS3Web
⏱ 6 недель
Введение в JavaScript
Начальный

Введение в JavaScript

Изучите JavaScript с нуля: синтаксис, логику, массивы, функции, объекты, события, DOM, AJAX и хранение данных на клиенте. Надёжный фундамент для фронтенд-разработки.

JavaScriptFrontendWeb
⏱ 7 недель

Прочитайте

Глубокого разбора для этого уровня пока нет. Открыть весь блог →

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Тратить 6 месяцев на туториалы, не построив ничего настоящего — tutorial hell тут убийца №1
  • Пропускать основы CSS, потому что "Tailwind разберётся" — пожалеете на первом нетривиальном лейауте
  • Смотреть туториалы по React, ещё не умея написать обработчик клика на vanilla JS
  • Относиться к сайту-портфолио как к одноразовой вещи — это артефакт, по которому вас будут нанимать

Что компании ожидают на этом уровне

  • Портфолио из 2–3 проектов, которые можно клонировать и запустить с вашего GitHub
  • HTML/CSS, написанные без StackOverflow на собеседовании со скриншэрингом
  • Уверенность в DevTools браузера — inspect, console, network
  • Базовый Git: clone, branch, commit, push. Продвинутое выучите на работе.

Младший

Обычно: 3–6 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Основы React
  • Жизненный цикл компонента
  • Основы управления состоянием
  • Интеграция с API

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Запустили React-приложение с 3+ компонентами, интеграцией с реальным API и живым URL
  • Можете объяснить разницу useState и useEffect своими словами — без жаргона
  • Уверенно читаете исходники библиотек на GitHub, даже если не всё понимаете
  • Хотя бы раз работали в командном Git-флоу: branch, PR, ответы на review
  • Прочитали хотя бы одну статью типа "Когда НЕ стоит использовать AI" и имеете обоснованное мнение

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Небольшое приложение на React, использующее реальное публичное API (учит: компоненты, состояние, fetch, обработка ошибок)
  • За выходные перепишите своё начальное портфолио на React + TypeScript (учит: рефакторинг, типы, зачем нужен JSX)

Пройдите эти курсы

React.js: основы
Средний

React.js: основы

Создавайте современные интерактивные интерфейсы с React. Компоненты, хуки, управление состоянием, маршрутизация, интеграция с API и деплой реальных проектов. Следующий шаг после JavaScript.

ReactJavaScriptFrontend
⏱ 8 недель
TypeScript: мастерство
Средний

TypeScript: мастерство

От JavaScript к production-уровню TypeScript. Система типов, дженерики, декораторы, strict mode, продвинутые утилитарные типы и интеграция TypeScript в реальных проектах.

TypeScriptJavaScriptFrontend
⏱ 6 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Менять фреймворк каждые 2 недели (Vue → React → Svelte → Solid → ...) — выберите один и довезите что-то до конца
  • Воспринимать TypeScript как "просто JS с типами" — реальная ценность в дисциплине проектирования
  • Не учить базу платформы (event loop, делегирование событий, рендеринг браузера)
  • Строить только TODO-приложения. Сделайте что-то с серверными данными и чужим API.

Что компании ожидают на этом уровне

  • Хотя бы одно задеплоенное React-приложение, которое вы понимаете от и до — и можете объяснить на собеседовании
  • Уверенность хотя бы в одном подходе к CSS (Tailwind / CSS modules / styled-components)
  • Чтение документации — это ваш дефолтный шаг, когда застряли, а не вопрос команде
  • Вы можете объяснить, ПОЧЕМУ выбрали библиотеку, а не просто "я её использовал"

Средний

Обычно: 6–12 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Продвинутые паттерны React
  • Оптимизация производительности
  • Тестирование (Jest, React Testing Library)
  • Инструменты сборки (Webpack, Vite)

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • На работе или реальном проекте довели фичу с нуля: требования → дизайн → ship → багфиксы
  • Отрефакторили чужой React-компонент так, чтобы ничего не сломалось (и команда сказала спасибо)
  • Умеете дебажить performance через Chrome DevTools — Profiler, Network, Coverage
  • Ревьюили PR в настоящей команде, и ваши ревью — не только nitpick'и
  • Имеете мнение о state management, которое можете защитить кодом, а не ощущениями

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Полнофункциональное SPA с авторизацией, роутингом, optimistic UI и реальной тестовой пирамидой (учит: ship на production-уровне)
  • Небольшая библиотека переиспользуемых компонентов + Storybook (учит: дизайн API, доступность, документация)

Пройдите эти курсы

Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot
Начальный

Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot

Научитесь использовать AI-инструменты — особенно GitHub Copilot — для генерации современных UI-макетов, компонентов, стилей и полной структуры сайтов. Практический курс для разработчиков, желающих ускорить фронтенд-разработку с помощью AI.

