Старт потока: 26 марта 2026 «Совместно c AQA PROKA4»
QA Automation Engineer на Python
- Освоите автоматизацию тестирования на Python и выйдите на уровень Middle
- Создадите 6 практических проектов и соберёте сильное портфолио
- Программа построена так, что смена работы или карьерный рост происходят уже во время обучения
4.65
Отзывы на TutorTop
Когда
26 марта 2026 — 26 марта 2027
Длительность
12 месяцев
Документ
Cертификат QA.GURU об окончании курса
Формат
Вебинары, практические задания с проверкой и регулярные встречи с наставниками
QA AUTOMATION ENGINEER НА PYTHON
Python — один из самых востребованных языков
в автоматизации тестирования
Компании ищут QA-инженеров, которые умеют не просто писать автотесты, а работать с кодом, архитектурой и инфраструктурой. Именно эти навыки отличают Junior от Middle и напрямую влияют на доход и уровень ответственности.
70%+
Вакансий QA уровня Middle требуют знание автоматизации. Ручное тестирование без кода всё чаще ограничивает рост
ТОП 3
Python стабильно входит в тройку самых популярных языков в мире по данным Stack Overflow Developer Survey
+20–35%
Разница в доходе между Manual QA и QA Automation
Навык автоматизации напрямую влияет на зарплату
230 000 ₽
Средняя зарплатаMiddle QA Automation (Python)
320 000 ₽
Средняя зарплатаSenior QA Automation (Python)
600-1000
Активных вакансий Python Automation в среднем по рынку
HH + LinkedIn (Middle / Senior)
Команда QA.GURU
Преподаватели Курса
Наши преподаватели — инженеры, которые работают в автоматизации каждый день.
Они делятся со студентами тем, что реально используют в своей работе и что действительно работает в продакшене.
Алексей Коледачкин
Автор курса и практикующий QA Automation Engineer
- Head of QA в Aiphoria
- 7+ лет в автоматизации тестирования
- Работает с Python-стеком
- Разрабатывает и поддерживает автотестовые фреймворки в продакшене
- Ведёт YouTube-канал по QA (10 000+ подписчиков)
Станислав Васенков
Основатель QA.GURU
10+ лет в автоматизации
- Разработчик автотестов с большим продакшен-опытом
- Основатель крупнейшего QA-сообщества @qa_automation и организатор профильных конференций
- Учит практикам, которые используют инженеры по всему миру
Алексей Коледачкин
Автор курса и практикующий QA Automation Engineer
- Head of QA в Aiphoria
- 7+ лет в автоматизации тестирования
- Работает с Python-стеком
- Разрабатывает и поддерживает автотестовые фреймворки в продакшене
- Ведёт YouTube-канал по QA (10 000+ подписчиков)
Станислав Васенков
Основатель QA.GURU
10+ лет в автоматизации
- Разработчик автотестов с большим продакшен-опытом
- Основатель крупнейшего QA-сообщества @qa_automation и организатор профильных конференций
- Учит практикам, которые используют инженеры по всему миру
Артём Ерошенко
Qameta Software
14+ лет в автоматизации
- Разработчик Allure Reports и Allure TestOps
- 10+ лет автоматизации сервисов в Яндексе
- Эксперт, который формирует стандарты автоматизации индустрии
Дмитрий Тучс
Head of QA в Dodo Brands
16+ лет в IT
- Автор программы Java Advanced B QA.GURU
- Пишет и автоматизирует на Java в крупных продуктовых командах
- Помогает инженерам расти до Middle u Senior
- Специализируется на архитектуре фреймворков и сложной автоматизации
Елена Янушевская
Senior QA Automation Engineer
- 8+ лет в тестировании и автоматизации
- Разрабатывает и масштабирует тестовые фреймворки для продуктовых компаний
- Эксперт в UI/API-автоматизации и построении архитектуры автотестов
Дмитрий Тучс
Head of QA в Dodo Brands
16+ лет в IT
- Автор программы Java Advanced B QA.GURU
- Пишет и автоматизирует на Java в крупных продуктовых командах
- Помогает инженерам расти до Middle u Senior
- Специализируется на архитектуре фреймворков и сложной автоматизации
Елена Янушевская
Senior QA Automation Engineer
- 8+ лет в тестировании и автоматизации
- Разрабатывает и масштабирует тестовые фреймворки для продуктовых компаний
- Эксперт в UI/API-автоматизации и построении архитектуры автотестов
О Курсе
Чему вы научитесь
Краткое описание для блока «Чему научитесь».
