1. Понять ожидания

    • В первый день уточнить задачи испытательного срока, критерии оценки и ключевые метрики.

    • Уточнить приоритеты: багфиксы, разработка фич, скорость vs качество.

  2. Разобраться в проекте

    • Изучить кодовую базу, структуру проекта и используемые библиотеки.

    • Ознакомиться с документацией, git-историей и архитектурой.

    • Понять бизнес-логику и назначение продукта.

  3. Показать техническую компетентность

    • Писать чистый, читаемый и тестируемый код.

    • Покрывать код юнит-тестами, использовать type hints.

    • Соблюдать стандарты PEP8, использовать линтеры и форматтеры (flake8, black, isort).

    • Давать понятные коммиты, следовать git flow команды.

  4. Быстро входить в задачи

    • Выбирать сначала мелкие задачи, чтобы войти в ритм и понять процессы.

    • Минимизировать время на онбординг: задавать точечные вопросы, не отвлекать по мелочам.

    • Работать в тесной связке с ментором или тимлидом.

  5. Коммуникация и командная работа

    • Регулярно апдейтить статус задач на daily митингах.

    • Активно участвовать в код-ревью, как автор, так и рецензент.

    • Принимать критику и оперативно вносить правки.

    • Показывать инициативу — предлагать улучшения, автоматизации.

  6. Инициативность и рост

    • Предлагать улучшения в коде, архитектуре или процессах.

    • Осваивать стек компании: Docker, CI/CD, async, FastAPI, DRF и т.д.

    • Вести заметки, фиксировать узкие места и решения.

  7. Демонстрация результатов

    • Завершать задачи в срок, документировать выполненную работу.

    • Показывать демо на спринт-ревью или при первой возможности.

    • Вести список выполненных задач и достигнутых результатов.

  8. Фидбэк и адаптация

    • Запрашивать обратную связь через 2–3 недели.

    • Анализировать замечания и оперативно корректировать поведение или подход.

    • Не замыкаться, если что-то не получается — вовремя просить помощь.

Благодарственное письмо после собеседования программиста Python

Тема: Благодарю за собеседование

Здравствуйте, [Имя интервьюера]!

Благодарю вас за возможность пройти собеседование на позицию Python-разработчика в вашей компании. Мне было очень приятно пообщаться с вами и узнать больше о команде, проектах и подходе к разработке в [Название компании].

Особенно заинтересовала информация о [вставить конкретный аспект, обсуждавшийся на собеседовании — например, архитектуре проекта, использовании конкретных технологий или процессах CI/CD], и я уверен, что мой опыт и навыки в Python, а также практический опыт с [упомянуть релевантные технологии, например, Django, FastAPI, PostgreSQL] смогут принести пользу вашей команде.

Если потребуется дополнительная информация или примеры моих проектов, с радостью предоставлю. Также могу выполнить тестовое задание, если это необходимо для следующего этапа.

Благодарю за уделённое время и внимание. Буду рад(а) продолжить общение и узнать о результатах собеседования, когда у вас появится возможность.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

Опыт работы в Agile и Scrum

  • Участие в разработке программного обеспечения с использованием Agile-методологии, участие в ежедневных скрам-митингах для координации работы команды и обсуждения текущих задач.

  • Активное взаимодействие с продуктовым владельцем для уточнения требований, работы над созданием и улучшением беклога.

  • Применение принципов Scrum для организации эффективных спринтов, выполнения задач по приоритетам и адаптации к изменениям в требованиях.

  • Реализация и поддержка Python-приложений в рамках итеративной разработки с целью повышения производительности и качества кода.

  • Регулярное участие в ретроспективах, где анализировались итоги завершённых спринтов и предлагались улучшения в процессах работы.

  • Сотрудничество с командой для выполнения задач по CI/CD, автоматизации тестирования и мониторинга производительности приложений.

  • Применение инструментов Jira и Confluence для управления задачами и ведения документации проекта.

  • Работа в условиях изменяющихся требований и кратких сроков, с фокусом на гибкость и адаптацию к новым условиям.

  • Участие в code review, обмен опытом и внедрение лучших практик разработки с учётом особенностей команды.

Личный бренд Python-программиста: пошаговый план

1. Определение позиционирования

  • Уровень: начинающий / мидл / сеньор

  • Специализация: веб-разработка (Django/Flask), парсинг данных, автоматизация, Data Science и т.д.

  • ЦА: HR, заказчики, коллеги, менторы, студенты

Пример: «Я — Python-разработчик, помогаю компаниям автоматизировать процессы и создавать масштабируемые веб-приложения с использованием Django».

