Задачи:
— Проектирование и разработка мобильных и веб-приложений, сервисов с использованием современных фреймворков (Django, Flask, FastAPI)
— Работа с базами данных: создание, оптимизация, написание запросов и обработка информации
— Реализация скриптов и утилит для автоматизации бизнес-процессов
— Интеграция с внешними системами и сервисами (REST API, другие интерфейсы)
— Тестирование, отладка и сопровождение программного обеспечения для надежной работы и соответствия требованиям
— Оптимизация производительности и масштабируемости решений для работы с большими объемами данных
— Работа в проектной команде: участие во встречах, code review, обмен опытом и помощь коллегам, менторство
Требования:
— Опыт создания приложений и разработки API на Python не менее 5-ти лет, используя веб-фреймворки (Django либо FastAPI / Aiohttp или другой асинхронный фреймворк)
— Опыт работы с СУБД хотя бы через ORM или SQLAlchemy (уверенное владение SQL, индексы, оптимизация запросов – для старших позиций)
— Желание работать в команде, участвовать в проектировании архитектуры, выдвигать предложения по улучшению решений и процессов
— Опыт внедрения собственных инициатив и улучшения процессов
Задачи:
- Построить надёжный распределённый сервис, который может пережить падение двух ДЦ. Развивать систему, которой пользуются сервисы Яндекса с миллионами инстансов. Обрабатывать десятки тысяч realtime-графов для каждого инцидентного сценария.
- Работать с алгоритмами консенсуса. Ядро распределённой системы использует алгоритм Raft. Есть задачи на повышение надёжности сервисов.
- Работать не только над инфраструктурными задачами. Предоставлять единый инструмент работы над стабильностью для разных классов сервисов: Поиска, Музыки, Такси. Помогать сервисам быть доступными 99.9999% времени и разработчикам узнавать о проблемах в течение 30 секунд с момента их появления. Следить за доступностью сервисов и работой отдельных пользовательских сценариев, например, радио в Музыке.
Требования:
- Разрабатывали на Python более трёх лет.
- Имеете опыт классической веб-разработки (кеш, очереди, асинхронные задачи).
- Работали с PostgreSQL.
- Тестируете свой код.
- Умеете работать и самостоятельно, и в команде.
Задачи:
- проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций
- развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий
- формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования
- проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации
- распределение нагрузки между членами команды
- контроль сроков выполнения задач
- организация внутренних процессов в команде
- контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований.
Требования:
- опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!)
- понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы
- опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL)
- понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF)
- понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio)
- уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit
- опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy)
- практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience
- опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker)
- уверенный Linux пользователь
- понимание принципов CI/CD
- умение работать в команде и эффективно распределять задачи
- понимание принципов и инструментов Scrum.
ОфисleadМосква
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
- разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы
- исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов
- участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой)
- проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов
- документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций
- участие в Code Review
- работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах.
Требования:
- базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули)
- понимание Git (коммиты, ветки, PR)
- основы SOLID и паттернов проектирования
- знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest
- понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
- общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах
- понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Задачи:
— развитие и оптимизация существующих ИИ-агентов
— проектирование архитектуры новых компонентов
— разработка многошаговых агентных сценариев с использованием LangChain и LangGraph
— проектирование логики взаимодействия агентов с LLM, базами данных, внутренними API и корпоративными сервисами
— разработка backend-сервисов ИИ-агентов на Python
— реализация RAG-сценариев, поиск по корпоративным данным и работу с векторными базами данных
— улучшение качества ответов агентов, устойчивость сценариев и корректность использования инструментов
— оптимизация производительности, задержки и стоимости LLM-запросов
— разработка механизмов хранения состояния, истории диалогов и контекста пользователя
— анализ ошибок агентов и устранение причины некорректного поведения
— участие в тестировании, мониторинге и подготовке решений к промышленной эксплуатации
— взаимодействие с разработчиками, аналитиками и представителями бизнеса при проработке новых сценариев.