Языку Python и автотестам
Научитесь писать чистый, структурированный код на Python и создавать UI- и API-автотесты для веба и сервисов
Архитектуре тестовых фреймворков
Освоите Pytest, fixtures, parametrization, PageObject, архитектурные паттерны и построение масштабируемых фреймворков
Современной UI-автоматизации
Научитесь работать с Playwright и Selenium, стабильно писать автотесты, избегать flaky-тестов
API и backend-тестированию
Освоите requests, pytest + API, модели данных, тестирование FastAPI / Django, работу с JWT и OAuth
Работе с инфраструктурой
Научитесь использовать Docker, docker-compose, базы данных, mock-сервисы, работать с микросервисной архитектурой
CI/CD
Настроите GitHub Actions или GitLab CI, Allure-отчёты, автозапуск тестов, Slack-уведомления
Практическая часть
Что вы создадите на курсе
UI-фреймворк на Python (Selenium + Playwright)
Вы создадите собственный фреймворк:
- PageObject-архитектура
- фикстуры и конфигурации
- стабильные локаторы и ожидания
- отчёты Allure
- запуск в разных браузерах
Результат: полноценный UI-проект уровня Junior+, который можно выложить в GitHub
API-проект на Pytest
Вы разработаете проект для автоматизации REST API:
- тестирование авторизации (JWT/OAuth)
- работа с JSON / schema validation
- параметризация запросов
- перенос логики с UI в API
- кастомные отчёты
Результат: быстрый и стабильный API-проект — обязательный навык для Middle
Интеграционный проект с базой данных
Работа с реальным учебным backend-приложением:
- написание SQL-запросов
- проверка данных напрямую из тестов
- подготовка тестовых данных
- тестирование бизнес-логики
Результат: понимание backend-части и архитектуры системы
CI/CD + Docker-проект
Вы настроите инфраструктуру:
- контейнеризация тестов через Docker
- docker-compose
- GitHub Actions / GitLab CI
- автозапуск тестов
- публикация отчётов
Результат: проект запускается как в продакшене
Проект под вакансию
Вы создадите мини-репозиторий, полностью готовый для отклика работодателю:
- 10–15 автотестов
- CI-пайплайн
- README
- понятная структура
- clean-code
Результат: портфолио, которое можно отправлять HR
Финальный Middle-проект (End-to-End)
Сложный интеграционный кейс:
- UI + API
- база данных
- Docker
- CI/CD
- отчёты
- нотификационный бот
Это витрина вашего уровня.
Результат: проект, который соответствует требованиям Middle QA Automation Engineer
Процесс Обучения в QA.GURU
Как проходит обучение
Краткое описание для блока «Как проходит обучение».
Теория
90 уроков в комфортном ритме: 1–2 раза в неделю. Записи сохраняются навсегда
Много практики
Выполните 60 практических заданий с проверкой и итоговые проекты. Все вопросы разбираем на вебинарах
Менторское сопровождение
Поддержка менторов: разбор кода, советы по улучшению архитектуры. Персональные консультации с наставниками
Общение в комьюнити
Получите поддержку от коллег по сфере, обменяетесь опытом, создатите совместные проекты
Теория
90 уроков в комфортном ритме: 1–2 раза в неделю. Записи сохраняются навсегда.
Много практики
Выполните 60 практических заданий с проверкой и итоговые проекты. Все вопросы разбираем на вебинарах.
Менторское сопровождение
Поддержка менторов: разбор кода, советы по улучшению архитектуры. Персональные консультации с наставниками.
Общение в комьюнити
Получите поддержку от коллег по сфере, обменяетесь опытом, создатите совместные проекты.