AICopilotFrontend
⏱ 5 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Over-engineering: Redux store + saga middleware для трёхстраничного приложения
  • Взять новую библиотеку вместо того, чтобы написать 30 строк простого кода
  • Не писать тесты, потому что "это же фронтенд" — фронтенд-баги самые заметные для пользователя
  • Стать "только React-разработчиком" — стеки меняются, учите платформу, HTTP, браузер

Что компании ожидают на этом уровне

  • Сильный React + TypeScript, но без поклонения React — можете перейти на другой фреймворк, если команде нужно
  • Здравый инстинкт тестирования: unit + integration, в идеале — пара e2e на критичные сценарии
  • Можете спроектировать небольшую фичу без сеньора за плечом
  • Адекватный code review — конструктивно пушбэчите плохие PR

Старший

Обычно: 1–2 года

Какие навыки вы освоите

  • Проектирование фронтенд-архитектуры
  • Масштабирование производительности
  • Лидерство команды
  • Системный дизайн

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Спроектировали frontend-архитектуру для нетривиального продукта (от 3 инженеров на ней)
  • Сделали технологический выбор, который команда всё ещё использует через год — и умеете объяснить, почему
  • Провели junior'а или mid-инженера через реальное плато роста
  • Перестали писать тикеты "потому что хочу" — пишете, потому что это правильный следующий шаг
  • Комфортно сказать "эта идея неправильная" PM'у или дизайнеру, обоснованно

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Проектирование масштабируемой frontend-архитектуры для мульти-командного продукта (учит: границы модулей, build-пайплайны, владение design-system)
  • Привести frontend-команду через критичную миграцию (учит: планирование, trade-offs, менторинг под давлением)

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Верить, что ваш титул делает ваше мнение правильным — нет. Правильным его делает обоснование.
  • Чрезмерно вкладываться в стек, с которого начали — Senior — это расширение стека, а не сужение
  • Избегать "человеческих" задач — это 80% senior-работы
  • Не коучить juniors. Плато качества вашей команды — это ваше плато.

Что компании ожидают на этом уровне

  • Можете спроектировать и владеть frontend-архитектурой через несколько репозиториев / команд
  • Здравая техническая коммуникация: документы, RFC, асинхронное письмо — не только разговоры
  • Усиливаете команду — juniors заметно растут, когда вы присоединяетесь
  • Комфортны с неопределённостью — продукты и требования меняются, вы адаптируетесь без паники

Эксперт

Обычно: 2+ года

Какие навыки вы освоите

  • Инновации во фреймворках
  • Техническая стратегия
  • Глубокая доменная экспертиза
  • Влияние на отраслевые стандарты

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Задавали техническое направление через 2+ команды (или свою масштабированную команду) на квартал или больше
  • Можете провести часовой технический разговор с senior'ом из peer-компании на серьёзном уровне
  • У вас есть публичный артефакт, на который ссылаются другие — open-source, доклад, статьи
  • Помогли нескольким Senior'ам пройти их повышение
  • Комфортно быть "наименее техничным" человеком в комнате, когда это правильно

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Вклад в крупный frontend-фреймворк или его экосистему (учит: open-source code-review на мировом уровне)
  • Спроектировать и написать публичную спецификацию следующего поколения паттерна в вашей компании (учит: техническая коммуникация на уровне индустрии)

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Полностью избегать IC-работы — техническая авторитетность на этом уровне быстро тает
  • Отказываться писать код, "потому что я Expert" — писать стоит, и хорошо
  • Считать свой подход единственно правильным — индустрия уже дважды ушла вперёд
  • Оптимизировать видимую работу вместо работы с высоким leverage

Что компании ожидают на этом уровне

  • Задаёт и защищает техническую стратегию функции
  • Доверяют принятие решений, влияющих на 6+ месяцев roadmap'а
  • Внешнее присутствие (статьи, доклады, OSS) ИЛИ эквивалентное внутреннее влияние
  • Признанная экспертиза в индустрии хотя бы в одной узкой области

Бэкенд-разработка

~3–5 лет (Начальный → Senior)

Начальный

Обычно: 4–8 недель Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Основы HTTP и REST
  • Основы C# и .NET
  • Основы ООП
  • Основы баз данных (SQL)
  • Контроль версий (Git)

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Построили и задеплоили небольшое CRUD-приложение с нуля — список книг, трекер задач, что угодно с базой данных
  • Уверенно пишете базовый SQL: SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY без копипаста
  • Можете объяснить, что такое HTTP-запрос — метод, headers, body, статус-код
  • Работали с Git в настоящем флоу: branch, commit, push в публичный репозиторий
  • Знаете разницу между value и reference-типами в C# (и почему это важно)

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Простое консольное приложение на C#, которое делает что-то полезное (учит: типы, управление потоком, обработка ошибок)
  • Небольшое CRUD-приложение с SQL-базой — книги / контакты / задачи (учит: основы ORM, дизайн схемы, базовые запросы)

Пройдите эти курсы

Введение в программирование на C#
Начальный

Введение в программирование на C#

Начните с нуля и изучите C# шаг за шагом: от самых основ языка до ключевых типов, ООП, коллекций, дженериков, делегатов, событий и обработки ошибок. Надёжный фундамент для дальнейшей .NET-разработки на бэкенде.

C#.NETBackend
⏱ 9 недель
Введение в SQL
Начальный

Введение в SQL

Изучите SQL с нуля: запросы, проектирование баз данных, индексы, соединения, подзапросы и хранимые процедуры. Идеально для начинающих в backend и data engineering.