2. Оформление цифровых площадок

  • LinkedIn: профессиональное резюме, с примерами проектов, кейсами

  • GitHub: репозитории с понятной структурой, README, активность

  • Telegram-канал / блог / Medium / Substack: статьи, личные наблюдения, кейсы

  • YouTube / Reels / TikTok (опционально): короткие обучающие видео

Примеры публикаций:

  • GitHub: "Проект для автоматизации отчетов с использованием Pandas и openpyxl"

  • Medium: "Как я ускорил работу бэкенда на Django в 3 раза: разбор"

  • Telegram: "Каждый понедельник — один полезный сниппет на Python. Подписывайтесь"

  • LinkedIn: "Закрыл проект по API-интеграции с платежной системой Stripe — делюсь инсайтами"

3. Контент-план на месяц

  • 1-2 статьи в блог (технический разбор, туториал, опыт из жизни)

  • 1 видео (или Reels): короткий гайд или «лайфхак»

  • 3-4 поста в LinkedIn или Telegram: советы, мысли, результаты, мотивация

  • 1 разбор чужого кода или pull request с комментариями

Примеры:

  • «10 нестандартных способов использования list comprehensions в Python»

  • «Как писать читаемый код: аннотации типов, PEP8 и autoformat»

  • «Что должен знать Python-разработчик, кроме самого Python»

  • «Разбираю резюме Python-разработчика: как улучшить и что убрать»

4. Нетворкинг и комьюнити

  • Участие в конференциях (например, PyCon, Moscow Python)

  • Комментарии и обсуждения в Telegram-чатах и Reddit

  • Code review другим участникам GitHub

  • Подкасты: участие или запуск собственного

5. Продвижение и рост охвата

  • Использование хештегов: #python, #webdev, #Django, #codingtips

  • Кросспостинг контента между платформами

  • Коллаборации: совместные посты с другими разработчиками

  • Бесплатные мини-продукты: чеклисты, шпаргалки, open-source библиотеки

Пример:

  • «Скачай мой бесплатный чеклист по асинхронности в Python: aiohttp, asyncio, trio»

  • «Создал телеграм-бота для трекинга задач — выложил код, фидбэк приветствуется!»

6. Монетизация личного бренда (по мере роста)

  • Платные консультации

  • Обучающие курсы или вебинары

  • Фриланс и проектная работа

  • Продажа цифровых продуктов (боты, шаблоны, API-интеграции)

План подготовки к собеседованию на позицию Программист Python с упором на примеры из практики

  1. Анализ требований вакансии

    • Изучить описание вакансии.

    • Выделить ключевые навыки и технологии.

    • Подготовить реальные примеры из опыта, которые демонстрируют владение этими навыками.

  2. Технические знания и практические задачи

    • Освежить базовые концепции Python: типы данных, управление потоками, функции, ООП.

    • Подготовить примеры кода с разбором задач, которые вы решали (например, написание парсеров, автоматизация, работа с API).

    • Практика алгоритмов и структур данных (списки, словари, множества, очереди, стеки, деревья).

    • Привести примеры из проектов, где оптимизировали алгоритмы или улучшали производительность.

  3. Работа с библиотеками и фреймворками

    • Обсудить опыт работы с популярными библиотеками (requests, pandas, numpy, flask, django).

    • Примеры использования этих библиотек в реальных проектах (создание REST API, анализ данных, веб-скрейпинг).

    • Подготовить кейсы по отладке и тестированию кода (unittest, pytest).

  4. Системы контроля версий и командная работа

    • Описать опыт работы с Git: ветвление, слияние, разрешение конфликтов.

    • Рассказать о своем вкладе в командные проекты, использование pull requests и code review.

    • Примеры ситуаций, когда улучшали процессы совместной разработки.

  5. Решение проблем и кейсы из практики

    • Подготовить истории о решении сложных багов или нестандартных задач.

    • Примеры, когда нужно было быстро изучить новую технологию или библиотеку для проекта.

    • Рассказ о том, как организовывали архитектуру приложения или рефакторили код.

  6. Вопросы по DevOps и развёртыванию

    • Описать опыт работы с Docker, CI/CD.

    • Привести примеры, когда автоматизировали процесс тестирования и развертывания.

  7. Подготовка к поведению на собеседовании

    • Репетиция ответов на частые вопросы: «Расскажите о себе», «Почему Python?», «Ваши сильные и слабые стороны».

