Меню
Вернуться в видеотеку

Собеседование на Senior Python Engineer

Запись 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.

Направление
Backend
Формат
Собеседование
Грейд
Senior
Длительность
1:03:35

Источник: Python Mentor

Открыть на YouTube

Таймлайн

Коротко о видео

Запись технического интервью на вакансию Senior Python Engineer в неназванной B2B data-driven компании. После вопросов кандидата о культуре разработки и продукте идут алгоритмы и структуры данных. В задаче на загрузку 1-ТБ CSV из S3 в ClickHouse кандидат рассматривает потоковое чтение, буферизацию и пакетные вставки, а для роста пропускной способности — чанки, Kafka и горизонтально масштабируемых воркеров. Далее обсуждаются AWS, CI/CD и Kubernetes, GenAI/LLM, FastAPI, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ и ClickHouse. В финале кандидат выясняет причины найма, ротацию, bus factor, технический долг, рефакторинг и управление набором микросервисов.

Затронутые темы

Pythonалгоритмы и структуры данныхsystem designAWSAmazon S3CI/CDKubernetesDockerFastAPIPostgreSQLKafkaRabbitMQClickHouseLLM

Что взять на заметку

  • Контекст продукта помогает соотнести технические решения с требованиями к скорости, качеству и надёжности.
  • Для загрузки терабайтного CSV из S3 в ClickHouse подходят потоковое чтение и пакетные вставки; распараллеливание через части и воркеры зависит от требований к пропускной способности.
  • При высокой вероятности конфликтов при бронировании пессимистические блокировки могут быть уместнее оптимистического контроля конкурентного обновления.
  • Технический долг, код-ревью и обмен знаниями стоит обсуждать вместе с устройством команд и границами микросервисов.

Рекомендуем посмотреть

1:23:14
BackendLead

Python: техническое собеседование Lead-инженера

Техническое интервью на позицию Lead Python Engineer. Интервьюер проверяет опыт кандидата в SDLC и методологиях разработки, веб-протоколах и TLS, безопасности, ООП, тестировании, Git/CI/CD, инфраструктуре и внутреннем устройстве Python. Практическая часть включает SQL-задачи с JOIN и агрегациями, а также рефакторинг сервиса денежных переводов с транзакциями, блокировками и архитектурными границами.

Собеседование