Эта история — идеальная иллюстрация того, как топ-менеджеры и тимлиды, сами того не замечая, гробят процессы найма, опираясь исключительно на свои субъективные ощущения. Давайте разберем, какие когнитивные искажения стоят за «собеседованиями по вайбу» и почему зубрежка ответов на типовые вопросы никак не коррелирует с умением писать качественный код.

Иллюзия «своего парня», или Найм по вайбу

Собеседование, основанное на том, «комфортно ли мне с этим человеком», — это ловушка, сотканная из целого букета когнитивных искажений. В первую очередь здесь срабатывают эффект ореола и эффект сходства.

Интервьюер подсознательно ищет в кандидате отражение самого себя или приятные ему паттерны поведения. Кандидат пошутил над тем же фреймворком? Учился в том же вузе? Имеет приятный тембр голоса? Мозг проверяющего моментально ставит галочку «наш человек». За одну или даже за пятнадцать минут невозможно оценить хард-скиллы, способность решать бизнес-задачи или умение работать с легаси. Оценивается исключительно навык самопрезентации и харизма. В итоге компания нанимает приятного собеседника, а не сильного инженера.

Оценка кандидата по принципу «уютно/не уютно» — это торжество субъективности, которое отсеивает интровертов, нейроотличных людей и просто тех, кто переволновался на звонке, но при этом мог бы стать лучшим технарем в команде.

Эффект авторитета и тест на «размер короны»

Еще один бич IT-собеседований — раздутое эго нанимающих менеджеров. Часто от руководителей можно услышать тезис, что эксперту нужно верить безоговорочно и с ним не нужно спорить. Это классическое проявление Эффекта авторитета

Когда тимлид с такой установкой приходит собеседовать кандидата, интервью превращается не в диалог двух профессионалов, а в допрос с целью проверки «на корону». Если кандидат уверен в себе, смело отстаивает архитектурные решения или оценивает свои знания выше тройки, такой руководитель моментально вешает на него ярлык «ЧСВ» и бракует.

В IT слепая вера авторитетам приводит к катастрофическим ошибкам в проектировании. Нам нужны инженеры с критическим мышлением, способные аргументированно спорить, а не покорные исполнители, которые будут кивать на каждую сомнительную идею лида. Отсеивая уверенных кандидатов, компания лишает себя сильных специалистов, готовых брать ответственность.

Ловушка «Базы»: Почему пулы вопросов не работают

Пытаясь уйти от субъективности, многие компании впадают в другую крайность — превращают собеседование в викторину. Открывается список из 100 популярных вопросов (например, про определение транзакций), и начинается обстрел.

Проблема в том, что такие вопросы проверяют только один навык: кратковременную память. Человек, который вчера вечером вызубрил ответы с условного GitHub-репозитория, ответит на них блестяще. Значит ли это, что он сможет спроектировать отказоустойчивый микросервис? Нет. Глупо считать, что ответы на заученные вопросы показывают навык стабильно и качественно писать код.

Что делать кандидату в этой сломанной системе?

Пока компании учатся нанимать по объективным критериям, разработчикам нужно как-то получать работу уже сейчас. И к этому процессу стоит относиться прагматично — как к алгоритму, который можно и нужно взломать.

Вы не можете изменить когнитивные искажения тимлида, но можете научиться с ними работать: уверенно подавать себя, обходить триггерные темы и понимать, что именно от вас хотят услышать на техническом скрининге. Именно на этом построена наша менторская программа. Мы не даем волшебных таблеток, но предоставляем прозрачный процесс и доступ к архиву из 2400+ реальных собеседований, чтобы вы шли на интервью полностью готовыми.

Если вы устали ловить отказы из-за того, что кому-то не понравился ваш «вайб», и готовы потрудиться ради крутого оффера — присоединяйтесь. Записаться на бесплатный приветственный созвон и узнать все детали можно здесь: @gardiys_support

Мы записали полноценное видео на эту тему - https://www.youtube.com/watch?v=SDLGR0ln1Fk

У человека, который хочет стать Python- или Go-разработчиком, обычно есть две главные проблемы. Первая — что именно учить, ведь вокруг море технологий: Python, SQL, Git, Linux, Docker, базы данных и алгоритмы. Вторая проблема — как устроиться на работу, потому что даже после десятков пройденных курсов и написанных пет-проектов поиск работы может превратиться в настоящее испытание.

В этой статье мы подробно разберем обе проблемы и построим пошаговый план: от обучения до получения заветного оффера.

Проблема первая: Что учить?

Чтобы стать разработчиком, не нужно пытаться выучить абсолютно всё. Чаще всего, если вы хотите программировать на Python или Go, речь идет о Backend-разработке. Это значит, что вы будете писать серверную часть: API, бизнес-логику, работу с базами данных и интеграции с другими сервисами.

Вместо хаотичного потребления контента, вам нужен четкий маршрут — Roadmap. Он помогает не метаться между темами, а понимать, что учить сейчас, что критично для работы, а что можно отложить на потом. Структурированный roadmap для Python уже доступен в форматах Figma-карты и курса на Stepik, а скоро появится аналогичный и для Go.

Проблема вторая: Как устроиться на работу?

Обучение — процесс относительно понятный, а вот трудоустройство — это сплошная неопределенность.

Нужно составить резюме, начать откликаться, не бояться отказов и проходить кучу собеседований. Поиск работы требует отдельного навыка, и этот путь состоит из нескольких важных шагов.

Шаг 1. Решиться на поиск

Многие застревают на этапе «вечного студента», думая, что они еще недостаточно готовы, плохо знают фреймворки или не сделали идеальный проект. Но ощущения 100% готовности не будет никогда.

Если у вас есть база (язык, понимание backend, Git, SQL, один фреймворк и один проект), пора переставать просто учиться и выходить на рынок. Первые собеседования будут неидеальными, но именно рынок даст вам реальную обратную связь. Собеседования — это тоже часть обучения.

Шаг 2. Составить правильное резюме

Если в резюме нет опыта работы, искать должность разработчика практически бесполезно. Этот опыт должен появиться: вы можете нарабатывать его через стажировки и бесплатную работу, либо выдумать.

Если вы решили описать выдуманный опыт, лучше всего воспользоваться помощью нейросетей, попросив их грамотно составить список обязанностей и достижений на основе реальных вакансий. Главное, чтобы в резюме фигурировал опыт в интервале 1–3 или 3–6 лет — это даст необходимую конверсию для приглашений на интервью.

Шаг 3. Отклики и анонимность

Как только вы выложите резюме на агрегаторы вакансий, оно сразу попадет во внутренние базы компаний. Если вы боитесь провалить первые собеседования и лишиться второго шанса в этих компаниях, можно искать работу анонимно: использовать вымышленные ФИО и другие контакты. А чтобы максимизировать охват, используйте инструменты для автооткликов.

