1:15:50Собеседование Tech Lead: system design финтех-сервиса
Кандидат проектирует процессинг платежей и обсуждает Django/FastAPI, брокеры, SLA, БД, ClickHouse и масштабирование. Финал посвящён роли технического руководителя.
Кандидат решает задачи по обработке данных об уязвимостях и объясняет решения на Python. Затем интервьюер рассказывает о проекте и обсуждает архитектурные компромиссы и ожидания от разработчика.
Источник: Python Mentor
Открыть на YouTubeВ первой части записи кандидат проходит практический этап технического интервью: разбирает данные endpoint, предлагает способы агрегации сведений об устройствах и уязвимостях, использует type hints и выбирает между регулярным выражением и разбором строки через split. Интервьюер уточняет ход решения и сообщает о возможном следующем раунде system design. Во второй части разговор переходит к контексту продукта: обсуждаются состояние проекта, накопившиеся архитектурные сложности, скорость разработки, оптимизация и самостоятельность инженера. Запись полезна как пример того, как в одном процессе проверяют код, рассуждение о данных и вопросы кандидата к будущей команде.
1:15:50Кандидат проектирует процессинг платежей и обсуждает Django/FastAPI, брокеры, SLA, БД, ClickHouse и масштабирование. Финал посвящён роли технического руководителя.
2:48:10Автор останавливается на ответах кандидата по транзакциям, распределённым системам и проектированию решений. Он показывает, как уточняющие вопросы меняют качество ответа.
1:03:35Запись технического интервью на Senior Python Engineer: алгоритмы, AWS и дизайн загрузки 1-ТБ CSV из S3 в ClickHouse, Kubernetes, FastAPI, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse и GenAI. В конце кандидат задаёт вопросы о команде, техническом долге и микросервисах.