SQLDatabaseBackend
⏱ 4 недель
Git и контроль версий
Начальный

Git и контроль версий

Освойте Git с основ: коммиты, ветки, слияние, rebase, разрешение конфликтов, GitHub-воркфлоу и основы CI/CD. Каждому разработчику это нужно — изучите правильно.

GitVersion ControlAutomation
⏱ 4 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Пытаться построить архитектуру микросервисов раньше, чем напишете один рабочий эндпоинт
  • Пропускать SQL, потому что "ORM сам всё сделает" — когда ORM прячет медленный запрос, чинить его придётся через SQL
  • Воспринимать Git как кнопку "сохранить" — учите branching и чтение diff'ов рано, от этого зависят ваши будущие PR
  • Запоминать синтаксис вместо понимания потока — код читается снизу вверх, а не сверху вниз

Что компании ожидают на этом уровне

  • Портфолио из 2–3 проектов, которые можно клонировать и запустить — хотя бы один с настоящей базой
  • Уверенность писать базовый SQL на собеседовании со скриншэрингом, без StackOverflow
  • Базовый Git-флоу — clone, branch, commit, push, ответы на PR-комментарии
  • Можете прочитать stack trace и найти строку, где упало — не паниковать при его виде

Младший

Обычно: 3–6 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Основы ASP.NET Core Web API
  • Маршрутизация, контроллеры, DTO
  • Основы Entity Framework Core
  • Аутентификация и авторизация (JWT)
  • Async/await и программирование на задачах

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Запустили REST API с авторизацией, реальной БД и хотя бы одним integration-тестом
  • Уверенно пишете async/await, не путаясь в порядке выполнения
  • Можете дебажить Web API запрос: от контроллера через сервис в репозиторий, с брейкпоинтами
  • Ревьюили чужой PR и дали хотя бы один полезный комментарий, не косметический
  • Достаточно понимаете DI, чтобы добавить новый сервис, не копируя из другого файла

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • REST API на ASP.NET Core + EF Core, JWT-аутентификация, задеплоенный где-то реально (учит: полный stack одного человека, настоящая авторизация, настоящая БД, настоящий деплой)
  • Сервис управления пользователями или задачами с минимум одной foreign-key связью и тремя защищёнными эндпоинтами (учит: дизайн схемы, защита маршрутов, ответы об ошибках)

Пройдите эти курсы

Введение в Entity Framework
Начальный

Введение в Entity Framework

Изучите основы Entity Framework, моделирование данных, запросы и практические примеры для современных .NET приложений.

C#.NETEntity Framework
⏱ 1 недель
Введение в ASP.NET Core
Начальный

Введение в ASP.NET Core

Изучите основы ASP.NET Core, современную серверную разработку, DI, роутинг, контроллеры, REST API и развёртывание.

ASP.NET CoreC#Backend
⏱ 6 недель
Введение в MongoDB
Начальный

Введение в MongoDB

Изучите MongoDB с нуля: концепции NoSQL, документы и коллекции, запросы, индексы, агрегация и транзакции. Практичный старт для backend и data engineering.

MongoDBNoSQLDatabase
⏱ 4 недель
Node.js и REST API
Средний

Node.js и REST API

Создавайте production REST API на Node.js и Express. Асинхронные паттерны, middleware, JWT-аутентификация, интеграция с базами данных, обработка ошибок и деплой API.

Node.jsJavaScriptBackend
⏱ 8 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Класть бизнес-логику в контроллеры — контроллеры маршрутизируют, сервисы делают работу, репозитории работают с данными
  • Ловить каждое исключение через общий try/catch — пусть исключение долетит туда, где знают, как с ним работать
  • Не писать тесты, потому что "команда напишет потом" — не напишет. Добавьте хотя бы один integration-тест на эндпоинт.
  • Воспринимать EF Core как магию — когда запрос медленный, нужно прочитать сгенерированный SQL

Что компании ожидают на этом уровне

  • Хотя бы один задеплоенный REST API на ASP.NET Core, который вы можете провести по коду на собеседовании
  • Уверенные основы OOP и async — объясняете разницу Task и Task<T>, value vs reference-типов
  • Чтение документации — дефолтный шаг, когда застряли, а не вопрос команде
  • Базовое понимание pipeline'а запроса: middleware, фильтры, model binding

Средний

Обычно: 6–12 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Clean Architecture и многоуровневый дизайн
  • Производительность EF Core и миграции
  • Кеширование (Redis / Valkey)
  • Очереди сообщений (RabbitMQ, основы Kafka)
  • Модульное и интеграционное тестирование (xUnit, NUnit)
  • CI/CD-конвейеры для .NET-сервисов

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • На работе или в реальном OSS-проекте довели фичу с нуля: требования → дизайн → ship → on-call, когда она упала
  • Отрефакторили нетривиальный кусок чужого кода так, что не стало хуже — команда заметила
  • Можете дебажить медленный EF Core запрос, читая сгенерированный SQL и добавляя правильный индекс
  • Ревьюили PR в настоящей команде, и ваши ревью ценят — а не пропускают
  • Имеете мнение о Clean Architecture / DDD, которое защищаете кодом, а не блогами

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Микросервис на .NET с базой, кешем, очередью сообщений, observability и CI/CD (учит: мышление production-формы — что меняется, когда сервисов 3+, а не 1)
  • Отрефакторить фичу существующего монолита в чистый модульный слайс с тестами (учит: инкрементальный рефакторинг под давлением — единственный вид, который важен в настоящих командах)

Пройдите эти курсы

C# Pro: Продвинутое программирование и системный дизайн
Продвинутый

C# Pro: Продвинутое программирование и системный дизайн

Освойте продвинутые возможности C# и .NET. Коллекции, отражение, асинхронность, потоки, GC, сериализация, TPL, функциональное программирование, синхронизация ядра Windows и многое другое.