Апскилл в QA.GURU
Кому подойдёт курс
Курс идеально подходит как для ручных тестировщиков, стремящихся без стресса перейти в автоматизацию, так и для Junior-автоматизаторов и Универсалов, которые хотят достичь уровня Middle и освоить полное тестирование на Python под ключ.
Ручные
тестировщики
Для тех, кто хочет перейти в автоматизацию и без лишнего стресса вырасти до Middle. Курс помогает разобраться и даёт понятный путь
Junior-автоматизаторы
Если вы уже пишете UI-тесты, но задания на Middle пока не даются, программа поможет закрыть пробелы в backend, архитектуре и CI/CD и вырасти дальше
Универсалы
Если вы работаете в продукте и хотите закрывать автоматизацию под ключ, курс даст навыки тестирования API, микросервисов, баз данных и инфраструктуры
Апскилл в QA.GURU
Кому подойдёт курс
Курс идеально подходит как для ручных тестировщиков, стремящихся без стресса перейти в автоматизацию, так и для Junior-автоматизаторов и Универсалов, которые хотят достичь уровня Middle и освоить полное тестирование на Python под ключ.
Ручные
тестировщики
Для тех, кто хочет перейти в автоматизацию и без лишнего стресса вырасти до Middle. Курс помогает разобраться и даёт понятный путь.
Junior-автоматизаторы
Если вы уже пишете UI-тесты, но задания на Middle пока не даются, программа поможет закрыть пробелы в backend, архитектуре и CI/CD и вырасти дальше.
Универсалы
Если вы работаете в продукте и хотите закрывать автоматизацию под ключ, курс даст навыки тестирования API, микросервисов, баз данных и инфраструктуры.
QA AUTOMATION ENGINEER НА PYTHON
Программа обучения — 12 месяцев
Краткое описание для блока «Программа обучения».
170 часов теории
150 часов практики
Занятия проходят по расписанию 1 раз в 2 недели после 19:00 по МСК
На лекции и практические задания понадобится около 10 часов в неделю
Материалы остаются с вами навсегда
Ступень 1
Junior (Python Automation)
Цель: с нуля/после manual дойти до уверенного Junior AQA: писать стабильные UI/API тесты, понимать архитектуру, уметь запускать и оформлять проект.
Модуль 1. Python (15 занятий)
- Окружение, venv, IDE
- Типы, строки, списки, словари, условия, циклы
- Функции, декораторы
- ООП (2 части)
- Полезные конструкции (typing, list comprehensions, try/except и т.д.)
- Live-coding задачи + разбор альтернатив
- База данных: подключение, курсор, запросы, хендлер
Результат: пишете код на Python и решаете задачи уровня Junior
Модуль 2. Selenium (16 занятий)
- Настройка, драйверы, WebElement
- Локаторы, XPath (глубокая практика)
- Поля ввода, клавиатура, атрибуты
- Опции браузера, загрузка/скачивание файлов
- Ожидания (явные/неявные/кастомные)
- Cookies/localStorage, авторизация через cookies
- Окна/вкладки/iframes
- Actions chains, drag&drop, координаты
- Таблицы, datepicker, BasicAuth, JS
- Профили, расширения, proxy
- Selenium-wire: перехват и подмена HTTP
Результат: уверенно автоматизируете сложный UI, понимаете стабильность тестов.
Модуль 3. Pytest & Allure Report (10 занятий)
- Организация тестов, запуск, дебаг
- Перезапуски, маркировка, flaky
- Параметризация, параллелизация, зависимости
- Fixtures (3 части), conftest, request
- Опции vs env vars
- Allure: шаги, вложения, окружения
- Runner, хуки (введение)
Результат: собираете зрелый тестовый проект и получаете репорты.
Модуль 4. Паттерны (10 занятий)
- POM (2 части): структура проекта, BasePage, локаторы
- Переменные окружения, хранение чувствительных данных
- Components, fluent pattern, мультиюзерность
- UIHelper + работа с почтой
- Паттерны: Builder / Factory / Strategy / Singleton
- Live-кодинги по архитектуре (локаторы, компоненты, мультироли, паттерны)
Результат: строите архитектуру, которая выдерживает рост проекта.