    • Практика рассказа о проектах с акцентом на личный вклад и результаты.

    • Продумать вопросы к интервьюеру о компании и команде.

Типичные проблемы Python-программистов при переходе на новые технологии и методы их решения

  1. Недостаток знаний и опыта с новой технологией
    Решение: систематическое изучение официальной документации, прохождение курсов и создание тестовых проектов для практики.

  2. Сопротивление изменениям и страх неопределённости
    Решение: постепенное внедрение новых технологий в небольших модулях, получение поддержки от команды и обмен опытом с коллегами.

  3. Проблемы совместимости с существующим кодом
    Решение: использование обёрток, адаптеров, и постепенный рефакторинг с тестированием, чтобы обеспечить плавный переход.

  4. Сложность интеграции новых библиотек и фреймворков
    Решение: изучение архитектуры новых инструментов, чтение гайдов по интеграции и использование проверенных паттернов проектирования.

  5. Проблемы с производительностью и оптимизацией
    Решение: профилирование кода, выявление узких мест и адаптация лучших практик оптимизации под новую технологию.

  6. Отсутствие или недостаток инструментов для отладки и мониторинга
    Решение: поиск и внедрение специализированных инструментов, настройка логирования и мониторинга на ранних этапах.

  7. Неумение эффективно использовать новые парадигмы программирования (например, асинхронность)
    Решение: изучение теории, написание небольших практических примеров и постепенное внедрение в реальные проекты.

  8. Проблемы с документацией и обучающими материалами (редкость или низкое качество)
    Решение: поиск альтернативных источников (форумы, блоги, видео), участие в сообществах, а также самостоятельное создание заметок и гайдов.

  9. Трудности с изменением ментальной модели и привычек кодирования
    Решение: регулярная практика, код-ревью с более опытными коллегами, рефлексия и принятие новых подходов.

  10. Недостаток времени на освоение новых технологий из-за текущих обязанностей
    Решение: планирование времени, выделение регулярных слотов для обучения, использование метода Pomodoro и микрообучения.

Развитие soft skills для Python-разработчика

1. Тайм-менеджмент

Цель: Повышение продуктивности, соблюдение сроков, снижение стресса.

1.1. Постановка целей и приоритетов

  • Использовать метод SMART для постановки краткосрочных и долгосрочных целей.

  • Освоить матрицу Эйзенхауэра для приоритизации задач.

  • Раз в неделю проводить обзор задач с фокусом на приоритеты.

1.2. Планирование и распределение времени

  • Внедрить технику Pomodoro: 25 минут работы, 5 минут отдыха, 4 цикла — затем длинный перерыв.

  • Использовать планировщик (например, Notion или Todoist) для ежедневного и недельного планирования.

  • Блокировать в календаре время под глубокую работу (deep work).

1.3. Отслеживание времени и анализа продуктивности

  • Вести трекинг времени с помощью Toggl или Clockify.

  • Анализировать итоги недели: какие задачи съели больше всего времени и почему.

  • Устранять «поглотителей времени» (социальные сети, уведомления).

2. Коммуникация

Цель: Эффективное взаимодействие в команде, четкое донесение мыслей, активное слушание.

2.1. Навыки письменной коммуникации

  • Пройти курс по деловой переписке.

  • Оттачивать навыки написания понятных сообщений в чатах и issue tracker'ах (Jira, GitHub).

  • Использовать шаблоны для pull request'ов, баг-репортов и техдокументации.

2.2. Навыки устной коммуникации

  • Участвовать в митингах с активной позицией: готовить свои тезисы заранее.

  • Практиковать короткие устные доклады (5–10 минут) в рамках команды.

  • Работать над голосом и дикцией (упражнения, речевые тренажёры).

2.3. Активное слушание и эмпатия

  • Переспрашивать и уточнять: “Правильно ли я понял, что…?”

  • Участвовать в ретроспективах и one-on-one встречах с акцентом на открытость.

  • Вести «дневник общения»: записывать, какие реакции вызывали сложные разговоры.

3. Управление конфликтами

Цель: Снижение напряжения, нахождение компромиссов, сохранение продуктивной атмосферы.

3.1. Распознавание конфликтов

  • Анализировать ситуации, когда возникают недопонимания или напряжение.

  • Отслеживать эмоциональные реакции и выявлять триггеры.

3.2. Развитие навыков конструктивного диалога

  • Использовать технику "Я-высказываний" (например: "Я чувствую…, когда…").

  • Изучить методику ненасильственного общения (ННО, Nonviolent Communication).