Шаг 4. Понимание воронки найма

Обычно процесс найма состоит из следующих этапов, на каждом из которых проверяют разные вещи:

1. HR-скрининг: Здесь проверяют вашу адекватность, мотивацию, зарплатные ожидания и совпадение с вакансией. Подготовьтесь заранее: отсмотрите записи чужих скринингов, заучите частые вопросы и выучите свой рассказ о себе.
2. Технический скрининг: Короткая проверка базовых знаний (например, чем список отличается от кортежа, что такое JOIN или статусы 404/500). Отвечайте коротко, по сути и честно признавайтесь, если чего-то не знаете, рассуждая вслух.
3. Техническое собеседование: Основной этап оценки хардов. Идеальная подготовка — выучить популярные вопросы, смотреть записи собеседований в интернете и практиковаться с коллегами из IT. Можно использовать АИ-агентов для собеседований, но они должны закрывать не более 10% ваших знаний, иначе интервьюер быстро заметит подвох.
4. Тестовые задания и Live coding: К лайвкодингу набивайте руку на LeetCode и реальных задачах. Что касается тестовых заданий: если их выполнение занимает более 30 минут с помощью нейросетей — лучше отказываться. Тратить неделю на бесплатное тестовое бессмысленно.
5. Финальное интервью: Оценка ваших soft skills и того, как вы впишетесь в команду. Руководители ищут людей с пятью ключевыми качествами: автономность, ответственность, неконфликтность, работоспособность и предсказуемость. На все вопросы старайтесь отвечать так, чтобы продемонстрировать свою способность самостоятельно разбираться с проблемами и доводить задачи до конца.

Итог

Стать Python- или Go-разработчиком — это не один героический прыжок, а системный процесс. Roadmap помогает понять, что учить, но только собеседования покажут, насколько вы действительно готовы к реальному рынку.

Учитесь проходить интервью, собирайте обратную связь, улучшайте резюме и дорабатывайте слабые места. А если вы не хотите проходить весь этот сложный путь в одиночку и самостоятельно выгрызать свой оффер, вы всегда можете присоединиться к менторской программе, где вам помогут на каждом шаге: от структурирования знаний до успешного прохождения испытательного срока.

Мы сняли полноценное видео на эту тему - https://www.youtube.com/watch?v=sPA1CFAZ8iE

Сегодня менторство в IT звучит как волшебная таблетка. Одни говорят: «Найди ментора, и он сразу устроит тебя на работу». Другие возражают: «Это всё инфоцыганство, работу сейчас не найти, а менторы просто продают надежду».

На самом деле правы обе стороны. Хорошее менторство сэкономит вам месяцы (а иногда и годы) блужданий, а плохое — станет просто дорогой упаковкой бесплатных материалов, которые вы могли бы нагуглить и сами.

В этой статье мы разберем, что такое менторство, кому оно реально помогает, чем отличается от курсов и как выбрать хорошего специалиста, не нарвавшись на сказки про «гарантированный оффер».

Кто такой ментор и чем он отличается от курсов?

Ментор в IT — это опытный специалист, который помогает достичь конкретной карьерной цели (получить первую работу, сменить стек, повысить грейд). За счет того, что он уже набил свои шишки, он помогает вам обойти грабли и пройти путь самым коротким маршрутом.

Почему в современном мире менторство стало так актуально?

Информации стало слишком много. Роадмапы, сотни курсов, тысячи статей, нейросети. Нейросеть может стать вашим учителем, но она обладает лишь сухой теорией. Она не скажет, какие темы спрашивают на реальных собеседованиях, а какие — нет смысла учить глубоко. Ментор помогает проложить четкую тропинку в этом информационном лесу.

Ментор — это не просто преподаватель. Он берет понемногу от всех ролей:

• От курса — он дает структуру.
• От коуча — задает правильные вопросы и подсвечивает слепые зоны.
• От менеджера — контролирует ваш процесс и дисциплину.
• От спонсора — может порекомендовать вас или подсказать нужные двери. Но главный его фокус — ваш профессиональный и карьерный рост.

Ментор — это симбиоз. Он дает структуру как курс, проверяет знания как преподаватель, контролирует фокус как менеджер и может порекомендовать вас как спонсор. Но главное — он работает с вашим индивидуальным профессиональным запросом.

Когда ментор действительно нужен

1. Вы застряли в обучении. Вы прошли кучу курсов, но в голове каша. Вы не понимаете, приблизились ли вы к работе или просто коллекционируете сертификаты.
2. Вас не зовут на собеседования. Вы рассылаете отклики, но в ответ тишина. Ментор поможет пересобрать резюме и понять, почему вы не проходите первичный скрининг.
3. Вы заваливаете технические интервью. Вас зовут, но вы срезаетесь на хардах. Здесь помогут мок-собеседования, разбор ошибок и точечная прокачка слабых мест.
4. Вы работаете, но не растете. Зарплата стоит на месте, должность не меняется, и вы не понимаете, как пробить этот потолок.
5. Вы меняете стек. Переходите из тестировщиков в Backend, из PHP в Python или из Python в Go.
6. Вам страшно на испытательном сроке. Ментор может стать поддержкой в первые месяцы работы: помогать с рабочими задачами, объяснять сложные процессы и учить сглаживать конфликты в новой команде.
7. Вы ищете валютную удаленку. Выход на зарубежный рынок требует других знаний и подходов, с которыми ментор может помочь.

Кому ментор пока не нужен?

• Тем, кто пришел с нулевыми знаниями. Если вы никогда не программировали, лучше начните с базовых бесплатных курсов. Без минимального навыка написания кода работа с ментором не имеет смысла.
• Тем, кто ищет того, кто всё сделает за них. Ментор может дать план и провести код-ревью, но учиться, писать код и проходить интервью придется вам.
• Тем, у кого нет времени. Вкат в новую профессию требует времени. Если вы не готовы выделять на учебу около 4 часов в день, менторство не сработает.
• Тем, кто не готов к жесткой критике. Задача ментора — подсвечивать ваши ошибки и давать профилактические «пинки». Это бывает больно, но это необходимо для роста.

🚩 Красные флаги: как распознать плохого ментора

1. Гарантия результата (оффера). Никто не может дать вам 100% гарантию трудоустройства, ведь результат зависит от ваших личных усилий и ситуации на рынке.
2. Один шаблон для всех. Если ментор не адаптирует план под вас и просто гонит всех по одному маршруту — он продает курс, а не личное наставничество.
3. Нет работы с реальными артефактами. Если нет код-ревью, мок-собеседований и разбора вашего резюме — это плохой знак.
4. Подавление и унижение. Жесткая критика полезна, но если после созвона вы чувствуете стыд и беспомощность, а не ясность — бегите.
5. Создание зависимости. Плохой ментор внушает: «Без меня у тебя ничего не получится». Хороший ментор растит автономного специалиста.
6. Отсутствие стабильности. Процесс трудоустройства — это огромный стресс для вас. Ментор должен быть островком спокойствия и опорой, а не вываливать на ученика свои психологические проблемы.