C#.NETAdvanced
⏱ 9 недель
Паттерны проектирования в C#: от теории к практике
Продвинутый

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.

C#Design PatternsArchitecture
⏱ 6 недель
Основы архитектуры Backend-систем
Средний

Основы архитектуры Backend-систем

Практический курс по архитектурному мышлению backend-разработчика. Вы научитесь проектировать масштабируемые системы, выбирать между монолитом и микросервисами, создавать чистые API, правильно реализовывать аутентификацию и мыслить как production-инженер.

BackendArchitectureMicroservices
⏱ 6 недель
AI-разработка на .NET
Средний

AI-разработка на .NET

Интегрируйте AI в .NET-приложения через OpenAI и Azure OpenAI API. Создавайте интеллектуальные функции: чат, резюмирование, эмбеддинги, семантический поиск и RAG-пайплайны — всё на C# и ASP.NET Core.

AIC#.NET
⏱ 8 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Карго-культ Clean Architecture в сервисе из 3 эндпоинтов — слои существуют, чтобы управлять сложностью, а не добавлять её
  • Микросервисить всё подряд — большинство команд лучше доставляет на чистом модульном монолите, чем на плохо ограниченном микро-зоопарке
  • Кешировать всё везде — кеш = инвалидация = проблема, которая просто ждёт
  • Пропускать observability "пока не понадобится" — к тому моменту дебажите в темноте с logs.txt и надеждой

Что компании ожидают на этом уровне

  • Сильный .NET + EF Core, с реальным пониманием clean architecture и design patterns — не просто из учебника
  • Здравый инстинкт тестирования: unit + integration, базовый contract testing для межсервисных вызовов
  • Можете спроектировать небольшую фичу без сеньора за плечом, включая схему БД и план отката
  • Адекватный code review — конструктивно пушбэчите плохие PR, менторите junior'ов через ревью

Старший

Обычно: 1–2 года

Какие навыки вы освоите

  • Проектирование архитектуры .NET-систем
  • Оптимизация под высокие нагрузки и профилирование
  • Наблюдаемость (логирование, трассировка, метрики)
  • Domain-Driven Design (DDD), CQRS, событийные системы
  • Лидерство бэкенд-команды и контроль качества кода

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Спроектировали backend-архитектуру для нетривиального продукта (от 3 сервисов или 5 инженеров)
  • Сделали технологический выбор, который команда всё ещё использует через год — и умеете объяснить trade-offs
  • Провели junior'а или mid-инженера через реальное плато — они выпустили что-то, что не могли до этого
  • Перестали писать тикеты "потому что хочу" — пишете, потому что это правильный следующий шаг для системы
  • Комфортно сказать "эта идея неправильная" PM'у, дизайнеру или другому senior'у — обоснованием, не статусом

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Спроектировать backend-архитектуру для мульти-сервисного продукта, включая стратегию БД, observability, план деплоя (учит: мышление в категориях failure modes, а не happy path)
  • Привести критичную миграцию — смена движка БД, апгрейд фреймворка, вынос из монолита — с измеримым планом отката (учит: планирование, коммуникация, менторинг под давлением)

Пройдите эти курсы

1:1 Разбор Backend и Архитектуры
Продвинутый

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.

BackendArchitectureCode Review
⏱ 1 недель
Создание приложений на LLM: RAG и агенты
Продвинутый

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.

AILLMRAG
⏱ 8 недель
Разработка на Claude API: production AI-приложения с Anthropic SDK
Средний

Разработка на Claude API: production AI-приложения с Anthropic SDK

Освойте Claude API от Anthropic: messages API, prompt caching, tool use, extended thinking, стриминг, batch-обработка, files, citations и vision. Создавайте экономичные production AI-функции в любом backend.

AILLMAPI
⏱ 6 недель
Создание агентов на Claude Agent SDK
Продвинутый

Создание агентов на Claude Agent SDK

Проектируйте и запускайте собственных AI-агентов на Claude Agent SDK. Стройте agent loops, определяйте инструменты, управляйте памятью и под-агентами, оценивайте поведение и деплойте мультиагентные системы для реальных инженерных задач.

AILLMAgents
⏱ 7 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Воспринимать system design как трофей — архитектура существует, чтобы решать реальные проблемы команды, а не украшать ваше резюме
  • Чрезмерно вкладываться в стек, с которого начали — Senior — это расширение (другие языки, другие парадигмы), а не сужение
  • Избегать "человеческих" задач — это 70% senior-работы и та часть, которая определяет, станете ли вы Staff
  • Не коучить junior'ов на реальных PR. Плато качества команды — это ваше плато.

