Python-разработчик для сбора товарных данных
Оценка ИИEcom.tech (бывший Samokat.tech) — известный бренд с сильной инженерной культурой. Предлагаются отличные условия (ТК РФ, ДМС, обучение) и работа с действительно большими данными, что ценно для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенных навыков асинхронного программирования и практического опыта парсинга, что предполагает знание обхода защит и работы с большими объемами данных. Стек технологий современный (FastAPI, Kafka, ClickHouse), что требует от кандидата хорошей технической базы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Python-разработчика уровня Middle/Senior в российском e-commerce секторе рыночный диапазон составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Предложения Ecom.tech обычно соответствуют верхним границам рынка для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*💻 [Ecom.tech](http://Ecom.tech/) ищет Python-разработчика для сбора товарных данных*
Команда собирает ассортимент, цены, остатки и характеристики товаров с торговых площадок. Предстоит писать парсеры, работать с терабайтами данных и развивать внутренние библиотеки.
Нужны уверенный Python, асинхронность, реляционные базы и практический опыт парсинга. В стеке FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse и Kafka.
Удалённо или гибрид. Оформление по ТК РФ, ДМС и обучение. Зарплата не указана.
*➡️* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PostgreSQL
- Kafka
- FastAPI
- ClickHouse
- asyncio
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия напрямую связана со сбором данных, поэтому важно понимать, как кандидат справляется с блокировками.
Какие стратегии вы используете для обхода антифрод-систем и капчи при масштабном парсинге данных?
В стеке указана Kafka, что критично для передачи больших потоков данных между парсерами и хранилищем.
Опишите ваш опыт работы с Kafka: как вы обеспечиваете гарантию доставки сообщений (delivery semantics)?
Работа с терабайтами данных требует понимания различий в СУБД.
В каких случаях для хранения товарных данных вы выберете PostgreSQL, а в каких — ClickHouse?
Асинхронность — ключевое требование для эффективного сбора данных.
Как бы вы организовали очередь задач для парсинга тысяч страниц, используя asyncio и внешние брокеры?
Развитие внутренних библиотек требует навыков проектирования API.
Какими принципами вы руководствуетесь при проектировании внутренних библиотек, чтобы они были удобны для других разработчиков команды?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
