- Страна
- Россия
Python Backend разработчик (мидл+)
Оценка ИИИнтересная предметная область (предиктивная аналитика в промышленности) и современный технологический стек. Гибридный формат работы в Москве и работа с GPU делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
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 ИИРоль требует не только отличного знания Python, но и серьезных навыков в DevOps (Linux, Docker, GPU) и мониторинге систем (Loki, Prometheus). Уровень Middle+ предполагает самостоятельность в деплое и глубокое понимание сетевых протоколов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для уровня Middle+ в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 380 000 рублей. Учитывая специфику работы с GPU и промышленным сектором, можно ожидать предложения по верхней границе рынка.
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
*🗂* Python Backend разработчик (мидл+)
Гибрид (Москва) Piklema — занимается разработкой решений в области предиктивной аналитики для горнодобывающей отрасли.
Требования:
– Уверенный Python (asyncio, threading, multiprocessing)
– Опыт backend-разработки (FastAPI или аналоги, БД, ORM)
– Практический опыт с Docker и docker-compose
– Уверенный Linux (настройка, диагностика, работа с сервисами)
– Понимание работы брокеров сообщений (RabbitMQ, Redis, Celery, Dramatiq)
– Базовое понимание сетей (TCP/IP, маршрутизация)
– Опыт деплоя и сопровождения сервисов
– Понимание, как работает система в продакшене (логи, метрики, отказоустойчивость)
– Навыки работы с GPU и умение запускать и отлаживать приложения в Docker с GPU
– Понимание принципов observability (метрики, логи, трейсы)
– Опыт или знакомство с инструментами: Grafana, Prometheus, Telegraf, Loki
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- asyncio
- FastAPI
- Docker
- Docker Compose
- Linux
- RabbitMQ
- Redis
- Celery
- Dramatiq
- TCP/IP
- GPU
- Grafana
- Prometheus
- Telegraf
- Loki
- ORM
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует навыков работы с GPU в контейнерах, что критично для предиктивной аналитики.
Расскажите о вашем опыте проброса GPU в Docker-контейнеры. С какими сложностями вы сталкивались при отладке таких приложений?
В требованиях указаны asyncio, threading и multiprocessing. Важно понимать, когда какой инструмент эффективнее.
В каких ситуациях вы предпочтете использование multiprocessing вместо asyncio в Python-приложении? Приведите пример из практики.
Компания работает с промышленными данными, где важна надежность.
Как бы вы организовали систему мониторинга и алертинга для сервиса, работающего в условиях нестабильной сети на удаленном объекте?
Упоминаются различные брокеры и очереди (Celery, Dramatiq).
В чем ключевые отличия между RabbitMQ и Redis как брокерами сообщений? В каком случае вы выберете Dramatiq вместо Celery?
Требуется понимание TCP/IP и маршрутизации.
Опишите процесс диагностики сетевой связности между двумя микросервисами в Linux-окружении. Какие инструменты вы будете использовать?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
