Привет! Мы команда Loyalty Labs!
ТОП-1 разработчик корпоративных решений.
Что мы делаем?
Разрабатываем крупные корпоративные решения, которыми пользуются уже более 10 миллионов человек.
Работаем с компаниями из топ-100 списка Forbes и создаём сложные цифровые продукты для бизнеса и государства.
Сейчас мы ищем Python-разработчика в команду проекта по развитию федеральной государственная информационно-аналитическая система. Команда развивает высоконагруженную платформу, которая интегрируется с государственными сервисами и внутренними системами.
Разработка ведётся в микросервисной архитектуре, поэтому нам нужен специалист, который уверенно чувствует себя не только в Python, но и в проектировании API, работе с базами данных, брокерами сообщений и распределёнными системами.
Что предстоит делать:
- Разрабатывать и поддерживать микросервисы на Python.
- Проектировать и оптимизировать REST API для взаимодействия между сервисами и frontend.
- Проектировать схемы баз данных и писать эффективные SQL-запросы.
- Работать с PostgreSQL, ClickHouse и Redis.
- Разрабатывать асинхронное взаимодействие между сервисами через RabbitMQ или Apache Kafka.
- Участвовать в проектировании архитектуры системы и принятии технических решений.
- Разрабатывать чистый, поддерживаемый и документированный код.
- Проводить code review, рефакторинг и улучшать существующую кодовую базу.
- Участвовать в декомпозиции и реализации новых функциональных возможностей.
- Взаимодействовать с frontend-разработчиками, DevOps, аналитиками и другими участниками проекта.
Что важно: - Глубокое знание Python 3.10+.
- Уверенное понимание async/await, type hints, context managers, декораторов.
- Практический опыт разработки web API на FastAPI. Также рассматриваем опыт с Flask или Django REST Framework.
- Хорошее понимание ООП, SOLID и принципов написания идиоматичного Python-кода.
- Опыт работы с Alembic и миграциями баз данных.
- Уверенное владение PostgreSQL: сложные SQL-запросы, JOIN, оконные функции, индексы, транзакции, уровни изоляции.
- Опыт работы с ClickHouse: партиционирование, проектирование и оптимизация таблиц, аналитические запросы.
- Опыт работы с Redis в качестве кеша, pub/sub и хранилища временных данных; понимание основных типов данных Redis.
- Практический опыт работы с RabbitMQ или Apache Kafka.
- Понимание моделей обмена сообщениями, очередей, publishers/consumers; для RabbitMQ — понимание AMQP, Exchanges и Queues.
- Понимание принципов микросервисной архитектуры, её паттернов и антипаттернов.
- Опыт работы с REST API и понимание принципов взаимодействия сервисов.
- Понимание основных проблем распределённых систем: сетевые задержки, идемпотентность, консистентность данных.
Будет плюсом: - Опыт работы с gRPC.
- Docker, Dockerfile, Docker Compose.
- Опыт настройки и работы с CI/CD: GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins.
- Знакомство с инструментами мониторинга и логирования: Grafana, ELK Stack или аналоги.