Модуль 5. REST API (8 занятий)
- Requests, цепочки запросов, валидации
- Pydantic (2 части): модели, вложенность, валидаторы, extra
- Архитектура API-проекта (Service-слой, конфиги, Allure)
- Практика позитив/негатив
- Service Object + OpenAPI генерация
- Логирование (уровни, ротация, свой логер)
- Нагрузка с Locust (введение + архитектура + метрики)
Результат: умеете строить API-автоматизацию уровня Strong Junior.
Модуль 6. Git (3 занятия)
- Базовые операции, SSH, токены
- Ветки, конфликты, rebase/merge
- PR-flow, откат изменений, командный флоу
Результат: работаете как в реальной команде.
Практический результат 1 ступени (встроенная практика)
- UI-проект на Selenium (архитектура + паттерны + Allure)
- API-проект на requests + Pydantic (Service layer + логирование)
- Мини-проект “под вакансию”: 5–10 тестов + CI/отчёты + README
Финиш ступени 1: уровень Junior AQA (Python), готовы к карьерному треку и работе над проектами.
Ступень 1
Ступень 2
Ступень 2
Карьерный трек / Проекты (2–3 месяца)
Цель: довести до состояния до выхода на рынок через реальные проекты, портфолио и отработку интервью.
Скрининг-навыков и индивидуальный план роста
- Разбор текущего уровня после 1 ступени
- Определение пробелов для выхода на рынок
- Индивидуальный roadmap развития до Junior+/Middle-
Отработка собеседований
- Скрининг-интервью как у работодателя
- Практика технических вопросов по UI, API, CI/CD
- Разбор тестовых заданий и типичных ошибок
Работа над учебным или реальным проектом
- Выбор проекта: учебный, партнёрский или собственный
- Выполнение задач как в продакшене: backlog → тесты → отчёты → Cl
- Регулярное ревью кода от преподавателей
Усиление GitHub и портфолио
- Улучшаем структуру проектов и фреймворков
- Создаём продающий README
- Готовим GitHub к просмотру работодателями
Резюме и профили для трудоустройства
- Создание резюме под Junior+/Middle-
- Доработка сопроводительных писем
- Настройка Linkedln / HH / GitHub под вакансии автоматизации
Поиск вакансий и выход на рынок
- Подбор релевантных позиций
- Подготовка к интервью под конкретную вакансию
- Поддержка при откликах и коммуникации с рекрутерами
Практика тестовых заданий
- Пишем 1-2 тестовых проекта под реальные вакансии
- Формируем полноценный UI + API + CI проект
- Получаем детальный фидбэк и дорабатываем
Опыт работы на старте
- Моделирование реальной рабочей среды
- Обучение работе в команде: таск-трекер, процессы, code review
- Помощь в адаптации, если студент выходит на первую работу
Ревью вашего рабочего проекта
- Разбор архитектуры, читаемости, отчётности
- Рекомендации по улучшению до уровня Middle
- Проверка готовности проекта для портфолио
Финальная подготовка к переходу на ступень Middle
- Проверяем: готовы ли вы к сложным проектам
- Закрываем последние пробелы
- Формируем технический фундамент для следующей ступени
Ступень 3
Middle (Python Automation Engineer)
Цель: довести навыки до Middle: инфраструктура, интеграции, продакшен-подход, зрелые пайплайны, AI-инструменты.
Модуль 7. Docker (5 занятий)
- Docker/образы/контейнеры
- Dockerfile для автотестов
- Запуск UI/API тестов в контейнере
- Выгрузка Allure отчётов
- Docker-compose: оркестрация, ресурсы, интерактив
Результат: тесты запускаются в среде, а не только у меня локально.
Модуль 8. CI/CD (6 занятий)
- Общие принципы CI/CD
- GitLab CI: запуск без Docker и с dind
- GitHub Actions: конфиги под UI/API
- CircleCI: запуск и артефакты
- Интеграция с Allure TestOps (GitHub/GitLab)
Результат: пайплайны уровня компании, отчётность и история прогонов.