Требования:
— оконченное высшее образование
— подтвержденный опыт коммерческой разработки на python от 5 лет
— уверенное владение FastAPI или аналогичным Python-фреймворком
— практический опыт разработки приложений на базе LLM
— опыт работы с LangChain и LangGraph
— понимание принципов построения ИИ-агентов: структура запросов, состояние, инструменты, маршрутизация, планирование и выполнение многошаговых сценариев
— опыт проектирования архитектуры сервисов и самостоятельной декомпозиции задач
— опыт работы с PostgreSQL
— опыт работы с векторными базами данных или расширениями для векторного поиска
— понимание принципов RAG, embeddings, semantic search
— опыт интеграции с внешними и внутренними API
— понимание асинхронного программирования в Python
— умение писать поддерживаемый код, покрывать критическую логику тестами
— способность самостоятельно исследовать проблему, предлагать решение и доводить его до работающего результата
— навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (для офиса Кутузовский 32)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного роста
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Функционально и интеграционно тестировать микросервисы
— Покрывать автотестами новый функционал и беклог автоматизации
— Поддерживать, дорабатывать существующие фреймворки тестирования микросервисов и разрабатывать их с нуля
— Активно участвовать в жизни команды: планировать, разбирать и оценивать беклог, вносить свой вклад в ретроспективы и демо
Требования:
— Умение тестировать (теория тестирования, составление тест-кейсов, структурный подход к планированию тестирования)
— Знание Linux (уверенная работа с CLI, логами, процессами, сетевыми утилитами)
— Знание SQL (понимание индексов, транзакций, агрегаций, фильтрации, работы с тестовыми данными)
— Уверенное знание Python (понимание принципов построения автотестового фреймворка, опыт разработки и отладки скриптов, понимание основ ООП)
— Понимание как работает HTTP и что такое REST API, gRPC (Protobuf, HTTP-коды, headers, auth, idempotency, retries, timeouts)
— Уверенная работа с Docker и docker-compose (сборка образов, запуск контейнеров, написание compose-файлов)
— Опыт работы с Kubernetes и kubectl (понимание подов, сервисов, деплойментов, чтение логов)
— Опыт написания автотестов в стеке python + pytest + allure + xdist
— Знание git (checkout, branch, commit, push, pull, rebase, merge)
— Опыт работы с Jenkins / GitLab CI
Условия:
— Официальное трудоустройство. Мы - аккредитованная IT компания!
— Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савеловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом
— Гибридный формат работы и помощь с релокейтом в Москву из регионов России при необходимости
— Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы
— Заботу о здоровье: возможность получать консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ, а после испытательного срока - ДМС (со стоматологией) и страховку для выезда за рубеж
— Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов
— Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»
Задачи:
— Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости
— Оптимизация производительности
— Code review
— Покрытие кода тестами
— Участие в проектировании новых фич и сервисов
Требования:
— Опыт коммерческой разработки 3+ лет
— Опыт разработки на Python 2+ лет
— Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов
— Экспертиза в облачной инфраструктуре
— Опыт работы с бэкендом для AI и ML
Задачи:
- Участие в разработке новых возможностей продукта.
- Сопровождение предыдущих версий продукта: доработки и исправление ошибок.
- Проведение review кода других программистов в команде.
- Участие в проектировании архитектуры продукта (при соответствующем уровне квалификации).
- Взаимодействие с другими сотрудниками: аналитиками, разработчиками, тестировщиками, техническими писателями.
- Интеграция внутреннего серверного решения в проект.
Требования:
- Понимание и умение использовать систему аннотации типов python.
- Опыт вызова функций библиотек на других языках из python и/или создание python-совместимых оберток для таких библиотек (ctypes/swig/сffi/pybind11/ или подобных).
- Опыт использования и настройки одного из python-совместимых WSGI (gunicorn/uvicorn/ или подобных).
- Опыт использования одного из фреймворков межсервисного взаимодействия (thrift/grpc/ или подобных).
- Умение пользоваться встроенными и/или сторонними инструментами отладки и профилирования python приложений.
- Умение пользоваться статическими анализаторами исходного кода (pylint/flake8/или подобными).
- Умение применять средства сборки и непрерывной интеграции.
Условия:
- работа в офисе;
- полное соблюдение трудового законодательства РФ, оплачиваемые отпуска и больничные листы, "белая" заработная плата;
- оплачиваемое работодателем питание в офисе или кафе;
- ДМС (добровольное медицинское страхование), страховка от несчастных случаев;
- корпоративные мероприятия и спортивные инициативы;
- возможность получения профессиональных сертификатов и прохождения курсов повышения квалификации за счёт компании.
Задачи:
— развивать backend на Python
— подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
— строить пайплайны оценки качества агентов
— участвовать в архитектуре и ревью кода
Встреча 15 августа онлайн.
Задачи:
- Разработка Python-сервисов для аналитики, расчета себестоимости, цен и скидок.
- Создание и поддержка API-интеграций с 1С, сайтом, маркетплейсами и внешними системами.
- Разработка ETL-процессов и обработка больших объемов данных.
- Проектирование и оптимизация запросов в ClickHouse и PostgreSQL.
