- Страна
- Россия
Python-разработчик в команду IBP-платформы
Оценка ИИИнтересный стек технологий (Python 3.11+, FastAPI, Polars) и работа над сложным продуктом для бизнес-планирования. Четкие требования и понятные задачи делают вакансию привлекательной для опытных разработчиков.
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 глубоких знаний Python 3.11+, опыта работы с большими данными и сложной бизнес-логикой. Высокая планка (Middle+/Senior) подразумевает умение оптимизировать производительность и проектировать архитектуру пайплайнов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции уровня Middle+/Senior в российском финтехе или продуктовой разработке предлагаемый диапазон соответствует рыночным ожиданиям. Верхняя граница может достигать 400 000 рублей для кандидатов с сильной экспертизой в ETL и оптимизации БД.
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
ID 3527
Python-разработчик в команду IBP-платформы
"Middle+
(ближе к Senior)"
"Python-разработчик в команду IBP-платформы
Ищем Python-разработчика в команду платформы интегрированного бизнес-планирования. Платформа автоматизирует прогнозирование спроса, supply/sourcing-сценарии, загрузку и валидацию данных, расчёты, отчётность, интеграции и фоновые задачи.
Гражданство: РФ
Чем предстоит заниматься:
*✅*Разрабатывать backend-сервисы и бизнес-логику на Python.
*✅*Проектировать REST API, модели данных и расчётные пайплайны.
*✅*Работать с большими табличными данными: загрузка, валидация, преобразование, агрегация и расчёты.
*✅*Развивать ETL/jobs-компоненты: фоновые задачи, расписания, логи, статусы, обработку ошибок и повторные запуски.
*✅*Работать с PostgreSQL, очередями, брокерами сообщений, кешированием и асинхронной обработкой.
*✅*Оптимизировать производительность сервисов, расчётов и SQL-запросов.
*✅*Писать unit- и интеграционные тесты, участвовать в code review и техническом проектировании.
Что ожидаем:
*🔥*Коммерческий опыт backend-разработки на Python и уверенное знание Python 3.11+.
*🔥*Опыт с Django/DRF, FastAPI, REST API, OpenAPI/Swagger и Pydantic.
*🔥*Уверенная работа с PostgreSQL: SQL, индексы, миграции, транзакции, блокировки и оптимизация запросов.
*🔥*Опыт с SQLAlchemy и/или Django ORM.
*🔥*Знание Redis, RabbitMQ, Celery или аналогичных инструментов.
*🔥*Понимание асинхронного программирования в Python.
*🔥*Опыт написания тестов на pytest.
*🔥*Практический опыт работы с Docker, Git и CI/CD.
*🔥*Умение разбираться в существующем коде, декомпозировать задачи и доводить решения до production-ready состояния.
Будет плюсом
*🔥*Опыт работы с pandas или polars, ETL-пайплайнами, файловыми хранилищами S3/MinIO/Yandex Object Storage, Kafka и Kubernetes.
*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️**❗️*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Django
- Django REST Framework
- FastAPI
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- Redis
- RabbitMQ
- Celery
- Docker
- Git
- CI/CD
- PyTest
- Pandas
- Polars
- ETL
- S3
- Kafka
- Kubernetes
Возможные вопросы на собеседовании
IBP-платформы работают с большими объемами данных. Важно понимать, как кандидат оптимизирует сложные выборки.
Расскажите о вашем опыте оптимизации тяжелых SQL-запросов в PostgreSQL. Какие инструменты (EXPLAIN ANALYZE и др.) и стратегии индексирования вы использовали?
Вакансия предполагает работу с фоновыми задачами и очередями.
Как вы обеспечиваете отказоустойчивость и обработку ошибок в Celery? Как реализовать механизм повторных запусков (retries) с экспоненциальной задержкой?
Упоминается работа с большими табличными данными.
В каких случаях для обработки данных в Python вы выберете Pandas/Polars, а в каких — чистый SQL или SQLAlchemy? Приведите примеры из практики.
Проект требует асинхронного программирования.
Какие основные проблемы могут возникнуть при смешивании синхронного и асинхронного кода в одном приложении на FastAPI/Django?
Для уровня Middle+/Senior важно умение проектировать системы.
Опишите процесс проектирования нового REST API сервиса: от модели данных до документации в Swagger. На что вы обращаете внимание в первую очередь?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