Модуль 9. Нотификационные боты (2 занятия)
- Telegram бот: сбор результатов, репорт, отправка
- Slack бот: конфигурация, отправка в канал
Результат: автоматизированные уведомления как в продакшене.
Модуль 10. Playwright (8 занятий)
- Контекст/браузер/навигация
- Взаимодействие с элементами + авто-ожидания
- Assertions и ожидания
- Окна/вкладки/iframe/alerts
- Cookies/local/session storage
- Network/proxy/basic auth/websockets + подмена запросов/ответов
- Дебаг, Docker, CI/CD
- POM на Playwright + интеграция с Pytest/Allure
Результат: современная web-автоматизация + network-уровень.
Модуль 11. AI (4 занятия)
- AI/LLM/Pprompt engineering для QA задач
- OpenAI/Claude: промпты, роли, параметры, structured outputs
- Локальные модели с Ollama
- Интеграция LLM в AQA-процессы, best practices, безопасность/этика
Результат: ускоряете работу QA и качество решений, умеете применять AI как инструмент.
Модуль 12. Автоматизация на языке бизнеса (4 занятия)
- Экономика автоматизации
- Когда автоматизировать, а когда — нет
- Как говорить с бизнесом
- Внедрение на практике
Результат: вы умеете не только писать автотесты, но и обосновывать автоматизацию, выбирать приоритеты и влиять на решения команды.
Финал 3 ступени: Middle-проект
End-to-End проект уровня Middle:
:
- UI (Selenium/Playwright) + Allure
- API (requests + Pydantic + service layer)
- Запуск в Docker / docker-compose
- CI/CD (GitLab/GitHub/Circle)
- Нотификации (TG/Slack)
- (Опционально) Locust-нагрузка на API как доп. слой
Результат: витринный проект, который можно показывать как Middle-уровень.
Ступень 3
Ступень 2
Финал
Проект уровня Middle
AQA PROKA4
AI-фичи образовательной платформы
AI-решения
После успешной сдачи домашней работы, вы можете сгенерировать варианты альтернативных решения задания с подробным обьяснением каждого из них
AI-мок интервью
Проходите мок-интервью с помощью ИИ-ассистента и получайте полноценный фидбек по своим сильными и слабым сторонам
Беклог
Дашборд, который формируют студенты и деляться задачами с интервью. Вы сможете решить их в стиле домашней работы и получить альтернативные решения
AI-ассистент
На протяжении всего обучения под рукой будет AI-агент в виде чата, который обучен на программе курса и поможет по любым вопросам
AI-заметки
Из длинных методических материалов можно легко сгенерировать заметку с основными тезисами для быстрого повторения, а еще можно её редактировать как вам нужно
Сертификат QA.GURU
Мы обучаем по государственной лицензии
После успешной защиты итогового проекта вы получите сертификат установленного образца, который подтверждает вашу квалификацию как инженера-автоматизатора.
Этот документ можно добавить в резюме, приложить к откликам и показать работодателю вместе с вашим GitHub-портфолио.
Тарифные планы
Лучшие решения для наших Учеников
Мы предлагаем гибкие варианты обучения. Выберите тариф, который подходит именно вам, и начните свой путь к профессиональному росту уже сегодня!
для юрлиц/организаций – цена 208 500 ₽
12 месяцев обучения • старт 26 марта
Инженер по автоматизации тестирования (Python)
Частями без переплат
от 15 800 ₽ / месяц
Одним платежом -24%
169 900 ₽
Вместо 224 900 ₽
- Вернём деньги, если обучение не подойдёт
- Сможете получить налоговый вычет 13%
- Перенесём обучение, если у вас поменяются планы
Обучение проводится по лицензии на образовательную деятельность
КОРПОРАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ В QA.GURU
Учитесь за счёт работодателя
Во многих компаниях действует программа компенсации обучения: работодатель может оплатить курс полностью или частично (до 50–100% в зависимости от политики компании).
