Senior Python Developer (Backend/Data)
Оценка ИИИнтересный стек технологий, объединяющий бэкенд и работу с данными, а также работа в востребованных доменах (E-commerce, Fintech). Однако отсутствие информации о компании и уровне дохода не позволяет поставить максимальный балл.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы как в классическом бэкенде (FastAPI, Django), так и в Data Engineering (Spark, ClickHouse). Уровень Senior предполагает самостоятельность в принятии архитектурных решений для сложных систем (MDM, Fintech).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный стек и уровень Senior в российском финтехе и e-commerce обычно предполагают зарплату выше среднего по рынку. Ожидаемый диапазон для таких специалистов составляет от 350 000 до 550 000 рублей после налогов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Python Developer (Backend/Data)
Грейд: Senior
Стек: Python, FastAPI, Flask, Django, SQLAlchemy, PostgreSQL, ClickHouse, Apache Spark
Senior Python Developer (Backend/Data) to work on e-commerce solutions, MDM systems, and fintech services. Focus on microservices, API development, data processing, and infrastructure.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- Flask
- Django
- SQLAlchemy
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Apache Spark
- Microservices
- API
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с большими данными и понимания специфики аналитических БД.
В каких случаях вы предпочтете ClickHouse вместо PostgreSQL для хранения данных в e-commerce проекте?
Оценка навыков проектирования распределенных систем.
Как вы обеспечиваете консистентность данных между микросервисами в MDM-системе?
Проверка владения инструментами обработки данных.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-задач. С какими узкими местами вы сталкивались?
Оценка понимания работы ORM и производительности запросов.
Какие подходы вы используете для оптимизации сложных запросов в SQLAlchemy при работе с большими объемами данных?
Проверка архитектурного мышления.
Как бы вы спроектировали API для интеграции финтех-сервиса с внешними партнерами, учитывая требования безопасности и отказоустойчивости?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
