Вернуться в видеотекуСобеседование на позицию Backend Developer Python + Django Middle #2
Техническое интервью для middle Python backend-разработчика с вопросами по Python, Django, SQL, очередям и DevOps. Собеседующий уточняет ответы на практических примерах: от логов и алгоритмов до оптимизации Django admin и хранения сообщений.
- Направление
- Backend
- Формат
- Видео
- Компания
YLab- Грейд
- Middle
- Длительность
- 40 мин
Коротко о видео
Запись технического собеседования на позицию middle Python backend-разработчика. Интервьюер проверяет Unix/Git, базовый и продвинутый Python, Django/DRF, SQL, очереди Celery и брокеры, а также DevOps-практики. В ответах кандидата разбираются различия между подходами, практический опыт и решения для типичных задач бэкенда.
Затронутые темы
Что взять на заметку
- Для кейса с 200-гигабайтным логом стоит уверенно объяснять применение `tail -n 50` для последних строк и `tail -f` для наблюдения за новыми записями.
- Нужно различать Git merge и Git rebase, а в Python — `is` и `==`, генераторы и итераторы, контекстные менеджеры, MRO, `__new__` и `__init__`.
- Отдельно подготовьте корректное объяснение устройства `dict`: хеширование, коллизии, требования к ключам и сохранение порядка вставки в современных версиях Python.
- На собеседовании ожидают не только определений, но и выбора модели конкурентности: multiprocessing для CPU-bound, потоки и async для I/O-bound задач с учётом GIL.
- По Django полезно повторить промежуточную модель для many-to-many с дополнительными полями, `SerializerMethodField`, ручную правку миграций и диагностику N+1-запросов в admin.
- По SQL проверяют атомарность и уровни изоляции транзакций, компромиссы индексов при чтении и записи, план запроса, денормализацию, шардирование и различие `WHERE`/`HAVING`.
- Для инфраструктурной части нужно понимать выбор RabbitMQ, Kafka и Redis для задач Celery, zero-downtime deployment, Docker volumes для данных БД, назначение Kubernetes и мониторинг через Sentry.