Что компании ожидают на этом уровне

  • Можете проектировать и владеть backend-архитектурой через несколько сервисов, с правдоподобной историей failure mode'ов
  • Здравая техническая коммуникация: документы, RFC, асинхронное письмо — команда действует по вашему тексту без вас в комнате
  • Усиливаете команду — junior'ы заметно растут, когда вы присоединяетесь, mid-level'ы продвигаются быстрее
  • Комфортны с неопределённостью: продукты и требования меняются, вы адаптируетесь без потери качества

Эксперт

Обычно: 2+ года

Какие навыки вы освоите

  • Стратегия платформы и архитектуры для .NET-экосистемы
  • Крупномасштабные распределённые системы на .NET
  • Техническое лидерство на уровне нескольких команд
  • Определение инженерных стандартов и лучших практик
  • Влияние на сообщество: open-source, доклады, менторство

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Задавали техническое направление через 2+ команды (или свою масштабированную команду) на квартал или больше
  • Можете провести часовой технический разговор с senior'ом из peer-компании — и уйти, узнав что-то новое
  • У вас есть публичный артефакт, на который ссылаются: OSS, доклад или широко цитируемый внутренний RFC
  • Помогли нескольким Senior'ам пройти повышение — они называют вас причиной
  • Комфортно быть "наименее техничным" в комнате, когда это правильно — и самым техничным через 30 минут

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Определить видение .NET-платформы для компании — какие сервисы используют какие паттерны, почему и как команды onboard'ятся (учит: стандарты как multiplier, а не constraint)
  • Развить ключевой OSS или внутренний фреймворк, принятый несколькими командами — артефакт, который переживает вашу роль в компании (учит: дизайн API на масштабе, дисциплина deprecation)

Пройдите эти курсы

Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Продвинутый

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.

MCPAIBackend
⏱ 6 недель
Spec-Driven Development: от философии к рабочей модели
Средний

Spec-Driven Development: от философии к рабочей модели

Научитесь писать спеки, которым агенты действительно следуют, выпускать код как кэш долговечной спеки и управлять триадой spec→context→evals на реальных кодовых базах. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — методологический курс, который сочетается с любым agentic-стеком.

AILLMAgents
⏱ 6 недель
OpenSpec на практике: production spec-driven workflows для AI coding agents
Продвинутый

OpenSpec на практике: production spec-driven workflows для AI coding agents

Операционализируйте SDD с OpenSpec — open-source spec framework, относящимся к спекам так, как Git относится к коду. Освойте /opsx:propose, /opsx:apply и /opsx:archive на реальной brownfield-кодовой базе. CI-гейты, мульти-инженерная коллаборация, ретрофиттинг legacy-спек и workflow-ритуалы, которые приживаются.

AIAgentsOpenSpec
⏱ 6 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Полностью избегать IC-работы — техническая авторитетность на этом уровне быстро тает. Пишите код хорошо, ежемесячно.
  • Отказываться писать код "потому что я Expert" — в момент, когда не можете прототипировать, ваш design-фидбек становится размытым
  • Считать свой стек универсальным ответом — индустрия уже хотя бы раз ушла вперёд от вашей любимой парадигмы
  • Оптимизировать видимую работу вместо работы с высоким leverage — работа без release note часто важнее

Что компании ожидают на этом уровне

  • Задаёт и защищает техническую стратегию backend-функции
  • Доверяют решения, влияющие на 6+ месяцев roadmap'а и переживающие проверку от VP'ов и других Expert'ов
  • Внешнее присутствие (статьи, доклады, OSS) ИЛИ эквивалентное внутреннее влияние (architecture council, hiring bar, ментор-пул)
  • Признанная индустриальная экспертиза в одной узкой области — распределённые системы, производительность, безопасность и т.п.

Наука о данных / МО

~3–5 лет (Junior → Senior — Data редко стартует с Beginner)

Младший

Обычно: 3–6 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Python для анализа данных
  • Pandas и NumPy
  • Визуализация данных
  • SQL-запросы
  • Основы статистики

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Очистили и проанализировали настоящий публичный датасет от CSV до графика, который понятен другому человеку
  • Уверенно пишете SQL глубже SELECT — joins, оконные функции, базовая оптимизация
  • Написали Python-скрипт, который читает, трансформирует и записывает данные без копипаста со StackOverflow
  • Можете объяснить разницу между mean, median и mode без Wikipedia
  • Запушили свой анализ на GitHub с README, по которому может пройти другой человек

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Проект по анализу публичного датасета (Kaggle, открытые данные) — очистка, анализ, визуализация, выводы (учит: pandas, matplotlib, реальный цикл анализа)
  • Небольшой дашборд, забирающий live-данные из API и обновляющийся (учит: основы ETL, планирование, презентация данных вне notebook)

Пройдите эти курсы

Основы Python
Начальный

Основы Python

Изучите Python с нуля: переменные, типы данных, функции, ООП, работа с файлами, модули и практические скрипты. Идеальный первый шаг для backend, data и AI-карьеры.

