Разработчик Python

#senior #офис Bell Integrator Формат работы: офис (Москва) ☑️ Чем предстоит заниматься -Разработка и развитие микросервисов, их взаимодействия по REST и через Kafka; участие в проектировании решений вместе с командой -Рефакторинг, повышение производительности и отказоустойчивости сервиса рассылок -Разработка логики конструктора писем и персонализированных коммуникаций -Развитие механизмов адаптации контента под профиль пользователя; среди направлений развития — AI-функции формирования персонализированных писем -Участвовать в проектировании взаимодействия сервисов: обсуждать их ответственность, API и контракты событий -Разрабатывать асинхронные микросервисы на FastAPI -Реализовывать обработку событий Kafka: гарантии доставки, идемпотентность, повторную обработку; применять принятые в команде решения для согласования изменений данных и публикации событий -Использовать кодовых агентов для разработки, поддерживать проектные правила и скиллы, проверять и дорабатывать сгенерированный код -Писать unit- и интеграционные тесты, проводить code review, документировать технические решения -Работать с логами и метриками, участвовать в диагностике и устранении ошибок сервисов проекта -Участвовать в декомпозиции и оценке задач, сопровождать до ee внедрения; взаимодействовать с аналитиками, QA и frontend-разработчиками ☑️ Наши пожелания к кандидатам -От 3 лет коммерческой разработки на Python и профильное IT-образование -Уверенное знание Python и asyncio: асинхронный ввод-вывод, конкурентное выполнение, понимание влияния блокирующего кода -Практический опыт разработки сервисов на FastAPI, реализации REST API и участия в их проектировании -Опыт микросервисной разработки, реализации взаимодействия нескольких сервисов. Понимание архитектуры сервиса -Уверенный SQL и PostgreSQL: транзакции, индексы, планы запросов. Опыт работы с ORM -Практический опыт с Redis: кеширование, TTL и инвалидация кеша -Работа с Docker, логами и метриками приложений; опыт участия в диагностике ошибок и production-инцидентов своего сервиса -Практический опыт Apache Kafka в production. Понимание гарантий доставки и порядка сообщений; реализация идемпотентной обработки и защиты от дублей -Ежедневная работа с кодовым AI-агентом: например, Claude Code, Codex, Cursor и другие в агентском режиме -Умение последовательно проводить задачу по агентскому пути: декомпозировать работу, управлять контекстом и сессиями, задавать ограничения и критерии готовности -Умение использовать и адаптировать AGENTS.md / rules и готовые скиллы под задачи проекта -Понимание назначения MCP и умение использовать доступные агенту инструменты через готовые подключения -Умение объяснить сгенерированный код, проверить его корректность, исправить ошибки и довести решение до production