🟢 Зеленые флаги хорошего ментор

1. Задает уточняющие вопросы. Прежде чем дать ответ или взять вас в работу, он должен понять вашу точку А и точку Б.
2. Честно говорит, где может помочь, а где нет. А если чего-то не знает прямо сейчас, спокойно признается в этом.
3. Объясняет «почему». Он не просто дает сухие инструкции, а подкрепляет их примерами из реальной практики компаний.
4. Дает ясность. После общения с правильным ментором у вас не эйфория, а четкое, спокойное понимание, что именно нужно делать дальше.

Итог

Менторство — это мощнейший инструмент масштабирования вашей карьеры. Это не магия, а дисциплинированная, совместная ежедневная работа. Если вы готовы пахать, грамотный специалист невероятно ускорит ваш прогресс.

Хотите достичь своей карьерной цели без потери времени?

Если вы хотите сократить время до оффера, перестать бояться собеседований и получить четкий план развития без воды — приходите ко мне на менторскую программу. Я помогаю Python- и Go-разработчикам пройти весь путь: от систематизации знаний до прохождения службы безопасности и испытательного срока

Если вы хотите перестать коллекционировать отказы, побороть страх собеседований и получить четкий, работающий план развития — приходите на мою менторскую программу.

Сейчас учиться программированию одновременно проще и сложнее, чем несколько лет назад.

Проще — потому что доступны бесплатные курсы, документация, YouTube, подробные роадмапы и нейросети, способные объяснить практически любую тему

Сложнее — потому что легко создать иллюзию обучения.

Человек смотрит уроки, читает статьи, сохраняет материалы, задаёт вопросы ChatGPT и даже получает работающий код. Но когда нужно самостоятельно объяснить тему, решить задачу или пройти собеседование, оказывается, что знания не закрепились.

Проблема чаще всего не в недостатке материалов. Проблема в том, как именно человек с ними работает.

Правильное обучение программированию выглядит так:

Для организации этого процесса не нужен десяток платных сервисов.

Достаточно четырёх инструментов:

• ChatGPT Plus
• Obsidian
• Anki
• Любой календарь

Единственным платным сервисом в этой системе остаётся ChatGPT Plus. На июль 2026 года подписка стоит 20$ в месяц и предоставляет более высокие лимиты, голосовые разговоры, загрузку и анализ файлов, расширенные модели и Deep Research.

Инструмент №1. ChatGPT как персональный преподаватель

Главная ошибка при использовании ChatGPT выглядит так:

Ученик получает результат, но пропускает основное действие, ради которого и выполнялась задача: самостоятельное рассуждение.

ChatGPT должен не заменять мышление ученика, а создавать условия, в которых ученику приходится думать.

Полезные роли ChatGPT:

Создайте учебный проект

В ChatGPT можно создать отдельный проект, объединяющий связанные чаты, файлы и пользовательские инструкции. Проекты доступны на бесплатных и платных тарифах. В них можно загрузить роадмап, конспекты, задания, отчёты и другие материалы.

Создайте проект:

Добавьте туда:

В инструкциях проекта укажите:

Правила:

Так ChatGPT получает постоянный контекст и лучше понимает, чему именно учится человек.

Сценарий №1. Диагностика перед изучением темы

Перед просмотром урока полезно проверить, что человек уже знает.

Например:

Такая диагностика решает две задачи.

1. Ученик не тратит время на то, что уже знает.
2. Во время изучения он начинает искать ответы на конкретные вопросы, а не просто пассивно потреблять материал.

Сценарий №2. Study Mode для изучения новой темы

В ChatGPT есть отдельный режим обучения — Study Mode.

Он способен объяснять материал поэтапно, задавать наводящие вопросы, проверять понимание, создавать практические вопросы и работать с загруженными файлами. Study Mode доступен не только в Plus, но и на других тарифах. Сейчас он работает в обычных и временных чатах, но не в разговорах внутри Projects.

Поэтому схема может быть следующей:

• Project хранит долгосрочный контекст обучения
• отдельный чат со Study Mode используется для глубокого изучения конкретной темы
• основные выводы затем переносятся в проект или заметки

Пример запроса:

Study Mode особенно полезен для первичного изучения сложных концепций:

• асинхронности;
• транзакций;
• индексов;
• сетей;
• многопоточности;
• архитектурных паттернов;
• структур данных.

Сценарий №3. Сократический преподаватель

Когда ученик решает задачу, ChatGPT не должен сразу подсказывать правильный ответ.

Используйте следующий режим:

Такой подход подходит для:

• алгоритмических задач;
• проектирования базы данных;
• выбора архитектуры;
• debugging;
• анализа SQL;
• разбора асинхронного кода.

Главный принцип:

Сначала ученик формулирует гипотезу, только затем получает помощь.

Сценарий №4. Проверка собственного объяснения

После изучения темы нужно закрыть материал и объяснить всё своими словами.

Например:

Это намного полезнее запроса:

Объясни мне event loop.

Читать хорошее объяснение приятно. Самостоятельно построить хорошее объяснение гораздо сложнее.

Именно в этот момент обнаруживаются реальные пробелы.

Сценарий №5. Генерация практических заданий

После теории ChatGPT может создать последовательность задач с постепенно растущей сложностью.

Полезно просить не одну большую задачу, а лестницу:

1. Повторить механизм.
2. Изменить пример.
3. Реализовать без подсказки.
4. Применить в похожей ситуации.
5. Применить в незнакомой ситуации.

Сценарий №6. Обучающий разбор решения

Запрос «исправь мой код» почти всегда приводит к слишком готовому результату.

Используйте другой формат:

После разбора ученик должен самостоятельно исправить решение и повторно отправить его на проверку.

Сценарий №7. Текстовое мок-собеседование

Большинство людей готовятся к собеседованиям чтением готовых ответов.

Но способность узнать правильный ответ и способность самостоятельно сформулировать его — разные навыки.

Для регулярной тренировки используйте:

Такое интервью можно проводить по отдельной теме или по всему роадмапу.

Сценарий №8. Голосовое мок-собеседование

Переписка не тренирует умение отвечать устно.

В голосовом режиме человек не может бесконечно редактировать формулировку. Ему приходится быстро строить ответ, реагировать на уточнения и признавать, когда он чего-то не знает.

ChatGPT поддерживает голосовые разговоры в чате. Конкретные голосовые возможности и лимиты зависят от тарифа, региона и версии приложения.

Пример инструкции:

Голосовой формат тренирует:

• структуру ответа;
• скорость мышления;
• ясность формулировок;
• реакцию на давление;
• способность рассуждать вслух;
• умение отвечать на уточняющие вопросы.

Сценарий №9. Разбор реального собеседования

После каждого собеседования записывайте вопросы, которые удалось вспомнить.

Затем отправляйте их в ChatGPT:

Так каждое неудачное интервью превращается в источник данных для дальнейшего обучения.

Сценарий №10. Подготовка к созвону с ментором

Созвон с ментором не должен тратиться на выяснение того, что ученик делал всю неделю.

Перед встречей можно попросить ChatGPT провести ретроспективу:

В итоге ученик приходит к ментору с:

• конкретными вопросами;
• выявленными пробелами;
• выполненными заданиями;
• журналом ошибок;
• предварительным планом.

