- Страна
- Таиланд
Backend-разработчик (Python)
Оценка ИИСильный бренд, полная удаленка по всему миру с выплатами в валюте и отличный соцпакет. Стек технологий современный, а задачи предполагают высокий уровень ответственности и влияния на продукт.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокие требования к архитектурным навыкам (DDD) и опыту работы с распределенными системами (Kafka, Kubernetes). Позиция подразумевает роль фича-оунера, что требует не только кодинга, но и сильных коммуникативных навыков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в долларах для Senior Python разработчика на мировом рынке обычно находится в диапазоне $5000-$8000. Предложение Aviasales конкурентоспособно для удаленной работы, особенно учитывая возможность релокации в локации вроде Таиланда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Backend-разработчик (Python)
*🏢* Компания: Aviasales — «Авиасейлс для бизнеса» (сервис организации командировок и мета‑поиск авиабилетов для компаний)
*🌍* Формат: Удалёнка — в любой точке мира (выплаты в долларах)
О компании:
Авиасейлс для бизнеса помогает компаниям организовывать командировки: дешёвые тревел‑услуги, личный кабинет, настраиваемые тревел‑политики и закрывающие документы для бухгалтерии. Продают авиабилеты, отели, Ж/Д, автобусы, трансферы и дополнительные услуги. Бэкенд написан на Python, фронтенд — REST; разработка планируется недельными спринтами в Jira.
Задачи:
• Разрабатывать бэкенд на Python и вносить изменения в существующие компоненты
• Проактивно предлагать улучшения в архитектуре и коде
• Участвовать в планировании развития системы и приоритезации задач
• Проектировать архитектуру новых бэкенд‑сервисов для корпоративного тревела (авиа, ж/д, отели, автобусы, политики, отчётность)
Требования:
• Уверенное владение Python
• Экспертиза в DDD и лучших архитектурных практиках
• Опыт с Django / FastAPI / SQLAlchemy
• Опыт работы с PostgreSQL и MongoDB, умение строить оптимальные схемы данных
• Знание Kubernetes, Docker и CI/CD (Jenkins, GitHub Actions)
• Опыт с системами очередей и асинхронными задачами (Kafka); навыки автоматизированного тестирования (pytest); опыт фича‑оунерства и коммуникации с бизнес‑и тех‑стейкхолдерами
Стек:
Python, Django, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, MongoDB, Kubernetes, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Kafka, pytest, REST, Jira
Условия:
• Работа удалённо из любой точки мира, оплата в долларах
• Гибкие, негромоздкие процессы и открытые коммуникации
• Компенсация ДМС, психотерапии или курсов иностранных языков, занятия спортом; есть оплачиваемый больничный
• Возможность работать, например, с Пхукета с видом на океан
*📩* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Django
- FastAPI
- SQLAlchemy
- PostgreSQL
- MongoDB
- Kubernetes
- Docker
- Jenkins
- GitHub Actions
- Kafka
- PyTest
- REST
- DDD
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует экспертизы в Domain-Driven Design для проектирования сложных бизнес-процессов.
Расскажите о вашем опыте применения DDD: как вы выделяли ограниченные контексты (Bounded Contexts) в своих прошлых проектах?
В стеке указаны как реляционные, так и NoSQL базы данных.
В каких случаях при разработке тревел-сервисов вы бы предпочли MongoDB вместо PostgreSQL, и наоборот?
Работа с авиабилетами и отелями требует высокой надежности и обработки асинхронных событий.
Как вы обеспечиваете гарантию доставки и обработки сообщений в Kafka при интеграции с внешними поставщиками услуг?
Роль предполагает участие в планировании и приоритезации.
Как вы подходите к оценке технического долга и аргументируете необходимость рефакторинга перед бизнес-стейкхолдерами?
Упоминается использование SQLAlchemy и FastAPI.
Какие подходы вы используете для оптимизации производительности запросов в SQLAlchemy при работе с большими объемами данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
