Какие стеки технологий вы использовали
Что проверяют
Отличаете ли вы то, с чем работали всерьёз, от того, что видели один раз.
Как отвечать
Не перечисляйте всё подряд: длинный список без глубины читается как неуверенность. Сгруппируйте по задачам и отметьте уровень владения.
Веб и API: каркас (FastAPI, Django, Flask) и почему именно он. Django когда нужна админка, ORM и батарейки; FastAPI когда нужен асинхронный API с валидацией и автодокументацией.
Хранилища: PostgreSQL как основная база, Redis для кэша и очередей, что-то специализированное, если применялось.
Фоновая обработка: Celery с брокером, планировщик периодических задач.
Данные, если это ваша область: pandas и numpy, инструменты обучения моделей, оркестратор конвейеров.
Инфраструктура: Docker и Compose, конвейер сборки, Kubernetes, если действительно работали с ним, а не смотрели.
Качество: pytest, статические анализаторы, форматирование, проверка типов.
Дальше главное. По каждому пункту скажите что именно делали, а не что использовали. «Работал с Celery» ничего не значит. «Вынес генерацию отчётов в Celery, разделил очереди на быструю и медленную, потому что отчёты блокировали отправку писем» это ответ.
И честно разделите три уровня: с этим работал в проде несколько лет, это использовал на одном проекте, а с этим только знаком. Такое разделение вызывает доверие, а попытка выдать знакомство за опыт разваливается на первом уточняющем вопросе.
Полезно добавить, что выбирали и почему отказывались: рассказ о том, как вы отвергли технологию и по какой причине, показывает инженерное мышление лучше любого перечня.
Где спотыкаются
Перечисляют двадцать технологий без глубины ни в одной.
Называют то, что видели в учебном проекте, наравне с продовым опытом.
Не могут объяснить выбор каркаса или базы.
Говорят про инструменты, а не про решённые задачи.