ChatGPT обеспечивает частую повседневную обратную связь. Ментор помогает принимать более важные решения: что учить, что пропускать, готов ли ученик к рынку и какие системные ошибки он не замечает.

Инструмент №2. Obsidian как личная база понимания

Obsidian можно использовать бесплатно, а заметки хранятся локально в обычных файлах. Платные Sync и Publish являются дополнительными, а не обязательными сервисами.

Главная ошибка — превращать Obsidian в склад скопированных статей.

Хорошая заметка должна содержать собственное понимание:

Особенно полезен журнал ошибок:

Обычный конспект показывает, что ученик читал.

Журнал ошибок показывает, где он действительно развивается.

Инструмент №3. Anki для долговременной памяти

Anki нужен не для понимания темы, а для регулярного извлечения из памяти небольших единиц знания.

Плохая карточка:

- Расскажи всё про Kafka.

Хорошая карточка:

- Что произойдёт, если consumer завершится до подтверждения сообщения?

Одна карточка должна проверять одну мысль.

Десктопная версия Anki и синхронизация через AnkiWeb доступны бесплатно; официальное приложение AnkiMobile для iOS приобретается отдельно.

ChatGPT может помочь создать черновик карточек:

Карточки нужно проверять перед импортом. ChatGPT способен сформулировать неточный вопрос или добавить спорное утверждение.

Инструмент №4. Календарь для защиты учебного времени

Обучение «в свободное время» обычно постоянно откладывается. Поэтому занятия нужно ставить в календарь как обычные встречи.

Google Calendar позволяет создавать события, повторяющиеся учебные блоки и задачи.

Планировать нужно не только изучение, но и возвращение к материалу.

Ежедневный протокол обучения

Для занятия продолжительностью 60–90 минут используйте следующую структуру.

5 минут — постановка результата

Запишите, что именно должно измениться после занятия.

20–30 минут — изучение

Используйте один основной материал.

Не открывайте сразу пять курсов и десять статей.

10–15 минут — воспроизведение

Закройте источник и попробуйте:

• объяснить тему;
• восстановить схему;
• ответить на вопросы;
• написать основные тезисы по памяти.

20–30 минут — практика

Выполните небольшое задание.

Помощь ChatGPT подключайте только после самостоятельной попытки.

10 минут — закрепление

• запишите выводы в Obsidian;
• добавьте ошибку в журнал;
• создайте несколько карточек Anki;
• назначьте повторение.

Еженедельный протокол

Раз в неделю ответьте:

1. Что я изучал?
2. Что теперь могу объяснить?
3. Что могу сделать самостоятельно?
4. Какие задачи выполнил?
5. Какие ошибки повторялись?
6. На каких вопросах мок-собеседования потерялся?
7. Что нужно повторить?
8. Какие вопросы нужно задать ментору?
9. Какой один результат должен появиться на следующей неделе?

Не измеряйте прогресс количеством просмотренных часов.

Главный показатель:

- Что я теперь способен объяснить, написать и применить самостоятельно?

Какие инструменты можно не использовать

NotebookLM, Notion, Quizlet, RemNote, отдельные AI-интервьюеры и приложения для интеллект-карт могут быть полезны.

Но в минимальной системе большая часть их функций уже дублируется:

• ChatGPT работает с материалами, задаёт вопросы и проводит интервью;
• Obsidian хранит собственные объяснения;
• Anki организует повторение;
• календарь защищает время.

Новый инструмент стоит подключать только тогда, когда существующий набор не решает конкретную проблему.

Не нужно создавать образовательный зоопарк.

Нужно регулярно выполнять правильные учебные действия.

Итог

Совокупная обязательная стоимость — 20 долларов в месяц за ChatGPT Plus.

Но эффективность определяет не подписка.

Её определяет цикл:

ChatGPT должен помогать ученику думать.

Он не должен становиться тем, кто думает вместо ученика.

Что делать, если самостоятельная система начинает буксовать

Четыре описанных инструмента закрывают большинство задач при самостоятельном обучении.
Но у этой системы есть предел: нейросеть не даст вам опыта командной разработки, не проведет суровое код-ревью с точки зрения бизнеса и не поможет грамотно «продать» себя HR-у.

Если вы чувствуете, что накопили знания, но не понимаете, как превратить их в реальный оффер — приходите в менторскую программу CodeWaste.

Мы построили процесс, который берет на себя всё то, с чем не справляются ИИ и самодисциплина:

• Контроль дедлайнов: Вы идете по четкому роадмапу (от Python и FastAPI до Docker и CI/CD), а за вашим темпом следит наш Telegram-бот Шу. Уйти в прокрастинацию не получится.
• Промышленный Code Review: Вы напишете 2 серьезных проекта, а действующие разработчики разберут ваш код так, как это делают на реальном проде. Мы подсветим архитектурные ошибки, которые ChatGPT часто пропускает.
• Упаковка и мок-интервью: Мы вместе с нуля собираем продающее резюме, выстраиваем надежную легенду и учим ее защищать. Вы пройдете серию тестовых собеседований с тимлидами, чтобы на реальном интервью отвечать на автомате.
• Сильное окружение: В нашем сообществе (170+ человек) ребята делятся записями реальных собеседований и ходят на вакансии «паровозиком». Мы сопровождаем вас вплоть до успешного прохождения испытательного срока.

Вилка зарплат выпускников программы — от 180 000 до 400 000 рублей на руки.

Узнать подробности и записаться можно на сайте: codewaste.ru

В 2026 году ИТ изменилось. Не удивительно, правда? На собеседованиях спрашивают несколько иные темы, источники из старого роадмапа подустарели, и настало время для обновлений.

Я пришел к вам с новой дорожной картой по питону, актуальной для 2026 года. В нём вы увидите все что нужно, чтобы стать Python разработчиком. Я посидел, подумал и собрал воедино открытые источники в единый план, по которому сможет пройти каждый ищущий знаний в Python.

Вместе с этим роадмапом вы увидите как вырос и я. За два года, что я устраивал людей в Python, как ментор, я сильно поменялся как человек и личность.

Приятного просмотра, пишите свои комментарии и отзывы. Буду рад вам и вашему вниманию:)

В чём же отличия этого роадмапа от предыдущего? На самом деле во многом. Появилась четкая структура, понимание того какие темы мы включаем в наш образовательный портфель, а какие же нет.

На каждую тему, я составлял вот такой список важных тем, а далее по ним уже искал источники, чтобы заполнить ими сам роадмап. Это очень кропотливая работа, которая позволила отсеять все ненужные темы и оставить только те, которые точно пригодятся на собеседованиях и работе.

Сам роадмап, я собрал в Figma. Это решение довольно удобное и симпотичное. Можно наглядно увидеть всю карту, красивые блоки, и двигаться по темам.

В завершение этой статьи, хочу пожелать вам удачи. Если что - пишите, задавайте вопросы. Встретимся в 2027 году с обновленным роадмапом:)

Я хочу в Python!