- Настройка асинхронной обработки задач (Celery, RabbitMQ/Kafka).
- Создание аналитических дашбордов и отчетности.
- Рефакторинг существующих сервисов, код-ревью и повышение качества кода.
Требования:
- Python от 4 лет в коммерческой разработке.
- Опыт работы с Celery и RabbitMQ/Kafka.
- Опыт построения ETL-пайплайнов и работы с большими данными.
- Уверенный SQL, ClickHouse и PostgreSQL.
- Опыт с Airflow или Dagster.
- Docker, Kubernetes.
- Опыт разработки и поддержки REST API.
- Понимание форматов JSON/XML и интеграционных процессов.
- Опыт использования AI-инструментов для ускорения рутинных задач, грамотный промпт-инжиниринг и строгое ревью сгенерированного кода.
Будет плюсом:
- Go.
- Apache Superset.
- Интеграции с 1С.
- Опыт в e-commerce/ритейле, понимание FIFO и расчета себестоимости.
- Интеграции с Честным ЗНАКом и ЕГАИС.
Условия:
- Официальное трудоустройство по ТК РФ и полный социальный пакет.
- График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00 (сб, вс - выходные).
- Корпоративные скидки на автозапчасти для сотрудников.
- Материальная помощь по семейным обстоятельствам.
- Бесплатные комплексные обеды за счет компании.
- Доставка к месту работы служебным транспортом.
- На территории имеется парковка и зоны отдыха.
- Корпоративная культура: занятия спортом, реферальная программа, мероприятия, новогодние праздники, обучение и повышение квалификации, оплачиваемые курсы.
Задачи:
- Разработка микросервисов управления данными Модели Космической Системы;
- Разработка пайплайнов обработки данных ETL/ELT;
- Интеграция вычислительных модулей (микросервисов);
- Реализация процессов контроля качества данных;
- Разработка моделей данных и согласование дата-контрактов;
- Работа с СУБД Postgres, Clickhouse;
- Обработка и анализ данных в Pandas, NumPy, Polars.
Стек разработки:
Python 3.12+, FastApi (Pydantic v2), Numba, Numpy, Pandas, SQLAlchemy 2+, Ruff+MyPy (lint), Kafka (FastStream), Redis (Dragonfly), Matlab, Postgres, Clickhouse.
Требования:
- Инженерное или техническое образование (обязательно);
- Опыт разработки на Python от 3х лет, на позиции Middle - от 1 года;
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных: Pandas, NumPy, Polars;
- Понимание принципов проектирования и работы с хранилищами данных;
- Опыт работы с базами данных PostgreSQL, ClickHouse;
- Опыт работы с инструментами ETL/ELT (например, Airflow, Dagster, PandasETL);
- Понимание принципов работы систем потоковой обработки данных;
- Опыт в разработке веб-приложений (FastAPI);
- Опыт работы с контейнерами Docker;
- Опыт работы с инструментами командной разработки: Confluence, Jira, Git.
Условия:
- Работа в аккредитованной ИТ-компании;
- Возможность выбора формата работы (офис/гибрид);
- Комфортный современный офис (м. Мнёвники);
- Оформление в соответствии с ТК РФ;
- Конкурентный уровень заработной платы - на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.
Задачи:
— Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения.
— Поддержка Python backend-сервисов в распределённой системе.
— Разработка REST API.
— Повышение покрытия unit-тестами, внедрение автоматизированного тестирования.
— Улучшение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов.
— Регулярное обновление схемы базы данных.
— Создание переиспользуемой и гибкой кодовой базы.
— Взаимодействие с врачами и AI-учёными для построения моделей, связанных с клиническими процессами принятия решений.
Требования:
— Опыт разработки на Python от 2 лет.
— Опыт проектирования веб-приложений и баз данных.
— Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP).
— Опыт работы с SQL, запросами, проектированием баз данных, инструментами миграции.
— Опыт работы с Linux и Docker.
— Английский уровень B2 и выше.
Преимущества:
— Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7).
— Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, Kubernetes).
— Опыт с JavaScript.
— Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
— Формальное образование в области компьютерных наук.
— Опыт разработки агентов.
Условия:
— Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учёными и врачами.
— Множество возможностей для роста и обучения.
— Интересные задачи.
— Ежемесячные бонусы.
— Акции компании для сотрудников.
— Полная занятость.
— Гибкий график работы.
Процесс собеседования:
— Скрининг.
— Техническое интервью (1.5 часа).
— Интервью на соответствие корпоративной культуре.
