Расскажите о своем предыдущем опыте

Что проверяют

В питоне под одним названием живут очень разные роли: веб-бэкенд, инженерия данных, аналитика, автоматизация, машинное обучение. Первым делом интервьюер выясняет, из какой вы половины и насколько это совпадает с вакансией, а уже потом смотрит на глубину.

Как отвечать

Сразу назовите профиль, не заставляйте угадывать: сервисы на Django или FastAPI, конвейеры данных, обработка больших выгрузок, внутренние инструменты. Дальше конкретика:

• синхронный код или асинхронный, и почему в проекте выбрали так;
• база и работа с ней: SQLAlchemy или чистый SQL, миграции;
• фоновые задачи и очереди: Celery, брокер, идемпотентность повторов;
• качество: pytest, фикстуры, типы и mypy, линтер, покрытие критичных мест;
• эксплуатация: упаковка в контейнер, конфигурация, логи, метрики;
• объёмы: сколько запросов, сколько строк обрабатывали, сколько это занимало.

Покажите хотя бы одно решение, которое принимали вы: почему вынесли расчёт в фоновую задачу, почему перешли с ORM на явный SQL в тяжёлом отчёте, как чинили долгие запросы. Это отличает автора кода от исполнителя задач.

Где спотыкаются

Не обозначают роль, и рассказ повисает в воздухе: собеседник не понимает, писали вы продакшен-сервис или исследовательские ноутбуки. Требования к коду в этих мирах разные, и оценивать вас будут не по той шкале.

Перечисляют библиотеки вместо задач: работал с pandas и numpy. Следом идёт вопрос, что считали, на каких объёмах и почему это не сделали запросом в базе, и тут выясняется, что решение выбирали не вы.

Приносят круглые цифры из шаблона: ускорил обработку на сорок процентов, закончил проект на месяц раньше срока. Без описания замера до и после это звучит как заученная фраза, а не как результат вашей работы.