Тогда тебе сюда, на красивый лендинг

Я хочу в Go!

Тогда тебе сюда, на временный, но информативный лендинг

Я пока не знаю куда я хочу...

Если ты новичок в программировании, то рекомендую сначала пройти хотя бы 1 курс по программированию.

Особой разницы в том, что ты конкретно на стартовом уровне выберешь - нет. Поэтому выбирай то, что тебе больше нравится.

• По Python можно взять мой курс, либо же выбрать курс по питону из роадмапа
• По Go можно взять мой курс (если пока не доступен, то скоро релизнем), либо опять же заглянуть в роадмап (аналогично, если не доступен, то скоро релиз)

Если ты опытный разработчик и хочешь перейти из другого стека на Python/Go, тогда тебе стоит знать некоторые факты.

• В Python сейчас активно набирает обороты ML направление, сам по себе Python считается топ 1 языком под ML специфику. Тренд сейчас такой, что всё больше питонистов уходят с классического бэкенда в область со спецификой ML. Это может быть ML Ops, разработка сервисов под ML, Rag, ETL и прочие современные инструменты. Если тебе хочется идти в ногу со временем, то следует выбрать Python
• У Go очень большая популярность и хайп. Сам по себе Go используется исключительно под классический бэкенд и DevOps задачи. Многие компании, которые хотят осовременить свой стек переписывают внутренние сервисы на Go, что дает области много рабочих мест под этот стек.

Если выбрать не получается, то напиши мне, попробуем разобраться вместе, что тебе больше подойдет.

Обо мне

• У меня есть мощное менторское направление по Python, где мне удалось устроить уже 70+ человек с около-нуля на зарплаты в вилке 180-400 тысяч на руки. Сам я работаю ментором с мая 2024 года, вот отзывы на меня.
• Я работаю в ИТ бэкендером уже 6-й год. На текущий момент работаю в Райффайзенбанке, а до этого в Selectel и небольшом аутсорсинге.
• У меня есть курсы на степике с совокупной аудиторией в 30 000 человек
• Со мной можно подробнее познакомиться через мои соц. сети: ИТ-канал, лайф-канал, ютуб-канал

Менторская программа

Я предлагаю всё то же самое, что и предлагал своим менти в Python направлении, а именно:

• Материалы в базе знаний – вопросы с собеседований, роадамап с обучением, статьи с разбором тонких моментов при поиске работы, видеолекции и прочие полезные вещи
• Базу записей собеседований, которая постоянно пополняется новыми записями
• Активную менторскую работу - регулярные групповые созвоны 2 раза в неделю с разбором вопросов и лайфкодингом, созвоны 1-1, общение в чате, треккинг прогресса, корректировка тем и всё остальное, что поможет довести тебя до оффера
• Сообщество в Telegram, которое состоит из людей, нацеленных на получение результата

Самое большое, что ты приобретешь вместе со мной – огромный опыт доведения людей до результата, технические знания и навыки

Стоимость программы

45 000 предоплата + 150% от оффера

Контакты для связи

Пиши в телеграм, задавай вопросы!

У меня появился красивый лендинг:) Там написано всё то же самое, что и было тут, но в красивом, удобном и более подробном формате

В роадмапе есть много различных ссылок, но это не означает что каждую из них нужно выучить на зубок. Проходите материалы до тех пор, пока не почувствуете свою уверенность в теме. Наличие альтернативных источников поможет вам если какой-то из них придется не по душе:)

Если вам нужна помощь в освоении программы, то вы можете ознакомиться с моим предложением по ссылке.

Содержание

1. Начало обучения
2. База по Computer Science
3. Linux
4. Основы Python
5. Git
6. Python ООП
7. Конкурентность в Python
8. Базы данных
1. Реляционные базы данных
2. Нереляционные базы данных
9. Тестирование программ
10. Алгоритмы и структуры данных
11. Сеть и интернет
12. HTML & CSS + Jinja2 + Markdown
13. Python Web Frameworks: Django, Flask, FastAPI
14. WSGI & UWSGI
15. Docker + Docker-compose
16. Брокеры сообщений: RabbitMQ/Kafka
17. Ручной и автоматизированный деплой приложений: Gitlab CI/CD
18. K8s base
19. Архитектура ПО
20. Логирование
21. Сбор и мониторинг метрик
22. Мониторинг ошибок
23. Софт-скиллы и работа в команде
24. Выход на рынок
25. Альтернативные роадмапы

Начало обучения

Итак, вы решили стать Python-разработчиком. Есть несколько важных шагов, которые нужно сделать перед обучением, в самом-самом начале:

1) Вы должны поставить себе четкую и осязаемую цель.

Нужно понимать для чего вообще вам нужно обучение. Что вы хотите получить в финале? Какая ваша мотивация? Если ваша цель – это заработок, то в этом нет ничего криминального. Я бы даже сказал, что это правильно и важно. Обозначьте себе цифру, к которой хотите прийти в результате обучения, обговорите с ментором или человеком, который уже работает в ИТ, насколько это реально и какие усилия нужно к этому приложить. Пусть итоговая цифра служит для вас мотиватором, который поможет не терять веру в себя и надежду на успех.

Очень классная книжка о том как работать с целью – Элияху Голдратт «Цель. Процесс непрерывного совершенствования»

2) Вы должны ограничить время своего обучения.

Было ли у вас такое, что после очередного пройденного курса на степике вы начинаете новый, думая что знаний все еще не достаточно?

ИТ – это не та область, где есть ограниченное число знаний, необходимое для работы. Можно учиться бесконечно, долго, упорно и в конечном итоге так и не достигнуть своей начальной цели – устроиться на работу и получать зарплату.

В роликах на ютубе часто можно услышать подобную пропаганду о том, что нужно бесконечно впитывать поток информации и возможно в будущем вас возьмут на работу. На самом деле это не так. Есть ограниченное число навыков, которые вы должны усвоить для достижения цели, ни больше. Именно они и представлены в этом родмапе.

Хоть навыков и конечное число, что уже сокращает время на распыление, даже их можно изучать очень долгое время. Подумайте, зачем вам растягивать обучение без зарплаты? Лимитируйте свое время на обучение, уделяйте обучению несколько часов ежедневно. Если не можете контролировать себя сами, то пусть вас мотивирует учиться ментор.

3) Изучите рынок вакансий

Почитайте, какие требования в своих вакансиях описывает работодатель. Совпадают ли они с роадмапом? Посмотрите вилки, которые предлагает работодатель, совпадают ли они с вашими ожиданиями? Вакансии – это некий маяк того, к чему вам нужно прийти после вашего обучения. Как результат вы не должны пугаться незнакомых слов и быть уверенными в себе и своих силах. Уверенность помогает достигать целей.

4) Найдите себе сообщество единомышленников, в котором можно найти поддержку

Люди – социальные существа, нам намного проще добиваться результатов вместе с другими. Может быть вы вместе с другом мечтали устроиться в ИТ? Или у вас есть на примете сообщества таких же людей. Так же ментор может помочь с поддержкой и мотивацией.