PythonBackendAutomation
⏱ 8 недель
Введение в SQL
Начальный

Введение в SQL

Изучите SQL с нуля: запросы, проектирование баз данных, индексы, соединения, подзапросы и хранимые процедуры. Идеально для начинающих в backend и data engineering.

SQLDatabaseBackend
⏱ 4 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Пропускать SQL, потому что "я буду использовать pandas" — когда датасет 50ГБ, pandas падает, а SQL — единственный вариант
  • Собирать Streamlit-дашборд раньше, чем поняли, какой инсайт вы доставляете
  • Воспринимать Jupyter-notebook как production-код — это песочница, а не deliverable
  • Пропускать статистику, потому что "модель сама разберётся" — каждая ошибка модели — это замаскированная ошибка статистики

Что компании ожидают на этом уровне

  • Портфолио из 1–2 проектов на GitHub с настоящей data-работой — Kaggle это старт, а не финиш
  • Уверенный SQL на собеседовании со скриншэрингом, не только однострочники в notebook
  • Можете объяснить, ПОЧЕМУ обрабатывали данные именно так — а не просто, что обработали
  • Базовый git-флоу, можете прочитать чужой notebook и переделать его в скрипт

Средний

Обычно: 6–12 месяцев Источник: Stack Overflow Developer Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Основы машинного обучения
  • Scikit-learn
  • Оценка моделей
  • Инжиниринг признаков
  • Конвейеры обработки данных

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • На работе или в реальном проекте довели ML-фичу с нуля: данные → модель → deploy → мониторинг
  • Можете дебажить модель, которая "стала хуже в продакшене", читая данные, а не переобучая вслепую
  • Построили хотя бы один ETL/ELT-пайплайн, который работает по расписанию и восстанавливается после сбоев
  • Ревьюили чужую data-работу, и фидбек был не косметический
  • Имеете мнение о классическом ML vs LLM-для-этой-задачи, которое защищаете кодом

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Обучить, оценить и задеплоить небольшую ML-модель за HTTP API — включая /predict эндпоинт с retry/timeout (учит: что "деплой ML" — это в основном обычная backend-работа)
  • RAG-прототип: загрузить корпус, embedд'инг, хранилище, retrieval, ответ (учит: vector DB, конструирование промптов, evaluation)

Пройдите эти курсы

Prompt Engineering и автоматизация с AI
Начальный

Prompt Engineering и автоматизация с AI

Научитесь работать с AI-моделями: пишите качественные промпты, создавайте автоматизированные воркфлоу с Cursor, Copilot и API, повышая продуктивность в 10 раз.

AIPrompt EngineeringCopilot
⏱ 4 недель
AI-разработка на .NET
Средний

AI-разработка на .NET

Интегрируйте AI в .NET-приложения через OpenAI и Azure OpenAI API. Создавайте интеллектуальные функции: чат, резюмирование, эмбеддинги, семантический поиск и RAG-пайплайны — всё на C# и ASP.NET Core.

AIC#.NET
⏱ 8 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Тянуться к LLM там, где 50 строк scikit-learn решат задачу дешевле, быстрее и надёжнее
  • Считать accuracy единственной метрикой — production ML живёт или умирает на latency, cost и failure mode'ах
  • Пропускать дисциплину eval-set — каждое заявление "модель отличная" без eval-set — это маркетинг
  • Не версионировать данные — когда модель ломается, нужно знать, на каких данных она обучалась

Что компании ожидают на этом уровне

  • Сильный Python + SQL с реальным пониманием ML lifecycle (не "ноутбук → PowerPoint")
  • Здравые основы evaluation: train/val/test, leakage, базовые сравнения
  • Можете спроектировать небольшую ML-фичу без сеньора за плечом — включая данные, модель и serving
  • Адекватный code review — пушбэчите плохую data-работу так же, как плохой код

Старший

Обычно: 1–2 года

Какие навыки вы освоите

  • Продвинутые алгоритмы ML
  • Глубокое обучение
  • Оптимизация моделей
  • Технологии больших данных
  • Исследовательская работа

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Сложная система машинного обучения
  • Руководство командой data science

Эксперт

Обычно: 2+ года

Какие навыки вы освоите

  • Инновации в области ИИ
  • Лидерство в исследованиях
  • Проектирование алгоритмов
  • Отраслевые исследования
  • Технологическая стратегия

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Задавали data/ML техническое направление через 2+ команды на квартал или больше
  • Можете провести часовой технический разговор с senior data-человеком из peer-компании
  • Публичный артефакт: статья, OSS, доклад или широко цитируемый внутренний RFC
  • Помогли нескольким Senior'ам пройти повышение в data-организации
  • Комфортно сказать "мы не должны это строить", когда данные не поддерживают идею

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Опубликовать research-статью, технический пост или OSS-вклад, на который ссылаются другие практики (учит: ясность на уровне, где двигается индустрия)
  • Определить AI/data-платформу компании — какой стек, какие контроли, какая eval-дисциплина (учит: стандарты как multiplier; сделать 30 инженеров на 10% лучше — больше, чем 1 на 50%)

Пройдите эти курсы

Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Продвинутый

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.