Задачи:
— Проектировать, разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL процессы для загрузки данных из различных источников
— Управлять потоковой обработкой данных с использованием Apache Kafka
— Разрабатывать и оптимизировать структуры данных, схемы и запросы в PostgreSQL для операционных и транзакционных задач
— Строить, администрировать и настраивать ClickHouse кластеры для обеспечения высокой производительности аналитических запросов на больших объемах данных
— Разрабатывать и поддерживать решения на базе ClickHouse (или связки PostgreSQL + ClickHouse)
— Интегрировать данные между PostgreSQL, Kafka, ClickHouse и другими компонентами инфраструктуры (API, очереди, S3)
— Осуществлять мониторинг производительности, отказоустойчивости и безопасности data pipeline и баз данных
— Автоматизировать процессы обработки данных и развертывания (CI/CD)
— Взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и product owner'ами для понимания потребностей в данных и их реализации
— Устранять неисправности в pipeline данных и базах данных
Требования:
— Опыт работы с одним из языков программирования от 2-3-х лет: Python (предпочтительно), Golang (будет плюсом)
— Опыт разработки и администрирования ClickHouse (знание особенностей движков таблиц, оптимизация запросов, кластеризация, репликация, шардирование)
— Глубокое понимание и практический опыт работы с Apache Kafka, настройка и обеспечение надежности потоков данных
— Опыт работы с PostgreSQL (написание сложных SQL-запросов, оптимизация производительности, понимание механизмов транзакций, репликации)
— Понимание принципов построения ETL процессов
— Знание SQL на продвинутом уровне
— Понимание принципов DevOps (Docker, Kubernetes, Linux, CI/CD) применительно к инфраструктуре данных
Задачи:
— Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio).
— Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API.
— Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов.
— Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными.
— Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями.
— Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов.
— Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов.
— Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода.
— Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет.
— Уверенное знание Python 3.9+.
— Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API.
— Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx.
— Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy.
— Понимание принципов асинхронного программирования.
— Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes.
— Опыт проектирования и реализации интеграционных решений.
— Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock).
— Знание подходов к логированию и мониторингу приложений.
— Понимание принципов построения высоконагруженных систем.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с LangChain, LangGraph, CrewAI или другими фреймворками для построения AI-агентов.
— Опыт работы с локальными LLM (Llama, Qwen, DeepSeek, Ollama, vLLM).
— Опыт работы в FinTech-проектах или понимание особенностей транзакционных систем.
— Знание Kafka, RabbitMQ, Celery, APScheduler.
— Опыт работы с MongoDB и векторными базами данных.
— Понимание современных подходов к Observability (Prometheus, Grafana, Sentry, structlog).
— Опыт использования AI-инструментов для повышения эффективности разработки.
— Опыт участия в Open Source-проектах или наличие GitHub/GitLab-портфолио.
Условия:
— Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI.
— Возможность влиять на крупные проекты, которые важны миллионам пользователей.
— Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи.
— Сложные и интересные задачи, современный стек технологий.
— Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного.
— Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни.
— Оплату посещения профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр.
— Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий.
— Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.
— Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК.
— Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.
Задачи:
- Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio).
- Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API.
- Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов.
- Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными.
- Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями.
- Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов.
- Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов.
- Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода.
- Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет.
- Уверенное знание Python 3.9+.
- Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API.
- Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx.
- Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy.
- Понимание принципов асинхронного программирования.
- Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes.
- Опыт проектирования и реализации интеграционных решений.
- Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock).
- Знание подходов к логированию и мониторингу приложений.
- Понимание принципов построения высоконагруженных систем.
Задачи:
— Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python.
— Внедрять ML-модели, разработанные Data Science специалистами, в продукты команды (продуктивизация).
— Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных.
— Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды.
— Обеспечивать наблюдаемость сервисов (observability) и следовать единым подходам к созданию сервисов.
— Выстраивать взаимодействие между ML и Dev частями команды для уменьшения TTM.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет.
— Опыт в создании веб-сервисов (FastAPI).
— Знание основ ООП, принципов SOLID и шаблонов проектирования; умение писать чистый поддерживаемый код.
— Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы с Gitlab CI/CD.
— Опыт работы с K8s для развёртывания приложений.
Обязанности:
- Проектировать компоненты систем
- Организовывать процесс разработки
- Писать код и проводить код-ревью
- Писать тесты на свой код
- Наставлять и менторить младших коллег
Требования:
- Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
- Отличное знание Python 3
- Опыт многопоточного и асинхронного программирования
- Умение работать с фреймворками FastApi, Flask или другими
- Умение работать с реляционными СУБД — PostgreSQL и MySQL
- Опыт проектирования отдельных сервисов или распределенных систем
- Будет плюсом опыт использования Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis и Elasticsearch