Если ничего не нашли, то можно, к примеру, вступить в это сообщество.

5) Поймите, что без практики ничего не получится

Просто прочитать книжки и посмотреть видео на ютубе не выйдет. Вы должны практиковаться, много практиковаться. Начните с того, что повторяйте за автором видео, записывайтесь на приложенные бесплатные курсы и нарешивайте задачи или попросите вашего ментора о практике.

База по Computer Science

В этом блоке вам нужно разобраться с тем, что находится внутри вашего компьютера, какие есть единицы информации, как устроен процессор внутри и прочие базовые вещи, на которых строятся основы информатики.

Для чего вам это знать: Базовые знания помогут вам в понимании многих вещей в программировании в дальнейшем. Это некая синхронизация между вами и другими разработчиками. В частности знания о устройстве процессора помогут понять почему дробные числа не точные, а знания о единицах информации поможет вам в будущем настраивать типы колонок в базе данных.

1) Основы Computer Science. Можно смотреть все, кроме Accembler и C#.

2) Книжка Чарльз Петцольд. "Код. Тайный язык информатики"

Linux

Тут мы с вами должны научиться работать с основной операционной разработчиков. Мы должны разобраться с ОС на базовом уровне, то есть мы должны:

• работать с файловой системой из консоли: читать, создавать файлы и папки, удалять папки, перемещаться по папкам
• уметь установить модуль и использовать пакетные менеджеры
• знать что такое chmod, chgrp
• работать с процессами: посмотреть список, убить процесс, запустить процесс в фоне
• знать что такое демоны и демонизация
• уметь пользоваться grep. Смотреть логи, фильтровать их
• смочь написать простой shell-скрипт

Для чего вам это знать: Linux-образы, в частности Ubuntu, Debian, CentOS и другие дистрибутивы, используются в виртуальных серверах, в Docker-образах. В них нам с вами нужно поднимать свои проекты, создавать папки, удалять файлы и настраивать права доступа.

1) Уроки Linux для начинающих. С#/C++ смотреть не надо.

2) Основы Linux.

3) Введение в Linux.

Основы Python

Только сейчас мы с вами дошли до языка. Это важный блок, и именно тут мы заложим вам основные кирпичики знаний языка программирования.

Для чего вам это знать: без основ языка не получится написать ни одной программы. Иными словами, это база.

1) Мой курс по Python. Ой, это что, интеграция!? Да-да, именно она. По-хорошему стоит пройти вместе с платными DLC (1,2). Полная программа со скидкой в 20% тут: Полный Python-разработчик.

Альтернативные курсы:

2) Code-basics по Python

3) Поколение Python": курс для начинающих

4) Программирование на Python

5) Python: основы и применение

6) "Поколение Python": курс для продвинутых

6) Книжка: Простой Python. Современный стиль программирования

Порешать задачи:

1) Pythontutor. Тут можно решить все задачи, это поможет вам настроить мозг на лад разработки.

Дополнительная теория, которую нужно знать, если не нашли в курсах:

1) Функции в Python

2) Декораторы: 1, 2

3) Практика по декораторам: 1, 2

Git

Стандарт де-факто в мире разработки для контроля версий. Проще говоря Git помогает вам сохранять результаты вашей работы, прямо как в компьютерных играх.

Для чего вам это знать: Git – это один из основных, важнейших навыков разработчика. Результат вашей работы за день "коммитится" и "пушится" в удаленный репозиторий. Так же Git помогает вести совместную разработку с другими разработчиками, откатываться с одной версии на другую, переключаться с одной задачи на другую и многое другое.

0) Что такое Git?

1) Курс по Git от Hexlet

2) Книга Pro Git

3) Git за 4 часа
4) Интерактивный тренажер по Git

Python ООП

Объектно-ориентированное программирование позволяет делать наши программы расширяемыми удобными и более понятными.

Для чего вам это знать: ООП активно используется в промышленном программировании. Конструкции из этой парадигмы точно встретятся вам в рабочем коде.

Бесплатно:

1) Курс о ООП

2) Задачи по ООП

3) Еще задачи по ООП

4) И еще задачи по ООП

Платно:

1) Поколение Python: ООП

2) Курс ООП от Сергея Балакирева

Еще предлагаю вам тут познакомиться с модулем typing. Он пригодится вам в будущем.

Конкурентность в Python

Эта тема считается самой сложной в Python. Сложнее уже не будет:) Если осилите это, значит и остальное вам по плечу.

Для чего вам это знать: Если говорить коротко, то все это нужно, чтобы ускорять время выполнения определенных функций. Мультипоточность помогает для IO-bound задач: запрос в интернет, запрос в БД, чтение файла и другие. Мультипроцессорность позволяет ускорять CPU-bound задачи: рендеринг картинок, формирование PDF-отчетов и другие вычисления на процессоре. А асинхронность в целом делает работу API быстрее за счет сокращения времени простоя системы.

Бесплатно:

1) 3 видео из курса Яндекса: 1, 2, 3

2) 3 статьи о асинхронном программировании: 1, 2, 3

3) Лекция по параллелизму

4) Видеокурс по многопоточке

5) Видеокурс по асинхронности

4) Что такое GIL?

5) Практика по многопоточности и многопроцессорности

6) Еще практика по многопоточности

7) Практика по асинхронности

Платно:

1)Многопоточный и асинхронный Python

Базы данных

Добрались до уклона в Backend-разработку. Базы данных – это то из-за чего вообще появилась ветка бэкенда. В этом блоке вам нужно выучить что такое реляционные и нереляционные базы данных на конкретных примерах.

Для чего вам это знать: в базах данных хранятся данные пользователей наших сервисов. Они нужны для оптимизации работы с данными и еще систематизации этих данных

Реляционные базы данных

Мы с вами будем учить PostgreSQL. Сейчас это основная БД для Python-разработчка.

Бесплатные:

1) Интерактивный тренажер по SQL

2) Видеокурс по PostgreSQL

3) Базовый курс от PostgresPRO

4) Расширенный курс от PostgresPRO

5) Оптимизация запросов PostgresPRO

6) Идем решать задачки на leetcode по SQL

Почти бесплатные:

1) LearnDB курс. Качественный курс + учебник с упражнениями по SQL. Доступен по недорогой подписке

Платные:

1) Практический курс по PostgreSQL

Дополнительная информация, которую спрашивают на собеседованиях:

1) Транзакции

2) Оконные функции (CTE)

3) Уровни изоляции

4) select for update, select for share

5) Индексы

6) explain analyze

7) Шардирование и партицирование

8) Шардинг и репликация за 9 минут

9) Нормальные формы

10) Денормализация

Нереляционные базы данных

Нереляционные БД имеют несколько подвидов:

• Документные – MongoDB
• Столбцовые – Cassandra, Clickhouse
• Ключ-значение – Redis
• Графовые – Neo4j, OrientDB
• Хранилища временных рядов – Prometheus
• Объектные хранилища (S3)
• Поисковые БД – ElasticSearch, Sphinx

Знать каждую из них не нужно. Достаточно выучить разные подвиды этих БД, знать что и для чего используется и уметь выбрать нужную БД для своих задач. К тому же PostgreSQL умеет почти все, что умеют все эти БД....