  • Научиться выслушивать другую сторону без перебиваний.

3.3. Стратегии разрешения конфликтов

  • Практиковать поиск win-win решений: какие интересы стоят за каждой позицией.

  • Вовлекать третью сторону (тимлида или фасилитатора) при эскалации.

  • После конфликта проводить разбор: что пошло не так и что можно улучшить.

4. Общие рекомендации по развитию soft skills

  • Ежемесячно читать одну книгу по личной эффективности или коммуникации (например, «Crucial Conversations», «Гибкое сознание», «7 навыков высокоэффективных людей»).

  • Найти ментора или коуча, с которым можно обсуждать прогресс.

  • Вести дневник soft skills: записывать успехи, ошибки, новые приёмы.

  • Раз в квартал делать самооценку и запрашивать обратную связь от коллег.

Использование GitHub и других платформ для демонстрации проектов в резюме и на интервью Python-разработчика

GitHub — основная платформа для хранения и демонстрации кода. В резюме указывай ссылку на свой профиль GitHub, особенно если там есть активные, законченные проекты или вклад в популярные репозитории. Для каждого проекта стоит подготовить:

  • Чёткое описание проекта в README: цель, технологии, функционал, инструкции по запуску.

  • Чистый и структурированный код с комментариями.

  • Историю коммитов, показывающую регулярность работы и прогресс.

  • Использование веток и pull requests для демонстрации навыков работы в команде.

Кроме GitHub, можно использовать:

  • GitLab и Bitbucket — альтернативы с аналогичными возможностями, также указываются в резюме.

  • Платформы для развертывания приложений (Heroku, Vercel, AWS) для демонстрации работающих версий проектов.

  • CodePen, Replit или Jupyter Notebook (для дата-сайенс и прототипов).

На интервью подготовь несколько проектов для обсуждения: будь готов объяснить архитектуру, выбор технологий, проблемы и способы их решения, а также продемонстрировать код в режиме живого просмотра. Если есть возможность, предоставь демо-версию проекта.

Также можно создать портфолио-сайт, где собраны ссылки на репозитории, описание и демо проектов, что добавит профессионализма.

Шаблон запроса отзыва для Python-разработчика

Здравствуйте, [Имя],

Надеюсь, у вас всё хорошо. Я обращаюсь с просьбой, которая для меня очень важна.

В рамках развития своей профессиональной деятельности как Python-разработчика я собираю отзывы и рекомендации от коллег и клиентов, с которыми имел возможность работать. Ваше мнение о нашей совместной работе будет для меня очень ценным. Это поможет мне лучше понимать свои сильные стороны, зоны для роста, а также повысит мою профессиональную репутацию.

Если у вас будет возможность оставить краткий отзыв о нашем взаимодействии — например, как я справлялся с задачами, уровень моего профессионализма, вовлечённость, коммуникация — я буду искренне благодарен.

Буду признателен, если вы сможете направить отзыв в свободной форме в ответ на это письмо или в виде короткого сообщения/письма/записи на [LinkedIn/другой ресурс, если применимо].

Заранее большое спасибо за уделённое время и поддержку!

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]
[Ссылка на профиль, если необходимо]

План действий при смене профессии или специализации в IT для программистов Python

  1. Оценка текущих знаний и опыта

    • Оценить, какие навыки из текущей профессии могут быть применимы в новой роли.

    • Выявить пробелы в знаниях, которые нужно восполнить для освоения новой специализации.

    • Проанализировать, какие области Python уже знакомы (например, веб-разработка, анализ данных, автоматизация), и какие требуют дополнительного обучения.

  2. Изучение новых технологий и инструментов

    • Пройти курсы или тренинги, направленные на нужную специализацию (например, Machine Learning, DevOps, Data Science, Backend-разработка).

    • Освоить библиотеки и фреймворки, специфичные для новой области, такие как TensorFlow, Flask, Django, Kubernetes и т.д.

    • Изучить основы работы с системами контроля версий (например, Git), а также различные инструменты для CI/CD.

  3. Практика через проекты

    • Разработать личные проекты, которые демонстрируют новые навыки (например, приложение на Flask для веб-разработки, анализ данных с помощью Pandas).

    • Участвовать в открытых проектах на GitHub или других платформах для практики и получения обратной связи.

    • Применять полученные знания на практике через фриланс, стажировки или волонтёрские проекты.

  4. Обновление резюме и профиля на LinkedIn

    • Обновить резюме с акцентом на новые навыки и проекты, подчеркивающие опыт в новой специализации.

