Python Lead/Senior — AI Tech
Оценка ИИПривлекательная позиция в сфере AI с возможностью релокации в Ереван. Высокий уровень ответственности и интересные задачи по архитектуре данных делают вакансию отличным выбором для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием значительного опыта (от 6 лет), необходимостью совмещать глубокие знания Data Engineering с навыками архитектора и лидерскими качествами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Lead Python в Ереване рыночный диапазон обычно составляет от $5000 до $8000. Вакансия предполагает высокий уровень ответственности, что должно соответствовать верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Python Lead/Senior — AI Tech
Местоположение: Ереван
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 24.10.2026
Требования:
• От 6 лет опыта в Python
• Сильный бэкграунд в Data Engineering, построении масштабируемых data pipelines и архитектуре ПО
• Техлидство, менторинг и code review
• Английский
О компании:
AI Tech. Ереван, гибрид 3 дня в офисе.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Anastasia Novitskaya
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Data Engineering
- Software Architecture
- Mentoring
- Code Review
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования сложных систем, что критично для позиции Lead.
Расскажите о самой сложной архитектуре data-пайплайна, которую вы проектировали: с какими узкими местами вы столкнулись и как их решили?
Оценка лидерских качеств и умения работать с командой.
Как вы подходите к процессу code review и менторингу junior/middle разработчиков, чтобы это способствовало их росту, а не просто исправлению ошибок?
Проверка владения современным стеком для обработки данных.
Какие инструменты и подходы вы считаете наиболее эффективными для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости распределенных систем на Python?
Оценка способности принимать архитектурные решения в условиях неопределенности.
Как вы выбираете между использованием готового решения (managed service) и разработкой собственного компонента архитектуры?
Проверка соответствия домену компании.
Был ли у вас опыт интеграции ML-моделей в продакшн-пайплайны и какие специфические проблемы вы при этом решали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