Из этого широкого списка я предлагаю вам познакомиться подробнее с Redis. Эта БД стала стандартом для кеширования в промышленных проектах, поэтому было бы неплохо уметь с ней работать.

1) Какую СУБД выбрать и почему в двух частях: 1 и 2

2) Семинар о Redis на русском

3) Плейлист о Redis на английском

Тестирование программ

Для чего вам это знать: качество программного обеспечения зависит его тестирования. Тесты помогают поддерживать и разрабатывать долго-живущие проекты, делают разработку удобнее. Может показаться, что тесты должны писать только тестировщики, но на самом деле бекенд-разработчики сами пишут и тестируют свой код.

1) Курс от кавычек. Можно проходить все, кроме планеты смартфонов. Кстати, может показаться удивительным, но фронтенд часто приходится проверять самим бекенд разработчикам, поэтому базовые навыки тестирования фронта нужно иметь.

2) Курс по pytest

3) Еще курс по pytest

Алгоритмы и структуры данных

Для чего вам это знать: эта тема будет полезна вам только для собеседований в очень крупные компании. Если вы целитесь туда, то уделите этому блоку достаточно внимания. В работе алгоритмы встречаются крайне редко, возможно только на совсем маленьком количестве позиций.

Чтобы вам было морально легче учить этот блок знайте, что решение задач прокачивает вас как разработчика, формирует нужные и полезные нейронные связи, а от этого ваша нейросеть в голове становится круче.

1) Начните с книжки "Адитья Бхаргава. Грокаем алгоритмы".

2) Дальше идите решать leetcode. Рекомендую решать по этому сборнику. Тут можно выбрать удобную нагрузку для себя. Если задача совсем не получается не стесняйтесь заглядывать в блок discussion. Там обычно есть решения задачек.

3) Мой репозиторий с реализацией и объяснением некоторых алгоритмов на русском

4) Сборник всех алгоритмов на Python

5) Курс лекций Алгоритмы и структуры данных от Тимофея Хирьянова

Сеть и интернет

Для чего вам это знать: базовое понимание того, как устроена сеть поможет вам в освоении последующих тем + спрашивают на собеседованиях.

1) Эта информация есть в моем курсе Python-разработчик. Там же прилинкованы ссылки на другие источники.

2) Информация по REST: 1, 2, 3

HTML & CSS + Jinja2 + Markdown

Для чего вам это знать: бекенд-разработчикам частенько приходится заниматься простой версткой – сделать шаблон проекта, создать шаблон электронного письма, написать документацию к проекту и так далее.

1) Курс по HTML&CSS

2) Курс по Jinja2

3) Курс по Markdown

Python Web Frameworks: Django, Flask, FastAPI

Для чего вам это знать: это то, ради чего мы тут все собрались. Фреймворк нужен для создания API. Основное, что делает Backend-разработчик.

Немножко разъяснений, о том почему в этом пункте 3 фреймворка. Если смотреть по рынку, то на нем больше всего вакансий связанных с Django, но я бы не сказал что это самый приятный фреймворк для написания программ. Он просто плотно занял нишу и на нем в свое время написали очень большое число проектов.

Flask можно встретить в средних и крупных компаниях, в частности разработчики с высоким грейдом предпочитают легковесные фреймворки, которые легко конфигурировать. Его недостаток в том, что он синхронный, поэтому постепенно он отходит на второй план.

FastAPI – асинхронный фреймворк и именно на нем сейчас все стараются писать новые проекты. Если глядеть в будущее то нужно брать FastAPI.

Так какой же фреймворк учить? Правильный ответ – вам вообще должно быть не важно на каком фреймворке вы пишете свой код, сказали что команда пишет на Django – значит будем писать на Django. Если смотреть по факту, то фреймворки сильно не отличаются друг от друга. Везде одно и то же – делаешь эндпоинт, делаешь сервисную функцию и готово.

Мой совет – начать к примеру с Django, выучить его на неплохом уровне, написать парочку пет-проектов и только потом разобраться с Flask и FastAPI. Возможно даже не придется, потому что вы найдете работу на Django:)

Учить конечно лучше всего по документации, как минимум Django и FastAPI обладают шикарной документацией. Почему так? Фреймворки довольно быстро развиваются и все материалы по ним очень быстро устаревают, а вот документация нет.

Я предполагаю, что на старте может быть сложно учиться по докуметации, поэтому прилагаю ссылочки.

Для тестирования своих API первым делом поставьте себе Postman. Он позволяет делать запросы к вашему серверу как-будто бы их отправляет браузер, очень полезно в работе и обучении. Небольшое обучающее видео.

Django

Django не существует сам по себе, у него даже концепция "batteries include", что означает наличие множества как внутренних, так и внешних "батареек" (модулей). Вам обязательно нужно изучать фреймворк в связке с DRF. Фронтовая часть Django (все, что касается templates), на мой взгляд, устарела и в вакансиях встречается крайне редко. Поэтому если встретите где-то в теории этот блок, то его можно спокойно пропустить.

Бесплатно:

1) Видеокурс

Платно:

1) Курс на степике (со скидкой в 30%)

После получения навыков обязательно отработайте их на практике:

1) Напишите Pet-проект себе или своим друзьям. К примеру телеграм бота.

2) Попробуйте порешать тестовые задания из открытых источников или попросите у ментора полноценное реальное тестовое задание, наверняка они у него есть

3) Посмотрите что предлагают на рынке в качестве тестовых заданий для Python-backend и порешайте эти задания. Они тоже помогут вам прокачать навыки.

Flask

Flask – это уже фреймворк без батареек. Внутри ничего нет, ни структуры проекта, ни ORM, ни миграций. Все нужно ставить самому.

Обычно этот фреймворк используют в связке с SQLAlchemy и Alembic.

Бесплатно:

1) Видеокурс

FastAPI

FastAPI так же нуждается в дополнительных либах. Все они есть в документации. Рекомендую так же использовать SQLAlchemy (асинхронную).

Бесплатно:

1) Курс на степике

2) Видеокурс

WSGI & ASGI

Начинается DevOps часть нашего роадмапа.

Для чего вам это знать: wsgi/asgi сервера используются для наших API, написанных на разных фреймворках. С ними придется столкнуться при деплое своего проекта на боевой сервер.

В этой теме нужно разобраться со следующими технологиями:

1) uWSGI

2) Gunicorn

3) Uvicorn

4) Nginx

Как сейчас могут быть задеплоены проекты: есть машина, либо физическая, либо виртуальный сервер, купленный у хостинга. На него устанавливается сервер nginx, в который будет входить весь траффик на этот сервер. Сам nginx по сути будет являться гейтвеем в ваши сервисы, которые вы на этом сервере запустите. Ваше приложение поднято через uWSGI или Gunicorn в нескольких экземплярах (воркерах). Этот вариант деплоя используется если у компании нет желания/ресурсов/потребности в своем кубернетес кластере.

