1. Быстро освоить технологический стек проекта

    • Изучить используемые библиотеки, фреймворки, инструменты.

    • Понять архитектуру и стандарты кодирования в команде.

  2. Демонстрировать ответственность и инициативу

    • Своевременно выполнять поставленные задачи.

    • Задавать вопросы при неясностях, предлагать улучшения.

  3. Писать чистый, читаемый и поддерживаемый код

    • Следовать PEP-8 и внутренним стандартам.

    • Делать понятные коммиты с информативными сообщениями.

  4. Эффективно использовать систему контроля версий (Git)

    • Правильно работать с ветками, пулл-реквестами и код-ревью.

  5. Внимательно тестировать свою работу

    • Покрывать код юнит-тестами.

    • Проверять функциональность перед сдачей.

  6. Поддерживать коммуникацию в команде

    • Быть активным на митингах и в чатах.

    • Своевременно информировать о прогрессе и проблемах.

  7. Быстро учиться и адаптироваться

    • Изучать новые технологии и подходы по мере необходимости.

    • Открыто принимать обратную связь и корректировать ошибки.

  8. Управлять временем и приоритетами

    • Ставить реалистичные сроки выполнения задач.

    • Фокусироваться на важных и срочных вопросах.

  9. Проявлять профессионализм и командный дух

    • Помогать коллегам при возможности.

    • Сохранять позитивное отношение и уважение к другим.

  10. Показывать результаты и прогресс

    • Регулярно демонстрировать законченные задачи и достигнутые цели.

    • Делать краткие отчеты о проделанной работе.

Автоматизация обработки данных с помощью Python

В одном из проектов в крупной аналитической компании был поставлен вызов по ускорению обработки больших объемов данных, поступающих ежедневно из различных источников. Задача заключалась в том, чтобы автоматизировать процессы очистки данных и их преобразования в структуру, готовую для анализа.

Для решения задачи был разработан скрипт на Python с использованием библиотеки Pandas для обработки данных и регулярных выражений для очистки и фильтрации информации. Были интегрированы сторонние библиотеки, такие как NumPy для выполнения вычислений и SQLite для хранения промежуточных данных. На основе этого решения был создан автоматизированный процесс, который запускался каждый вечер и проводил все операции за считанные минуты.

До внедрения решения процесс обработки данных занимал около 6 часов вручную, включая исправление ошибок и проверку качества данных. После внедрения автоматизированного скрипта время обработки было сокращено до 30 минут. Это позволило аналитикам сосредоточиться на более сложных задачах, а также снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором. В результате общая эффективность работы команды увеличилась на 75%, что позволило ускорить принятие решений и улучшить качество отчетности.

Подготовка к интервью на позицию Python-разработчика

Подготовка к интервью с HR

  1. Изучите информацию о компании
    Ознакомьтесь с миссией, продуктами, культурой, последними новостями и технологическим стеком компании. Подготовьте 2–3 вопроса к HR о компании и команде.

  2. Разберите резюме
    Знайте каждую строчку своего резюме. Будьте готовы рассказать о каждом проекте, указанных технологиях и результатах своей работы.

  3. Подготовьте рассказ о себе
    Сформулируйте краткий (1–2 минуты) рассказ о себе: опыт, основные навыки, мотивация к смене работы, цели.

  4. Типовые вопросы HR
    Подготовьте ответы на вопросы:

    • Почему хотите работать у нас?

    • Почему ушли с предыдущей работы?

    • Опишите свой идеальный рабочий день.

    • Расскажите о трудной ситуации в команде и как вы ее решали.

    • Какую зарплату ожидаете?

  5. Оценка софт-скиллов
    Будьте готовы обсуждать коммуникацию в команде, умение работать с фидбеком, адаптацию к изменениям.

  6. Честность и адекватность
    Не приукрашивайте опыт, избегайте негативных высказываний о прошлом работодателе, сохраняйте спокойный и уверенный тон.

Подготовка к техническому интервью

  1. Язык Python
    Углубленно повторите:

    • Структуры данных (списки, множества, словари)

    • Замыкания, генераторы, декораторы

    • Работа с файлами, контекстные менеджеры

    • Исключения и их обработка

    • Асинхронность (async/await)

  2. Алгоритмы и структуры данных
    Решайте задачи на:

    • Сортировки, поиск

    • Стек, очередь, дерево, граф

    • Рекурсия, динамическое программирование

    • Работа с хэш-таблицами

  3. Фреймворки и библиотеки
    Подготовьте разбор проектов с использованием:

    • Django/Flask/FastAPI (основы маршрутизации, ORM, middlewares)

    • SQLAlchemy, Celery, Redis

    • Pytest или unittest для тестирования

  4. Базы данных
    Понимание SQL (JOIN, подзапросы, индексы, нормализация)
    Базовые знания PostgreSQL или MySQL.
    Основы NoSQL (например, MongoDB).

  5. REST API и HTTP
    Знание принципов REST, коды статуса, методы HTTP, работа с curl/Postman.
    Основы авторизации (JWT, OAuth2).

