Ведущий backend-разработчик (Django)

О вакансии

Сейчас мы активно развиваем нашу рекламную платформу и ищем сильных Backend-разработчиков в команду личного кабинета. Это ключевой интерфейс для наших клиентов-рекламодателей, где они управляют кампаниями, анализируют эффективность и работают с отчетами.

Мы работаем с большими данными и высокими нагрузками. Если вам интересно строить сложную систему, которая обрабатывает десятки тысяч запросов в секунду и оперирует терра байтами данных, — добро пожаловать в команду!

Чем предстоит заниматься

Разрабатывать бэкенд для личного кабинета рекламодателя. Наш продукт — это сложная система из множества сервисов, которой управляет пользовательская админка. Реализовывать сервис для прогнозирования охвата и стоимости рекламных кампаний. Это одна из ключевых фич, которая должна работать с данными в режиме, близком к реальному времени. Реализовывать сложную бизнес-логику и ролевую модель доступа. У нас многоуровневая система прав, которая требует вдумчивого подхода. Оптимизировать производительность сервисов. Задачи «в лоб» здесь не решаются. Нужно будет думать об эффективности кода, запросов к БД и архитектуре в целом, чтобы выдерживать высокие нагрузки. Покрывать свой код автотестами. Мы серьезно относимся к качеству и стабильности.

Наш стек

Backend: Python 3.11+, Django 5+, Django Rest Framework. Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse (внедряем для аналитики). Инфраструктура: Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD. Тестирование: pytest.

Что мы ждем от кандидата

Опыт коммерческой разработки на Python от 6 лет, с уверенным знанием Django и DRF. Глубокое понимание принципов работы реляционных баз данных (PostgreSQL). Вы уверенно работаете через ORM, но понимаете, какие запросы генерируются «под капотом» и как их оптимизировать. Уверенные навыки работы в Linux на уровне продвинутого пользователя. Отличное знание Git. Понимание, как устроен веб: HTTP, REST, принципы взаимодействия клиента и сервера.

Будет большим плюсом

Опыт развертывания и поддержки веб-сервисов в Kubernetes. Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД. Опыт работы с асинхронностью в Python (asyncio).