Senior Python developer

Ориентир по рынку≈ 240 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятость

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях Python Developer уровня Senior.

платят меньше240 000 – 350 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Висит 19 дней, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.

Живая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 6, требований 14. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: высокие нагрузки

Подробно

Что требуют

ОбязательноPythonFastAPIgRPCSQLClickHousePostgreSQLKafkaRabbitMQCI/CDKubernetes

ПлюсомGraphQL

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%, Kubernetes +15%, Kafka +9%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

GigaDataGateway - единая точка доступа ко всем данным, знаниям и AI-возможностям - от поиска и инференса моделей до автономных агентов. Мы проектируем систему так, чтобы она одновременно обслуживала десятки внутренних команд и поддерживала процессы оптимизации моделей на основе накопленного опыта работы с внешними и внутренними источниками инференса.