    • Добавить соответствующие ключевые слова для улучшения видимости в поиске HR и рекрутеров.

    • Обновить профиль на LinkedIn, добавить новые достижения, проекты и сертификаты.

  5. Сетевой маркетинг и нетворкинг

    • Присоединяться к профессиональным сообществам, форумам и группам в социальных сетях, таких как StackOverflow, Reddit, Telegram и LinkedIn.

    • Участвовать в митапах, хакатонах и конференциях для общения с коллегами по новой специализации.

    • Создавать контент (статьи, блоги, видео) для демонстрации экспертизы и привлечения внимания рекрутеров.

  6. Подготовка к собеседованиям

    • Изучить типичные вопросы на собеседованиях для выбранной специализации и готовить ответы на них.

    • Проработать решение задач на платформах вроде LeetCode, HackerRank, для улучшения навыков кодирования и решения проблем.

    • Практиковать технические интервью с друзьями или коллегами для повышения уверенности и подготовки.

  7. Продолжение обучения

    • Регулярно следить за новыми трендами и обновлениями в выбранной области.

    • Поддерживать высокий уровень теоретических знаний через книги, блоги, подкасты и научные публикации.

    • Планировать дополнительные курсы и сертификацию для укрепления компетенций и повышения конкурентоспособности.

Уверенное знакомство с Python-разработчиком

Меня зовут [Имя], я Python-разработчик с опытом коммерческой разработки более [кол-во лет] лет. Мой профессиональный путь начался с сильного интереса к автоматизации и решению прикладных задач, что привело меня к изучению Python. Сегодня я использую его как основной инструмент для создания надёжных, масштабируемых и понятных решений.

Основная часть моего опыта связана с backend-разработкой. Я хорошо владею фреймворками Django и FastAPI, умею проектировать REST API, работаю с базами данных PostgreSQL и MongoDB, и разбираюсь в вопросах архитектуры. Также имел опыт написания асинхронных сервисов, работы с очередями (Celery, RabbitMQ) и контейнеризацией через Docker.

Я внимательно отношусь к качеству кода, пишу тесты, слежу за читаемостью и покрытием, применяю принципы SOLID и понимаю основы паттернов проектирования. Знаком с CI/CD, Git, облачными решениями вроде AWS и GCP.

Мне интересна работа в команде, где есть обмен знаниями, инженерная культура и возможность решать нестандартные задачи. Я быстро вникаю в новые проекты, умею грамотно оценивать сроки и предлагать оптимальные технические решения.

Шаблон резюме Python-разработчика с акцентом на достижения

Имя Фамилия
Python Developer
Email: [email protected] | Телефон: +7 (XXX) XXX-XX-XX | GitHub: github.com/yourprofile | LinkedIn: linkedin.com/in/yourprofile
Город, Страна | Готов к переезду/удаленной работе

Краткое описание

Python-разработчик с X-летним опытом в разработке backend-сервисов, автоматизации, работе с данными и API. Основное внимание — на качестве кода, скорости поставки решений и результативности проектов. Умею работать как в команде, так и самостоятельно.

Ключевые навыки

  • Языки: Python (3.x), SQL, Bash

  • Фреймворки: Django, FastAPI, Flask

  • Базы данных: PostgreSQL, MySQL, SQLite

  • DevOps: Docker, Git, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)

  • Тестирование: Pytest, unittest

  • Работа с API: REST, GraphQL

  • Дополнительно: Celery, Redis, Pandas, Linux

Опыт работы

Python Developer
Компания / Проект | Город | MM/YYYY — настоящее время

  • Разработал микросервис на FastAPI, уменьшив время отклика API на 35%

  • Переписал монолитный код на модульную структуру, сократив технический долг на 60%

  • Внедрил автоматическое тестирование (Pytest), повысив покрытие с 20% до 85%

  • Настроил CI/CD пайплайн (GitHub Actions), сократив время развертывания на 40%

  • Реализовал интеграцию с внешними API (платежные шлюзы, почтовые сервисы)

Junior Python Developer
Компания / Проект | Город | MM/YYYY — MM/YYYY

  • Автоматизировал обработку отчетов, сэкономив 10+ часов ручной работы еженедельно

  • Поддерживал и дорабатывал Django-приложение, закрыв 50+ багов за 6 месяцев

  • Написал скрипт для ETL обработки данных (Pandas + SQL), ускорив обработку в 3 раза

  • Проводил код-ревью и участвовал в спринтах по Agile

Образование

Бакалавр / Магистр
Университет | Факультет | Специальность | Годы обучения

Проекты (опционально)