На этом шаге предлагаю вам узнать что такое uwsgi, gunicorn, uvicorn и nginx и попробовать поднять свой проект с несколькими воркерами. К Nginx вернемся на ручном деплое.

1) Статья зачем нужен Gunicorn

2) Python wsgi

3) Серия статей про wsgi

4) django + gunicorn

5) django + uwsgi

Docker + Docker-compose

Для чего вам это знать: технология контейнеризации очень удобна для быстрой настройки и деплоя своих приложений на разных средах. Docker сейчас используется абсолютно везде.

0) Как и для чего использовать Docker?

1) Docker с 0 до 100%

2) Docker за 3 часа

3) Docker zero -> hero

Брокеры сообщений: RabbitMQ/Kafka

Для чего вам это знать: брокеры сообщений часто используются в нагруженных API. Базовые знания о них требуются на собеседованиях и работе.

Вам не обязательно глубоко знать внутреннее устройство брокеров, достаточно понимать что это такое, в чем отличия между rabbitmq и kafka, и где нужно их применять. Уже на работе вы отточите навыки работы с ними.

1) Статьи: 1 и 2

2) Видео: 1, 2, 3

Ручной и автоматизированный деплой приложений: Gitlab CI/CD

Для чего вам это знать: сейчас все написанные нами API хостятся на виртуальных серверах. Мы должны уметь донести наш код до виртуального сервера и запустить его в работу.

0) Что такое деплой?

Ручной:

1) Деплой Django & Gunicorn & Nginx

2) Securely deploy django

3) Flask + Docker deploy

Автоматизированный:

1) Gitlab CI/CD за час

2) Еще Gitlab CI/CD за час

Kubernetes base

Для чего вам это знать: может показаться что этим должны заниматься только DevOps инженеры, однако бекед разработчикам тоже приходится лезть в конфигурацию кубера. Как минимум чтобы отрегулировать ресурсы сервера или добавить новый воркер в кластер. Плюсом сюда – часто приходится использовать kubectl для просмотра реалтайм логов наших приложений.

1) k8s полный курс

2) Кубернетес за 2 часа

2) Разворачиваем приложение в кубере

Архитектура ПО

Это самый бездонный и эфемерный блок в этом роадмапе. Постарался оставить только самое понятное и часто встречающееся.

Для чего вам это знать: знания об архитектуре помогают в проектировании кода. Как минимум если вы знаете определенный паттерн, то когда вы увидите его в коде, то будет намного проще понять что происходит. Еще часто бывает так, что задачи по архитектуре шарятся между членами команды, и вам придется проектировать свое решение и защищать его. Если оно будет построено на определенном базисе, то сделать это будет намного проще.

Я примерно разделил архитектуру на 3 больших блока:

1) Паттерны проектирования – какие-то локальные места в коде

2) Архитектура сервиса – архитектура всего вашего проекта

3) Микросервисная архитектура – архитектура группы ваших сервисов

Паттерны проектирования

1) Refactoring guru и книга А. Швеца "Погружение в паттерны проектирования"

2) Классика – Чистый код Роберта Мартина

Архитектура сервиса

1) Книга «Паттерны разработки на Python: TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура»

2) Классика – Чистая архитектура Роберта Мартина

3) Устаревшая архитектура MVC, нужно знать т.к. до сих пор спрашивают на собесах.

Микросервисная архитектура

1) Монолитная архитектура

2) Архитектура микросервисов

3) 26 основных паттернов микросервисной архитектуры

4) Serverless-архитектура

5) Микросервисы vs монолит vs serverless

6) Паттерны отказоустойчивости

7) Паттерн curcuit breaker

8) Highload-проектирование

Логирование

Для чего вам это знать: когда ваши приложения задеплоены и работают, они постоянно генерируют текстовые логи о своей работе. Нужно знать как грамотно организовать логирование, так как оно поможет вам в случае возникновения багов и ошибок.

1) Логирование в Python

2) loguru

3) Логирование в Kubernetes

4) Event-driven логгирование

Сбор и мониторинг метрик

Для чего вам это знать: в процессе работы приложения могут случаться различные события, на которые важно оперативно реагировать:

• пришло много пользователей в сервис и сильно выросла нагрузка
• используемая память дошла до верхних границ
• ресурсы процессора заполнены почти на максимум

Если вовремя не предпринять действия в этих ситуациях, то приложение может упасть или зависнуть. Это создаст проблемы бизнесу, которые мы не хотели бы допускать.

Стандарт в мониторинге это Prometheus + Grafana. Есть и другие решения, но в основном используются именно эти.

1) Что такое Grafana?

2) Prometheus + Grafana + Python + Docker

3) Мониторинг FastAPI приложения

Мониторинг ошибок

Для чего вам это знать: правильный мониторинг ошибок в сервисах позволяет на них оперативно реагировать. Классно когда реакция на проблему у разработчика происходит быстрее, чем у пользователей.

1) Sentry

2) Интегрируем Sentry в Python за 60 секунд

3) sentry-django

Софт-скиллы и работа в команде

Для чего вам это знать: внутреннее устройство команды и знание процессов позволит вам не потеряться когда начнете. Софт скиллы же в свою очередь влияют на ваше устройство в большей степени чем технические навыки.

1) Как развивать Soft Skills?

2) 10 Soft-skills

3) Курс про разработку ПО. Тут не будет кода, но это не делает курс менее интересным.

4) Kanban

5) Scrum

6) Работа с задачами в Jira

7) Код-ревью

Выход на рынок

Поздравляю, вы добрались до выхода на рынок! Тут важно отработать полный цикл вашего поиска работы, каждый шаг должен быть отточен: резюме -> отклик -> собеседование -> торги.

Для чего вам это знать: от навыков самопрезентации зависит вероятность приглашения вас в именно ту компанию, в которую вы хотите. Классно если каждый из шагов озвученных выше отработан вами на максимум.

Если вы ощущаете, что какой-то из этапов вам дается психологически тяжело или что-то не получается, даже после прочтения всех ссылок, то обратитесь к ментору.

1) Полезные материалы по устройству на работу

2) Цикл статей про продажу себя

3) Вопросы для подготовки к Python Developer интервью

4) Популярные HR-вопросы

5) 100 вопросов Python

6) Собеседования Python (Junior)

7) Собеседования Python (Middle/Senior)

8) Мок-собеседование Django-разработчика

Желаю вам удачи!

Альтернативные роадмапы

Будет полезно если вы посмотрите, что предлагают изучать другие люди. Классно, когда вы используете в обучении несколько источников правды.

1) https://roadmap.sh/backend

2) https://takentui.notion.site/Roadmap-Python-Developer-a9636b2702544fde84dc0c71d38a731b

3) https://telegra.ph/Python-Backend-Roadmap-11-29

4) https://tropical-tabletop-df5.notion.site/Roadmap-timeline-98fe6649d3be41a78a3bb20fd3cd9a32