Техническое собеседование на позицию Python Junior | Solvery + Moscow Python

Коротко о видео

Публичное мок‑собеседование на позицию Junior Python: кандидат рассказывает о бэкенд- и ML-опыте, а интервьюер задаёт вопросы по Python, алгоритмам, конкурентности, базам данных и SOLID. После основной части интервьюер разбирает ответы: отмечает путаницу в терминологии и конкретные пробелы, но также поясняет правильные подходы. В финальном Q&A обсуждают подготовку к поиску работы, резюме, open source, выбор специализации, математику и удалённую работу.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для Junior Python полезно уметь точно объяснять изменяемость объектов, shallow/deep copy, поведение изменяемых аргументов по умолчанию, области видимости LEGB, генераторы и MRO.
• Выбор между Flask и Django следует привязывать к задаче, ограничениям, числу пользователей и требованиям проекта, а не объявлять один фреймворк универсально лучшим.
• Рассказ о сложной задаче на собеседовании стоит строить вокруг контекста, ограничения, собственных действий и результата; в видео разбирают пример синхронизации запросов к внешнему генератору во Flask.
• Нужно различать временную и пространственную сложность, не путать merge sort с quicksort, понимать основы деревьев, хеширования словарей и коллизий.
• Для конкурентности ментор рекомендует разобрать различия между I/O-bound и CPU-bound задачами, потоками, процессами, асинхронностью и влиянием GIL.
• По совету участников Q&A, резюме стоит периодически обновлять, искать рефералов и участвовать в хакатонах или open-source проектах, где можно получить ревью и практический опыт.
• Математику нужно готовить по требованиям конкретной вакансии: для обычного Python-бэкенда достаточно базового понимания сложности алгоритмов, а для ML-задач требования могут быть существенно выше.