Проект: Telegram-бот для напоминаний

  • Использованы: Python, aiogram, SQLite

  • Более 500 активных пользователей, хранение и отправка напоминаний в реальном времени

  • Реализовано хранение состояния пользователя и настройка расписаний

Проект: Сервис аналитики продаж

  • Использованы: Django, Celery, PostgreSQL, Pandas

  • Обработка и визуализация 1M+ записей, экспорт отчетов в Excel/PDF

  • Настроены автоматические задачи по расписанию (Celery Beat)

Языки

  • Русский — родной

  • Английский — технический (чтение/написание документации, переписка)

Опыт участия в хакатонах как показатель профессионального роста

Участие в хакатонах стало важной частью моего профессионального пути как Python-разработчика. За последние два года я принял участие в нескольких крупных хакатонах, включая [названия, например: "AI Hack Moscow", "Цифровой Прорыв" и "Hack the Crisis"]. Эти мероприятия стали не просто конкурсами, а возможностью решать реальные задачи под жесткими ограничениями по времени, работать в команде с незнакомыми людьми и создавать рабочие прототипы за 24–48 часов.

В рамках хакатонов я разрабатывал backend-сервисы на Python с использованием FastAPI и Flask, проектировал архитектуру систем, взаимодействовал с внешними API, а также настраивал пайплайны CI/CD. В одном из кейсов мы за 36 часов разработали MVP платформы для анализа настроений в социальных сетях с использованием NLP-библиотек (spaCy, Transformers), и наш проект вошёл в тройку победителей из более чем 100 команд.

Особую ценность представляет опыт быстрой адаптации под новые технологии, эффективной командной работы и навыков презентации технических решений жюри. Победы и призовые места подтверждают уровень профессионализма и умение решать нестандартные задачи под давлением времени.

Эти достижения я включаю в своё портфолио и рассматриваю как доказательство практических навыков, которые сложно продемонстрировать лишь с помощью резюме или диплома.

План профессионального развития Python-программиста на 1 год

1. Основные технические навыки (1-3 месяц)

  • Освежить и углубить знания Python: синтаксис, ООП, работа с файлами, обработка исключений.

  • Изучить продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, контекстные менеджеры, модули и пакеты.

  • Курсы:

    • «Python для продвинутых» на Coursera или Stepik

    • «Effective Python» (книга)

  • Практика: решение задач на LeetCode, Codewars (уровень от среднего к продвинутому).

2. Работа с фреймворками и библиотеками (3-6 месяц)

  • Изучить веб-фреймворки: Flask или Django (выбрать один).

  • Освоить работу с базами данных (SQLAlchemy, Django ORM).

  • Изучить REST API: создание и интеграция.

  • Курсы:

    • «Django для начинающих» или «Flask: полный курс» на Udemy

    • «REST APIs with Flask and Python»

  • Практика: создание мини-проекта с использованием выбранного фреймворка и API.

3. Инструменты и автоматизация (6-8 месяц)

  • Изучить основы DevOps: Docker, базовое знакомство с CI/CD.

  • Изучить тестирование: unittest, pytest, написание юнит-тестов.

  • Освоить работу с системами контроля версий Git.

  • Курсы:

    • «Docker для разработчиков»

    • «Автоматизация тестирования на Python»

  • Практика: интеграция Docker в проект, написание тестов для текущих проектов.

4. Продвинутые темы и специализация (8-11 месяц)

  • Выбрать специализацию:

    • Data Science (изучить numpy, pandas, matplotlib, sklearn)

    • Backend-разработка (асинхронное программирование, Celery, Redis)

    • Веб-скрапинг и автоматизация (BeautifulSoup, Selenium)

  • Курсы по выбранной специализации на Coursera, Udemy или Stepik.

  • Практика: разработка проекта, связанного с выбранной областью.

5. Работа над портфолио и софт-скиллы (11-12 месяц)

  • Завершить 2-3 полноценных проекта, выкладывая код на GitHub с документацией.

  • Создать личный сайт-портфолио с описанием проектов и резюме.

  • Практиковать код-ревью (участвовать в Open Source или внутренние ревью).

  • Развивать навыки коммуникации: участие в митапах, написание технических статей в блог.

Дополнительно на протяжении года:

  • Постоянное чтение технической литературы и блогов.

  • Регулярное участие в код-чатах, форумах и сообществах Python-разработчиков.

  • Ведение ежедневника для отслеживания прогресса и планирования обучения.