  6. DevOps и CI/CD (на базовом уровне)
    Основы Docker, виртуализация окружения
    Понимание пайплайнов GitHub Actions/GitLab CI

  7. Практика решения задач
    LeetCode, HackerRank, Codewars – решайте задачи ежедневно
    Приоритет – корректность, читаемость, эффективность

  8. Mock-интервью и тренировка речи
    Прогоните ответы с другом или используйте онлайн-сервисы для имитации интервью
    Проговаривайте мысли вслух при решении задач

Командная работа и лидерство в роли Python-разработчика

На одном из проектов я работал в команде из пяти разработчиков над внутренней системой аналитики для крупной e-commerce платформы. Каждый отвечал за отдельный модуль, но мы стремились к тесной синхронизации. Я предложил внедрить ежедневные короткие синки по 15 минут и единую документацию в Confluence. Это позволило снизить количество недопониманий и ускорить интеграцию между модулями.

Когда возникла проблема с производительностью основного модуля обработки данных, я взял на себя инициативу. Вне плана провёл профилирование, нашёл узкие места, провёл сессии парного программирования с коллегой, который изначально писал этот код. Вместе мы переписали часть логики, заменив вложенные циклы на использование Pandas и NumPy. Это дало ускорение почти в 3 раза. Я делился результатами с командой, оформил pull request с подробными комментариями и подготовил обучающую заметку для других.

Также я выступал в роли ментора для двух младших разработчиков. Мы раз в неделю проводили код-ревью в формате обучения, где я не просто указывал на ошибки, но и объяснял архитектурные подходы и best practices Python. Один из них через три месяца смог взять на себя полноценную задачу по интеграции внешнего API, полностью самостоятельно от проектирования до тестирования.

Технические задачи для подготовки к собеседованию на роль разработчика на Python

  1. Алгоритмы и структуры данных:

    • Реализовать сортировку (быструю, сортировка слиянием, сортировка вставками).

    • Найти среднее арифметическое, медиану и моду в списке чисел.

    • Задача на нахождение максимального/минимального элемента в массиве.

    • Разработка алгоритма поиска наибольшего общего делителя (НОД).

    • Реализовать алгоритм бинарного поиска.

    • Разработать алгоритм поиска циклов в графе.

    • Решение задачи нахождения пересечения двух отсортированных списков.

    • Реализовать структуру данных Stack (стек) и Queue (очередь) с использованием массива и связного списка.

  2. Решения задач на Python:

    • Проверить, является ли строка палиндромом.

    • Реализовать вычисление факториала числа.

    • Написать функцию для подсчета вхождений подстроки в строку.

    • Создать функцию, которая переворачивает строку.

    • Разработать функцию для поиска всех уникальных символов в строке.

    • Реализовать обработку исключений с помощью try/except.

    • Написать программу, которая находит все возможные перестановки строки.

  3. Решение задач по ООП:

    • Создать класс, представляющий двухмерную точку, с методами для вычисления расстояния между точками.

    • Разработать класс с перегрузкой оператора сложения и вычитания.

    • Создать класс для работы с временными интервалами (например, для работы с датами и временем).

    • Написать программу, которая моделирует работу банка с учетом различных типов счетов и операций.

  4. Решение задач на работу с файлами:

    • Написать программу, которая читает CSV-файл и выводит его содержимое.

    • Реализовать функцию для записи списка в текстовый файл.

    • Написать программу, которая парсит JSON-файл и выводит его содержимое.

    • Создать программу для сравнения двух файлов на идентичность.

  5. Работа с библиотеками и фреймворками:

    • Написать простое веб-приложение с использованием Flask или Django.

    • Разработать API с использованием FastAPI.

    • Создать программу для обработки данных с использованием библиотеки pandas.

    • Реализовать парсер веб-страницы с помощью библиотеки BeautifulSoup.

    • Написать тесты с использованием библиотеки pytest.

  6. Задачи на многозадачность:

    • Написать программу, которая использует многопоточность для обработки нескольких задач параллельно.

    • Реализовать асинхронную обработку задач с использованием asyncio.

    • Разработать простой сервер с многопоточностью.

  7. Решения задач на работу с базами данных:

    • Написать программу для подключения и работы с SQLite.

    • Реализовать CRUD-операции для работы с базой данных через ORM (SQLAlchemy).

    • Написать SQL-запросы для выборки данных с несколькими соединениями (JOIN).

  8. Паттерны проектирования:

    • Реализовать паттерн "Фабрика" для создания объектов.

    • Написать код с использованием паттерна "Одиночка".

    • Реализовать паттерн "Стратегия" для выбора алгоритма в зависимости от условий.

  9. Задачи по тестированию:

    • Написать юнит-тесты для алгоритма сортировки.

    • Создать тесты для проверки обработки ошибок.

    • Написать тесты для проверки работы с файлами.

  10. Оптимизация кода:

    • Протестировать и оптимизировать программу по времени выполнения.

    • Использовать memoization для оптимизации рекурсивных алгоритмов.

    • Оптимизировать программу с использованием генераторов и итераторов.

Профессиональный профиль — Python-разработчик с опытом в банковской сфере

Опытный Python-разработчик с глубоким пониманием банковских процессов и финансовых систем. Специализируюсь на создании масштабируемых, надежных и безопасных приложений для автоматизации бизнес-задач и улучшения клиентского опыта. Владение современными библиотеками и фреймворками, интеграция с банковскими API, оптимизация производительности и обеспечение высокого уровня качества кода. Умение работать в Agile-командах, быстро адаптироваться к изменениям и эффективно решать комплексные задачи.