- Оформим счёт и договор за 1 день
- Предоставим закрывающие документы
- Поможем согласовать оплату внутри вашей организации
Компаний Доверяют Нам
0
+
Комьюнити QA.GURU
Поддержка комьюнити
Как студент курса вы получаете:
- чат, где можно общаться с менторами, преподавателями и другими инженерами
- разборы кода и best practices от специалистов из индустрии
- помощь в решении сложных задач
- активную поддерживающую среду
Сообщество — одна из сильных сторон курса. Вы никогда не останетесь один на один с вопросами.
FAQ
Вопросы и Ответы
Отвечаем на популярные вопросы учеников
Кто такой инженер по автоматизации тестирования на Python?
QA Automation Engineer (Python) — это инженер, который проверяет качество продукта с помощью кода: пишет автотесты для интерфейса, API и сервисов, настраивает их запуск в CI/CD и помогает команде быстрее находить ошибки до релиза
Чем занимается AQA Python Engineer?
QA Automation Engineer на Python:
– пишет UI- и API-автотесты на Python,
– проектирует тестовый фреймворк (Pytest, паттерны, структура),
– настраивает отчётность (Allure) и стабильный запуск,
– работает с инфраструктурой (Docker, CI/CD),
– настраивает отчётность (Allure) и стабильный запуск,
– анализирует причины падений и улучшает тестовую архитектуру.
Чем отличается ручной тестировщик от автоматизатора на Python?
Ручной тестировщик проверяет продукт руками и тест-кейсами.
Автоматизатор проверяет продукт кодом и строит систему тестов, которая запускается автоматически, ускоряет проверки и снижает риск регрессий, особенно в больших продуктах
Какие навыки нужны инженеру по автоматизации тестирования на Python?
Для уверенного уровня Junior+ / Middle важны:
– Python (основы + ООП)
– UI-автоматизация (Selenide / Selenium / Playwright)
– Pytest (fixtures, параметризация, хуки)
– API-тестирование (requests, модели данных)
– Git, CI/CD
– отчётность и аналитика прогона (Allure)
– базовое понимание backend (как преимущество)
Можно ли стать автоматизатором на Python с нуля?
Да. Программа начинается с базового Python и пошагово приводит к автотестам, фреймворкам и проектам в портфолио. Важно только быть готовым регулярно практиковаться (в среднем 8–10 часов в неделю)
Подойдёт ли мне профессия QA Automation Engineer на Python?
Подойдёт, если вам интересно:
– разбираться, почему всё ломается и как это проверить
– писать код и улучшать его
– работать с логикой, системами и данными
– видеть результат своей работы в реальном продукте
Если хотите понять быстрее, у нас есть вводные задания и примеры проектов, по которым становится ясно, ваше ли это. Просто оставьте заявку на программу и с вами свяжется менеджер
Чем эта программа отличается от обычных курсов по Python/автотестам?
– это не Python ради Python, а путь в профессию AQA
– много практики и проектов, которые можно показывать работодателю
– карьерный трек встроен в программу: портфолио, резюме, тестовые, интервью
– обучение выстроено так, чтобы выход на рынок и поиск работы начинались во время обучения
Можно ли найти работу или вырасти в доходе во время обучения?
Да, программа построена так, чтобы вы начали собирать портфолио и отрабатывать собеседования ещё до окончания курса:
– проекты под вакансию
– ревью кода и улучшение GitHub
– подготовка резюме и профилей
– практика интервью и тестовых заданий
Это создаёт условия, при которых карьерный рост часто происходит уже в процессе обучения.
Можно ли вернуть деньги, если обучение не подойдёт?
Да. Если обучение не подойдёт, можно оформить возврат по правилам школы (условия зависят от пройденной части программы). Все детали подскажем после заявки или в договоре.
Можно ли перевестись на другой курс?
Да, в большинстве случаев перевод возможен, если меняются планы или вы хотите другой стек. Условия зависят от этапа обучения и тарифа.
Как оплатить?
После заявки менеджер присылает ссылку на оплату и документы (если нужно). Возможна оплата картой, по счёту для юрлиц и другие варианты.
Не нашли ответ на свой вопрос?
Напишите нам и мы поможем разобраться с интересующими вас вопросами и найдём лучшие индивидуальные решения.