1. Глубокие знания Python 3.12+ – уверенное владение новыми возможностями языка, включая pattern matching, улучшения в синтаксисе и стандартной библиотеке.

  2. Асинхронное программирование (asyncio, Trio) – умение писать масштабируемый неблокирующий код, критично для работы с веб-сервисами, API и многозадачностью.

  3. Работа с фреймворками FastAPI и Django – востребованные инструменты для создания веб-приложений и API, с фокусом на производительность и типизацию.

  4. DevOps и облачные технологии (Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure) – знание CI/CD, контейнеризации и оркестрации для эффективного развёртывания приложений.

  5. Data Engineering и работа с большими данными (Pandas, PySpark, SQL, Apache Airflow) – навыки извлечения, обработки и трансформации данных, создание ETL-пайплайнов.

  6. Машинное обучение и AI-инструменты (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face) – применение ML/AI в проектах, включая обучение моделей и интеграцию ИИ в продукты.

  7. Типизация и проверка кода (mypy, Pydantic, Ruff) – использование статической типизации и инструментов анализа кода для повышения качества и надёжности.

  8. API-интеграции и взаимодействие с внешними системами (REST, GraphQL, WebSocket) – разработка и потребление API, включая безопасность и производительность.

  9. Тестирование и обеспечение качества (pytest, coverage, TDD/BDD) – автоматизированное тестирование, написание тестов с высокой степенью покрытия, поведенческое тестирование.

  10. Soft Skills и командная работа (Agile, Code Review, Git, коммуникация) – эффективное взаимодействие в команде, участие в планировании, ревью и внедрение лучших практик разработки.

Опыт работы с базами данных и системами хранения информации

  1. Разработка и оптимизация запросов в PostgreSQL
    Разработка эффективных SQL-запросов для обработки больших объемов данных в системе PostgreSQL. Оптимизация запросов с использованием индексов, оконных функций и подзапросов. Создание и поддержка сложных схем баз данных для обеспечения высокой производительности системы в условиях ограниченных ресурсов.

  2. Работа с NoSQL базой данных MongoDB
    Разработка и интеграция приложений с использованием MongoDB. Создание коллекций для хранения данных, проектирование схем и индексация для обеспечения высокой скорости запросов. Внедрение репликации и шардирования для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости системы.

  3. Проектирование и внедрение ER-диаграмм для MySQL
    Проектирование структуры базы данных с использованием инструментов моделирования и построения ER-диаграмм. Внедрение нормализации данных для повышения качества хранения информации и уменьшения избыточности. Разработка процедур миграции данных и обеспечение целостности данных в процессе их перемещения.

  4. Интеграция с распределёнными системами хранения данных
    Разработка решений по интеграции с распределёнными файловыми системами и хранилищами данных (например, Hadoop, Amazon S3). Создание API для загрузки и извлечения больших объемов данных в реальном времени. Обеспечение безопасности данных при их передаче через нестабильные сети.

  5. Администрирование и настройка Redis
    Настройка и администрирование Redis для хранения кэшированных данных в веб-приложениях. Оптимизация работы с кешами, управление временем жизни ключей и мониторинг производительности системы. Внедрение Redis в качестве брокера сообщений для реализации очередей задач и масштабирования обработки асинхронных операций.

  6. Миграция данных между различными СУБД
    Разработка скриптов для автоматизированной миграции данных между различными СУБД, включая Oracle, PostgreSQL и MySQL. Обеспечение целостности данных и минимизация времени простоя при миграции. Тестирование миграций для предотвращения потерь данных и повреждения схем.

  7. Использование SQLAlchemy для ORM и работы с БД в Python
    Реализация сложных запросов и манипуляций с данными с помощью SQLAlchemy ORM. Построение моделей для работы с реляционными и нереляционными базами данных. Обеспечение миграции схем и интеграции с другими инструментами, такими как Alembic для управления версиями базы данных.

Ошибки на собеседовании Python-разработчика и почему их избегать

  1. Неподготовленность к техническим вопросам
    Отсутствие базовых знаний по синтаксису Python, алгоритмам и структурам данных вызывает сомнения в уровне профессионализма и снижает шансы пройти дальше.

  2. Игнорирование объяснений кода
    Если кандидат не объясняет логику написанного кода, это воспринимается как недостаток понимания или неспособность эффективно коммуницировать.

  3. Неспособность решать задачи по алгоритмам и оптимизации
    Решения с плохой эффективностью или отказ от попыток улучшить код показывают слабые аналитические способности и ограниченный опыт.

  4. Пренебрежение стилем кода и PEP8
    Несоблюдение стандартов кодирования демонстрирует неуважение к профессиональным нормам и усложняет совместную работу в команде.

  5. Отсутствие вопросов к интервьюеру
    Неинтерес к проекту и компании может восприниматься как отсутствие мотивации и желания развиваться.

  6. Плохое владение инструментами разработки
    Незнание систем контроля версий, тестирования и отладки указывает на недостаток практического опыта.

  7. Слишком общий или уклончивый ответ на вопросы о прошлом опыте
    Это вызывает подозрения, что кандидат скрывает недостатки или не имеет релевантного опыта.

  8. Несоблюдение времени и невнимание к инструкциям
    Опоздания или игнорирование формата собеседования показывают непрофессионализм.

  9. Излишняя самоуверенность или, наоборот, чрезмерная скромность
    Первое отпугивает, второе — вызывает сомнения в компетентности.

  10. Отсутствие примеров из реальных проектов
    Без конкретных кейсов сложно оценить практические навыки кандидата.

Ответ на вопрос о зарплатных ожиданиях

Когда вас спрашивают: «Какая у вас зарплатная вилка?», важно быть готовым ответить так, чтобы сохранить переговорную позицию и при этом показать свою открытость и профессионализм. Ниже приведены два подхода: вежливый обход и уверенное обозначение ожиданий.

Вежливый обход:

  1. «Я открыт к обсуждению и хотел бы сначала лучше понять задачи и ожидания по роли. Обычно условия формируются в зависимости от объема ответственности, технологий и команды.»

  2. «У меня есть определённые ориентиры, но я хотел бы сначала услышать больше о вашем предложении и системе компенсации, чтобы дать более точный ответ.»

  3. «Для меня важно, чтобы роль соответствовала моим навыкам и позволяла профессионально развиваться. Я уверен, что при совпадении ожиданий мы найдём подходящие условия для обеих сторон.»

Уверенное обозначение ожиданий:

  1. «На текущий момент я ориентируюсь на вилку от 250 000 до 350 000 рублей на руки, в зависимости от задач, уровня ответственности и дополнительных условий (опционы, удалёнка, бонусы).»

  2. «С учетом моего опыта и рынка, комфортная вилка для меня — 280–330 тысяч рублей нетто. Конечно, я открыт к обсуждению, если предложение будет интересным по задачам и перспективам.»

  3. «Мои ожидания — в районе 300 тысяч рублей после вычета налогов. Это соответствует моим текущим навыкам и ценности, которую я могу принести команде. Готов обсуждать детали.»