Инженеры Python API и сервисов
HTTP API, воркеры и auth на FastAPI или Django: достаточно типизированы, чтобы пережить следующий маршрут, не views.py, ставший продуктом.
Python · API · Data · ML
Разработчики Python которые поставляют сервисы, а не ноутбуки
Python-найм — это не «кто-то, кто запускал Jupyter-ноутбук». Инженеры iQud выпускают продуктовые API, воркеры и data-смежные сервисы в вашем репо (контракты, пайплайны и модели, которые переживают следующую фичу), не скрипт, который работает только на их ноутбуке.
- Python API и воркеры
- Дата-пайплайны как продуктовая работа
- ML, которое доходит до продакшена
- Первый PR примерно за неделю
Сигналы поставки Python
- 5 дТипичное время до первого pull request
- APIПродуктовые сервисы, не демо из ноутбука
- DataПайплайны как owned продуктовая работа
- 2 нед.Каденция спринта с ревью сервиса
Места Python, которые мы реально закрываем
«Python» — это не одна профессия. Мы матчим сервис, который нужен продукту: те же стеки, что стоят за нашими страницами Python, Data Engineering и ML Development.
01 02 Data-смежный Python
Пайплайны, джобы и трансформы, которые приземляются в warehouse или Postgres: owned как продуктовая работа, не cron, который никто не хочет.
03 ML, которое проходит мимо ноутбука
Обучение, serving и скучный клей вокруг модели, чтобы фича следующего квартала могла вызвать её без research-стажёра on-call.
04 Автоматизация, которая остаётся в репо
Внутренние инструменты, batch-джобы и интеграции как продуктовые поверхности, с тестами, ретраями и owner на стендапе.
05 Слои данных, с которыми может жить следующий джоб
Схемы Postgres, таблицы warehouse или document store так, чтобы следующий пайплайн не боролся с именами колонок прошлого квартала.
06 Когда Node, Nest или смешанное бэкенд-место лучше
Флот TypeScript API или Rails-админка по-прежнему хотят другой найм. Мы скажем это на intro-звонке вместо того, чтобы навязывать место только-Python.
Инструменты, которые они открывают в первый день
Каждая плитка — живая технологическая или сервисная страница iQud. Полоса ниже — бэкенд-каталог вокруг Python: тот же домен, который эти инженеры уже поставляют.
Задний конец
От intro-звонка до влитого PR
Python-найм должен поставлять маршрут, джоб или пайплайн в вашем репозитории, а не два месяца онбординга, пока сервисный контракт остаётся слухом.
1 Картировать разрыв Python
API vs пайплайн vs ML, FastAPI vs Django, seniority, часы пересечения и что значит «готово за 30 дней» в сервисном слое.
2 Шортлист настоящих инженеров
Мы матчим доступных специалистов Python с вашим брифом и делимся работой по API, воркеру, пайплайну или продакшен-ML.
3 Вы проводите интервью
Встретьте человека, который придёт на стендап. Проверьте, как он говорит об упавшем джобе, смене схемы и последнем ноутбуке, который отказался оставить в продакшене.
4 Первый спринт в ваших инструментах
Доступ к репо, окружения и первый pull request, обычно в течение недели после go.
Начните с одного места. Растите, если бэклог скажет.
Большинство клиентов сначала встраивают одного инженера Python. Пара или сплит пайплайна — только если сервисная работа этого действительно требует.
Один встроенный инженер
Специалист Python присоединяется к вашему скваду, следует за лидом и работает в ваших ритуалах.
Лучше всего дляЗакрыть разрыв скорости API или пайплайна без нового вендорского процесса
Выделенное место Python
Стабильный owner сервиса, флота джобов или data-смежного слоя, со старшим ревью в спринте.
Лучше всего дляПродукт, которому нужен именной owner Python
Ограниченная Python-инициатива
Определённый срез: cutover на FastAPI, warehouse-пайплайн или путь serving ML с контрактами уже в движении.
Лучше всего дляВеха, на которую можно указать, а не открытая скамейка
Ставки найма Python, письменно
Два способа закрыть инженера Python. Почасово для всплесков и определённых тикетов. Выделенное месячное место, если хотите кого-то на стендапе каждый день, по более низкой эффективной ставке, чем крутить часы.
Нанять почасово
2 000 ₽/ час
Гибкая ёмкость Python для API-всплесков, ревью и ограниченных тикетов. Платите только за отработанные часы.
- Те же инженеры Python, что и на месячном месте
- Лучше всего для overflow, фикса джоба или одного пайплайна
- Быстрый старт, пауза когда всплеск закончен
- Счёт по фактическим часам — не ретейнер
Лучшая ценность
Нанять на месяц
184 000 ₽/ месяц
Именной инженер Python в вашем спринте, около 160 часов выделенной сервисной ёмкости, со старшим ревью в каденции.
Полный месяц по 2 000 ₽ — это 320 000 ₽. Это место — 184 000 ₽.
- Именной инженер в репо, окружениях и стендапе
- API-, воркер- и пайплайн-работа в одном engagement
- Месяц за месяцем. Без годовой привязки.
- Дешевле, чем те же часы по 2 000 ₽
Ставки для выделенных инженеров Python (API, воркеры, data-смежные сервисы). Микс seniority и пересечения подтверждаются на intro-звонке. Мы не котируем стек, который уже не поставляем.
Почему продуктовые команды закрывают Python здесь
Посредственный Python-разработчик делает ноутбук, который работает на лэптопе. Эти инженеры делают сервис, который переживает реальный трафик, реальные данные и следующий квартал джобов.
Сервисы и пайплайны, не «Python, который умеет import pandas»
Они живут в FastAPI-маршрутах, Celery/RQ-воркерах и в том, почему 500 прошлой недели пришли от джоба, который должен был быть идемпотентным.
Ваш репо, ваше облако, ваши часы
Пересечение GIFT City с Европой и США. Ревью сервиса вживую, когда ваши лиды онлайн.
Старшие глаза на спринте
Скорость mid-level без бесконтрольного дрейфа схемы. Ревью: часть engagement, не отдельный SKU.
Десять клиентов в квартал, нарочно
Мы не крутим скамейку. Ёмкость ограничена, чтобы инженер, которого вы интервьюируете, был тем, кто на стендапе.
Вопросы найма Python
Начните с одного. Большинство клиентов встраивают одного senior или mid-level инженера Python, затем добавляют пару, если API- или пайплайн-бэклог это оправдывает.
Все три, когда это продуктовая работа на Python. Место API — FastAPI или Django. Место data — пайплайны и джобы. Место ML — модели, которые доходят до продакшена. Мы шортлистим только инженеров на стеках, которые уже поставляем.
Это бэкенд-найм, не это место. Скажите на intro-звонке. Мы не навяжем профиль только-Python смешанной сервисной скамейке.
После картирования роли и вашего OK первые pull request обычно приходят в течение недели, быстрее, если репо и окружения готовы.
Да. GitHub, Jira, ваше облако, ваши стендапы. Мы не изобретаем параллельный процесс, если вы об этом не попросите.
Почасово (2 000 ₽), для всплесков и определённых тикетов: вы платите только за отработанные часы. Месячное место (184 000 ₽) — именной инженер Python в вашем спринте, около 160 часов выделенной ёмкости. Тот же месяц, выставленный почасово, был бы 320 000 ₽. Seniority и пересечение подтверждаются на intro-звонке.
Дайте продукту инженера Python, который может поставить сервис
Скажите нам API vs пайплайн vs ML, слой данных и первый джоб, который хотите в продакшене. Мы вернёмся с именным профилем, окном старта и двухнедельным планом.