MCPAIBackend
⏱ 6 недель
Создание агентов на Claude Agent SDK
Продвинутый

Создание агентов на Claude Agent SDK

Проектируйте и запускайте собственных AI-агентов на Claude Agent SDK. Стройте agent loops, определяйте инструменты, управляйте памятью и под-агентами, оценивайте поведение и деплойте мультиагентные системы для реальных инженерных задач.

AILLMAgents
⏱ 7 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Выбирать инструменты по hype, а не по тому, что команде нужно и что она сможет поддерживать
  • Избегать бизнес-разговоров — на этом уровне "модель отличная" ничего не значит без business impact'а
  • Считать свой подход единственно правильным — индустрия уже хотя бы раз ушла от вашей любимой парадигмы
  • Оптимизировать видимую работу вместо leverage-работы (eval pipeline'ы, предотвращающие катастрофы > flashy новая модель)

Что компании ожидают на этом уровне

  • Задаёт и защищает data/ML техническую стратегию функции
  • Доверяют решения на 6+ месяцев roadmap'а, переживающие проверку от VP'ов
  • Внешнее присутствие (статьи, доклады, OSS) ИЛИ эквивалентное внутреннее влияние
  • Признанная индустриальная экспертиза в одной узкой области — recsys, LLM-агенты, time series и т.п.

DevOps / SRE

~4–6 лет суммарно (в DevOps обычно идут после 1–2 лет backend или sysadmin)

Средний

Обычно: 6–12 месяцев Источник: CNCF Annual Survey →

Какие навыки вы освоите

  • Контейнеризация Docker
  • Основы Kubernetes
  • CI/CD-конвейеры
  • Администрирование Linux
  • Основы сетей

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Провели настоящий сервис от local dev до production: Dockerfile, CI, deploy, monitoring — без копипаста из туториала
  • Уверенно читаете логи контейнера и kubectl describe для диагностики CrashLoopBackOff
  • Написали хотя бы один CI-пайплайн сами, не только меняли существующий
  • Понимаете разницу между liveness и readiness probes и когда что применяется
  • Имеете мнение о Helm vs Kustomize, которое защищаете реальным конфигом, который писали

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Взять настоящий backend-сервис и пропустить через полный pipeline: Dockerfile → CI build → push → deploy → health check (учит: настоящий production-цикл, а не куски в изоляции)
  • Настроить мониторинг и алертинг на небольшом кластере — получить хотя бы один настоящий алерт, потом затюнить (учит: alert fatigue — это реально; качество > количество)

Пройдите эти курсы

AWS Bedrock и AI-сервисы для разработчиков
Средний

AWS Bedrock и AI-сервисы для разработчиков

Развертывайте и используйте AI-модели на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 и DynamoDB. Создавайте корпоративные AI-решения, интегрированные с вашим backend.

AWSAIBackend
⏱ 7 недель

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Тянуться к Kubernetes там, где обычная VM с systemd решит задачу за 1/10 операционной стоимости
  • Воспринимать CI/CD как "настроил и забыл" — pipeline'ы требуют обслуживания, как любой код
  • Хранить секреты в env-переменных в CI-логах — failure mode = "ваши AWS-ключи на Pastebin"
  • Пропускать on-call опыт — DevOps без on-call — это теория; on-call — где вы узнаёте, что действительно ломается

Что компании ожидают на этом уровне

  • Реально шипали в production — не "я учил Kubernetes на домашнем кластере"
  • Уверенно работаете хотя бы с одним cloud provider'ом глубоко (AWS, GCP или Azure) — а не со всеми тремя поверхностно
  • Уверенные основы Linux: ssh, права на файлы, systemd, базовая сеть
  • Сначала docs, потом тимбилд — вы не живёте в чате #help-devops

Старший

Обычно: 1–2 года

Какие навыки вы освоите

  • Продвинутый Kubernetes
  • Инфраструктура как код (Terraform, Ansible)
  • Мониторинг и логирование
  • Безопасность и соответствие требованиям
  • Стратегии масштабирования

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Спроектировали и эксплуатировали инфру, от которой зависят 3+ инженера, с правдоподобной историей failure mode'ов
  • Сделали infra-выбор, который команда всё ещё использует через год — Terraform-раскладка, K8s-топология, стратегия деплоя
  • Провели junior или mid DevOps-инженера через реальное плато — теперь они владеют куском инфры
  • Написали хотя бы один runbook, по которому кто-то другой в 3 ночи поднял систему без звонка вам
  • Комфортно сказать "это нужно переписать, а не залепить" с готовым cost-benefit анализом

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Спроектировать и запустить multi-cluster с настоящим IaC, ротацией secret'ов и incident-playbook'ами (учит: мышление в категориях "звонок в 3 ночи"; design для failure case)
  • Привести критичную инфра-миграцию — переход в cloud, апгрейд K8s, переработка monitoring'а — с измеримым планом отката (учит: планирование, менторинг, коммуникация когда системы под угрозой)

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Карго-культ "best practices" без понимания, почему команда выбрала предыдущий вариант
  • Чрезмерно вкладываться в observability-tooling, игнорируя вопрос: на какие алерты команда должна реально просыпаться
  • Избегать стороны developer experience — DevOps, который раздражает разработчиков, обходят, а не принимают
  • Воспринимать cost как чью-то ещё проблему — Senior DevOps, который не говорит в долларах, застревает на Senior

