Ingegneri API e servizi Python
API HTTP, worker e auth in FastAPI o Django, tipizzati abbastanza da sopravvivere alla prossima route, non un views.py diventato il prodotto.
Python · API · Data · ML
Sviluppatori Python che consegnano servizi, non notebook
Un’assunzione Python non è «qualcuno che ha lanciato un notebook Jupyter». Gli ingegneri iQud consegnano API di prodotto, worker e servizi data-adiacenti nel vostro repo (contratti, pipeline e modelli che sopravvivono alla prossima feature), non uno script che funziona solo sul loro laptop.
- API Python e worker
- Pipeline dati come lavoro di prodotto
- ML che arriva in produzione
- Primo PR in circa una settimana
Segnali di delivery Python
- 5 gTempo tipico al primo pull request
- APIServizi di prodotto, non demo da notebook
- DataPipeline trattate come lavoro di prodotto
- 2 sett.Cadenza di sprint con review di servizio
I posti Python che staffiamo davvero
«Python» non è un mestiere solo. Abbinamo il servizio di cui il prodotto ha bisogno, gli stessi stack dietro le nostre pagine Python, Data Engineering e ML Development.
01 02 Python data-adiacente
Pipeline, job e transform che atterrano nel warehouse o in Postgres, posseduti come lavoro di prodotto, non un cron che nessuno vuole.
03 ML che supera il notebook
Training, serving e la colla noiosa intorno a un modello, così la feature del prossimo trimestre può chiamarlo senza uno stagista di research di guardia.
04 Automazione che resta nel repo
Tool interni, job batch e integrazioni trattati come superfici di prodotto, con test, retry e un owner nello standup.
05 Strati dati con cui il prossimo job può convivere
Schema Postgres, tabelle warehouse o store di documenti progettati perché la prossima pipeline non lotti con i nomi di colonna del trimestre scorso.
06 Quando Node, Nest o un posto backend misto è meglio
Una flotta di API TypeScript o un admin Rails vuole ancora un’altra assunzione. Lo diremo nella call intro invece di forzare un posto solo-Python.
Strumenti che aprono il primo giorno
Ogni tessera è una pagina tecnologia o servizio iQud. La striscia sotto è il catalogo backend intorno a Python, lo stesso dominio che questi ingegneri già consegnano.
Fine posteriore
Dalla call intro a un PR mergiato
Un’assunzione Python deve consegnare una route, un job o una pipeline nel vostro repo, non due mesi di onboarding mentre il contratto di servizio resta una voce.
1 Mappare il buco Python
API vs pipeline vs ML, FastAPI vs Django, seniority, ore di overlap, e cosa significa «fatto in 30 giorni» nello strato di servizio.
2 Preselezionare ingegneri veri
Abbiniamo specialisti Python disponibili al brief e condividiamo lavoro di API, worker, pipeline o ML di produzione.
3 Voi intervistate
Incontrate la persona che entrerà nello standup. Validate come parla di un job fallito, di un cambio di schema e dell’ultimo notebook che ha rifiutato di lasciare in produzione.
4 Primo sprint nei vostri tool
Accesso al repo, ambienti e primo pull request, in genere entro una settimana dal go.
Partite da un posto. Crescete se il backlog lo dice.
La maggior parte dei clienti inserisce prima un ingegnere Python. Una coppia o uno split di pipeline solo se il lavoro di servizio lo richiede davvero.
Un ingegnere embedded
Uno specialista Python entra nel vostro squad, segue il lead e lavora nei vostri rituali.
Ideale perChiudere un gap di velocità API o pipeline senza un nuovo processo vendor
Posto Python dedicato
Un owner stabile per il servizio, una flotta di job o lo strato data-adiacente, con review senior sullo sprint.
Ideale perUn prodotto che ha bisogno di un owner Python nominato
Iniziativa Python delimitata
Uno slice definito: cutover FastAPI, una pipeline warehouse, o un path di serving ML con contratti già in movimento.
Ideale perUn milestone che potete indicare, non una panca aperta
Tariffe di assunzione Python, per iscritto
Due modi per staffare un ingegnere Python. A ora per picchi e ticket definiti. Un posto mensile dedicato se volete qualcuno nello standup ogni giorno, a un tasso effettivo più basso che far girare l’orologio.
Assumi a ora
20 €/ ora
Capacità Python flessibile per picchi API, review e ticket delimitati. Pagate solo le ore lavorate.
- Gli stessi ingegneri Python di un posto mensile
- Ideale per overflow, un fix di job o una singola pipeline
- Partire in fretta, mettere in pausa quando il picco è finito
- Fatturato sulle ore reali, non un retainer
Miglior valore
Assumi per un mese
1840 €/ mese
Un ingegnere Python nominato nel vostro sprint, circa 160 ore di capacità di servizio dedicata, con review senior nella cadenza.
Un mese full-time a 20 € è 3200 €. Questo posto è 1840 €.
- Ingegnere nominato nel repo, negli ambienti e nello standup
- Lavoro API, worker e pipeline nello stesso engagement
- Mese per mese. Nessun vincolo annuale.
- Più conveniente delle stesse ore fatturate a 20 €
Tariffe per ingegneri Python dedicati (API, worker, servizi data-adiacenti). Mix di seniority e overlap confermati nella call intro. Non quotiamo uno stack che non consegniamo già.
Perché i team prodotto staffano Python qui
Uno sviluppatore Python mediocre produce un notebook che funziona sul laptop. Questi ingegneri producono un servizio che sopravvive a traffico vero, dati veri e al prossimo trimestre di job.
Servizi e pipeline, non «Python che sa importare pandas»
Vivono nelle route FastAPI, nei worker Celery/RQ, e nel perché i 500 della scorsa settimana venivano da un job che avrebbe dovuto essere idempotente.
Il vostro repo, il vostro cloud, le vostre ore
Overlap GIFT City con Europa e USA. Le review di servizio avvengono live quando i lead sono online.
Occhi senior sullo sprint
Velocità mid-level senza deriva di schema non supervisionata. La review è parte dell’engagement, non uno SKU extra.
Dieci clienti a trimestre, di proposito
Non facciamo girare una panca. La capacità è limitata così l’ingegnere che intervistate è quello nello standup.
Domande di assunzione Python
Partite da uno. La maggior parte dei clienti inserisce un ingegnere Python senior o mid, poi aggiunge una coppia se il backlog API o pipeline lo giustifica.
Tutti e tre quando è lavoro di prodotto in Python. Un posto API è FastAPI o Django. Un posto data sono pipeline e job. Un posto ML sono modelli che arrivano in produzione. Preselezioneremo solo ingegneri su stack che già consegniamo.
Quella è un’assunzione backend, non questo posto. Ditelo nella call intro e non imporremo un profilo solo-Python a una panca di servizio mista.
Dopo il mapping del ruolo e il vostro OK, i primi pull request arrivano in genere entro una settimana, più in fretta se repo e ambienti sono pronti.
Sì. GitHub, Jira, il vostro cloud, i vostri standup. Non inventiamo un processo parallelo se non lo chiedete.
A ora (20 €) è per picchi e ticket definiti, pagate solo le ore lavorate. Il posto mensile (1840 €) è un ingegnere Python nominato nel vostro sprint, circa 160 ore di capacità dedicata. Lo stesso mese fatturato a ora sarebbe 3200 €. Seniority e overlap confermati nella call intro.
Date al prodotto un ingegnere Python che possa consegnare il servizio
Diteci API vs pipeline vs ML, lo strato dati e il primo job che volete in produzione. Torneremo con un profilo nominato, una finestra di partenza e un piano di due settimane.