- Зарплата
- 350 000 ₽ – 450 000 ₽
Техлид с глубоким знанием Python
Оценка ИИВысокая заработная плата в валюте (USDT), отсутствие бюрократии и современный стек технологий делают вакансию очень привлекательной. Возможность работы с AI и криптопроектами добавляет профессионального веса позиции.
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 техлида требует не только глубоких знаний Python и DevOps (K8s, CI/CD), но и управленческих навыков для проведения ревью и проектирования архитектуры. Дополнительную сложность, но и интерес, добавляют задачи в области AI и криптографии.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая вилка 350 000 – 450 000 ₽ на руки соответствует верхнему сегменту рынка для Senior/Lead Python разработчиков в России и СНГ. Оплата в USDT является дополнительным преимуществом, защищающим доход от валютных рисков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Компания: PaySol
Занятость: full-time
Контактное лицо: Откликнуться (TG)
Ищем опытного и амбициозного техлида с глубоким знанием Python, баз данных, инфраструктуры и CI/CD. Предстоит руководить группой разработки и развивать широкий спектр проектов: финансовые продукты, CRM-системы и другие.
Обязанности
Проектирование и развитие архитектуры проектов, принятие ключевых технических решений
Работа с командой: перформанс-ревью и код-ревью, декомпозиция и приоритизация задач
Разработка микросервисов с последующей передачей в команду
Участие в DevOps-процессах: CI/CD, контейнеризация, инфраструктура
Настройка и поддержка мониторинга, логирования и алертинга
Ответственность за технический роадмап backend-части проектов
Требования
Опыт backend-разработки от 6 лет
Python на уровне senior, с пониманием сильных сторон и узких мест языка
Опыт работы с микросервисной архитектурой
Стек: Django, FastAPI, Celery, asyncio, PostgreSQL, ClickHouse, RabbitMQ, Kafka, Redis
Уверенное владение Docker и Kubernetes (все проекты контейнеризированы)
Опыт работы с GitLab CI/CD
Будет плюсом
Опыт с Telegram API (Telethon) и разработки ботов
Опыт в AI/ML: интеграция open-source LLM, понимание, какая модель подходит под конкретную задачу
Опыт работы с криптовалютой: поднятие нод, логика отправки транзакций и т. д.
Что предлагаем
Гибкий график 5/2
Никакой бюрократии и тайм-трекеров
Оклад 350 000 – 450 000 ₽ на руки (по итогам собеседования), выплата в USDT
Работа в опытной продуктовой команде и возможность запускать проекты с нуля
Широкий спектр задач: от базовых до сложных и технологически интересных
Оплачиваемое обучение и повышение квалификации
Контактное лицо: Откликнуться (TG)
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Django
- FastAPI
- Celery
- asyncio
- PostgreSQL
- ClickHouse
- RabbitMQ
- Kafka
- Redis
- Docker
- Kubernetes
- GitLab CI/CD
- Telethon
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Техлид должен уметь обосновать выбор инструментов для высоконагруженных систем.
В каких случаях вы предпочтете Kafka вместо RabbitMQ для обмена сообщениями в микросервисах PaySol?
Проверка понимания асинхронности в Python, что критично для FastAPI и asyncio.
Как вы будете отлаживать Event Loop в asyncio, если заметите, что один из микросервисов начинает 'подвисать' под нагрузкой?
Важно понять, как кандидат балансирует между качеством кода и скоростью доставки фич.
Опишите ваш подход к проведению код-ревью: на что вы обращаете внимание в первую очередь и как даете фидбек, чтобы не демотивировать команду?
Проверка опыта работы с инфраструктурой, заявленной в вакансии.
С какими основными проблемами масштабирования PostgreSQL в Kubernetes вы сталкивались и как их решали?
Оценка готовности к работе с инновационными задачами компании.
Если нам нужно внедрить LLM для автоматизации ответов в CRM, по каким критериям вы будете выбирать между использованием API и развертыванием собственной open-source модели?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
