Python Fullstack - разработчик Middle+
Оценка ИИИнтересный стек (HTMX) и социально значимые задачи по автоматизации. Однако отсутствие информации о компании и четких зарплатных ожиданий немного снижает привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python и специфической связки фронтенд-технологий (HTMX, Jinja2). Работа в закрытой сети накладывает дополнительные требования к дисциплине и безопасности разработки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля уровня Middle+ на российском рынке вилка составляет от 200 до 350 тысяч рублей. Данная вакансия предполагает работу над внутренними системами, что обычно соответствует среднерыночным показателям для опытных разработчиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Python Fullstack - разработчик Middle+
Грейд: Middle+
Стек: Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Jinja2, HTMX, HTML, CSS
Разработка и доработка внутренних систем автоматизации бизнес-процессов (документооборот, работа с корреспонденцией, распознавание документов) в закрытой сети.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- SQLAlchemy
- PostgreSQL
- Jinja2
- HTMX
- HTML
- CSS
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с асинхронностью в FastAPI и понимания жизненного цикла запроса.
Как вы организуете обработку фоновых задач в FastAPI при работе в закрытой сети без доступа к внешним облачным сервисам?
HTMX — специфический выбор для фронтенда, важно понять, как кандидат структурирует код.
В чем преимущество использования HTMX в связке с Jinja2 по сравнению с классическими SPA-фреймворками для внутренних систем?
SQLAlchemy и PostgreSQL являются ядром системы документооборота.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов и использования индексов в PostgreSQL для систем с большим объемом документов.
Проверка навыков работы с данными.
Какие библиотеки или подходы вы использовали для распознавания и парсинга документов (OCR) на Python?
Важно для работы в закрытом контуре.
С какими ограничениями вы сталкивались при разработке и деплое приложений в изолированных (air-gapped) сетях?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