Что компании ожидают на этом уровне

  • Можете проектировать и владеть инфрой через несколько сервисов и кластеров, с правдоподобным disaster-recovery планом
  • Сильная техническая коммуникация: docs, RFC, runbook'и — команда действует по вашему тексту в 3 ночи
  • Усиливаете команду — junior DevOps-инженеры заметно растут, когда вы присоединяетесь
  • Комфортно говорите в долларах и надёжности с leadership, а не только в YAML с инженерами

Эксперт

Обычно: 2+ года

Какие навыки вы освоите

  • Облачная архитектура
  • Инновации в инфраструктуре
  • Лидерство команды
  • Оптимизация затрат
  • Disaster Recovery

Вы готовы к следующему уровню, когда

  • Задавали инфраструктурную стратегию через 2+ команды (или свою масштабированную команду) на квартал или больше
  • Можете провести часовой технический разговор с senior platform-человеком из peer-компании
  • Публичный артефакт, на который ссылаются: OSS, доклад или широко цитируемый внутренний RFC по platform/infra design
  • Помогли нескольким Senior'ам пройти повышение в platform-организации
  • Комфортно быть "наименее техничным" в комнате, когда это правильно, и самым техничным — когда нужно

Что построить

Конкретные проекты — и что именно они вас научат.

  • Определить cloud/platform-стратегию компании — какие сервисы, какие контроли, какой cost ceiling, какой failure budget (учит: стандарты как multiplier через несколько команд)
  • Привести infra-команду через большой сдвиг — multi-cloud, FinOps-перепланировка, security-overhaul — который переживает смену leadership (учит: устойчивый design; что держится, когда stakeholders меняются)

Прочитайте

Распространённые ошибки на этом этапе

  • Полностью избегать hands-on работы — Expert platform-инженеры, которые не могут прототипировать, теряют авторитет за год
  • Отказываться писать IaC "потому что я Expert" — ваш design-фидбек становится размытым в момент, когда перестаёте
  • Считать свой стек универсальным — что работает на 50 инженерах, не работает на 5 или 500
  • Оптимизировать видимую работу вместо невидимой-но-leverage-ной (deprecation cleanup, предотвращающий 3 инцидента)

Что компании ожидают на этом уровне

  • Задаёт и защищает platform/infra техническую стратегию функции
  • Доверяют решения, влияющие на 6+ месяцев platform roadmap'а и переживающие проверку от VP'ов
  • Внешнее присутствие (доклады, OSS, статьи) ИЛИ эквивалентное внутреннее влияние (architecture council, SRE bar, platform RFC'и)
  • Признанная индустриальная экспертиза в одной узкой области — networking, observability, FinOps, security и т.п.

Реалистичные общие сроки

Сколько реально занимает переход в IT? Честный ответ: зависит. Вот типичный диапазон по данным публичных опросов и наших наблюдений за самообучающимися.

Фронтенд-разработка

~2.5–4 года (Начальный → Senior)

Бэкенд-разработка

~3–5 лет (Начальный → Senior)

Наука о данных / МО

~3–5 лет (Junior → Senior — Data редко стартует с Beginner)

DevOps / SRE

~4–6 лет суммарно (в DevOps обычно идут после 1–2 лет backend или sysadmin)

Ошибки, которые делают все

Не зависят от трека. Если избежите этих пяти, будете учиться быстрее, чем 80% людей, с которыми встретитесь на митапах.

  • Tutorial hell

    Смотреть 100 часов туториалов, не построив ничего самостоятельно. После каждого курса должен оставаться проект, который можно показать. Если закончили курс без артефакта — курса не было, вы посмотрели фильм.

  • Гонка за фреймворками

    Прыгать с React на Vue на Svelte на Solid каждые две недели "чтобы найти правильный". Правильный — тот, на котором вы что-то выпустили. Выберите популярный дефолт, постройте на нём 6 месяцев, потом имейте мнение. Не раньше.

  • Всё строить "в стол"

    Ваше портфолио в 2026 — это ваш GitHub, а не CV. Рекрутеры и менеджеры по найму кликают "Посмотреть на GitHub" раньше, чем читают булиты. Если ваши проекты не публичные — даже сырые — они не считаются. Публичное > вылизанное.

  • Пропускать фундамент в погоне за модным

    Прыгать в LLM-агентов, не умея написать чистую функцию. Строить mesh из микросервисов, не понимая одного HTTP-запроса. Скучный фундамент (HTTP, SQL, event loop, базовые структуры данных) накапливается на 30 лет. У трендов период полураспада 2 года.

  • Учиться в одиночку

    Самые быстро обучающиеся пишут код в паре, публично постят прогресс, задают "глупые" вопросы в Discord и получают code review от тех, кто чуть впереди. Учиться в одиночку — примерно вдвое медленнее, чем те же часы с одним человеком, которому можно задать вопрос.

Всё ещё выбираете?

Записаться на бесплатный 30-минутный звонок Исследовать пути обучения
Начать обучение