Skip to content

Матрица компетенций Python Backend

Цель

Цель данной матрицы компетенций заключается в том, чтобы обеспечить эффективные инструменты для оценки текущих навыков сотрудников и формирования индивидуальных планов развития, способствующих профессиональному росту и улучшению квалификации. Матрица разработана специально для анализа и оценки уровня навыков Python Backend Developerов, работающих в среднем корпоративном сегменте разработки.

Использование этой матрицы позволяет не только точно определить текущее состояние компетенций каждого разработчика, но и выявить потенциальные направления для дальнейшего обучения и развития. Это, в свою очередь, поможет нашим командам оставаться конкурентоспособными и эффективными в динамично меняющейся технологической среде.

Матрица
Intern
Junior
Junior+
Middle
Middle+
Senior
Lead
Python 1. Понимание основных конструкций языка: переменные, условия, циклы. задач.
2. Основы работы с базовыми типами данных: строки, списки и словари.
3. Способность создавать простые программы для решения базовых задач. 		1. Уверенное владение основными структурами данных (списки, кортежи, множества).
2. Обработка ошибок и исключений.
3. Понимание основ объектно-ориентированного программирования. 		1. Продвинутое использование парадигмы ООП, включая полиморфизм и инкапсуляцию.
2. Понимание принципов работы декораторов и метаклассов. 		1. Использование инструментов для оптимизации и улучшения производительности Python-кода.
2. Глубокое понимание GIL (Global Interpreter Lock) и методов его обхода.
3. Понимание счетчика ссылок и сборщика мусора
Структуры данных 1. Понимание и использование основных структур данных, таких как списки, множества, словари.
2. Простые операции (вставка, удаление, поиск) на основных структурах данных. 		1. Эффективное использование списков и словарей для различных задач.
2. Работа с вложенными структурами данных.
3. Понимание принципов работы стеков и очередей.
4. Оценка временной и пространственной сложности алгоритмов на основных структурах данных. 		1. Понимание древовидных структур данных и графов.
2. Работа с бинарными деревьями, AVL-деревьями и графами.
3. Работа с двусвязными списками, кольцевыми списками и другими продвинутыми вариантами.
4. Углубленное понимание работы хеш-таблиц и коллизий. 		1. Работа с несбалансированными деревьями.
2. Работа с графами, включая алгоритмы обхода. 		1. Понимание распределенных структур данных для масштабируемости.
2. Работа с согласованными и непрерывными структурами данных.
3. Оптимизация производительности при использовании структур данных.
4. Анализ и улучшение сложности алгоритмов. 		1. Работа с потоками данных и безопасностью данных в многопоточных приложениях.
2. Применение структур данных для эффективного решения задач параллельных вычислений. 		1. Принятие стратегических решений по выбору структур данных в зависимости от требований проекта.
2. Определение стандартов и лучших практик по использованию структур данных в организации.
3. Использование структур данных в архитектуре проекта для достижения высокой производительности и масштабируемости.
Алгоритмы 1. Базовые алгоритмы. (Сортировки. Бинарный поиск)
2. Сложность алгоритма 		1. Использование более эффективных алгоритмов сортировки (быстрая сортировка, сортировка слиянием).
2. Работа с бинарным поиском и поиском по хеш-таблицам.
3. Понимание понятия мемоизации. 		1. Работа с алгоритмами поиска в графах (DFS, BFS).
2. Применение алгоритмов кратчайшего пути (алгоритм Дейкстры, Флойда-Уоршелла, Беллмана-Форда).		 1. Работа с алгоритмами сортировки с временной сложностью O(n log n) (например, TimSort).
2. Стабильность алгоритмов
3. Работа с алгоритмами на деревьях (например, обходы дерева, поиск LCA).
4. Работа с регулярными выражениями. 		1. Работа с алгоритмами для решения задач на графах высокой сложности (например, алгоритмы на сетях, потоки в графах).
2. Применение алгоритмов в распределенных системах и на параллельных архитектурах.
3. Работа с алгоритмами консенсуса и распределенной блокировкой. 		1. Принятие стратегических решений по выбору алгоритмов в зависимости от требований проекта.
2. Оценка производительности и масштабируемости алгоритмов.
Библиотеки 1. Знание базовых библиотек, таких как math, random, sys, json, datetime, random, csv. 1. Использование базовых библиотек: itertools, functools, logging, dataclasses, re, collections, pathlib, pickle, io, urllib.
2. Pydantic
3. requests / httpx
4. Простые запросы с использованием библиотеки SQLAlchemy для работы с базами данных. 		1. Использование базовых библиотек: threading, multiprocessing, contextlib, contextvars, abs, ast.
2. Pandas, numpy		 1. Работа с библиотекой asyncio. Понимание ее работы
2. Опыт использования aiohttp для асинхронных HTTP-запросов. 		1. Знание библиотек для обработки больших данных, таких как Apache Spark.
2. Опыт работы с библиотеками визуализации: matplotlib, seaborn, Plotly.		 1. Принятие стратегических решений по выбору библиотек и фреймворков для проектов.
Django 1. Понимание структуры проекта Django.
2. Создание простых моделей, представлений и шаблонов.
3. Работа с URL-маршрутизацией в Django. 		1. Работа с Django ORM для взаимодействия с базой данных.
2. Простые операции CRUD с использованием моделей Django.
3. Создание и обработка форм в Django.
4. Создание простых API на DRF / Django-Ninja
5. Создание простых асинхронных задач с использованием Celery 		1. Использование классов представлений (View) и их настройка.
2. Работа с различными типами представлений (ListView, DetailView и др.).
3. Работа с системой аутентификации Django.
4. Понимание фабрики сериализаторов. 		1. Использование кэширования и других методов оптимизации.
2. Работа с многопоточностью и асинхронными запросами.
3. Работа с Django Channels для создания асинхронных приложений.
4. Создание сложных цепочек асинхронных задач с использованием Celery 		1. Опыт написания / применения и отката сложных миграций
2. Использование django с elasticsearch / kafka / clickhouse и тп 		1. Интеграция Django с другими сервисами / микросервисами.
2. Работа с инструментами для управления множеством Django-приложений.
FastAPI 1. Понимание основных концепций FastAPI.
2. Создание простых эндпоинтов с использованием декораторов FastAPI. 		1. Использование Pydantic моделей для валидации данных.
2. Работа с дополнительными валидаторами Pydantic.
3. Понимание концепции зависимостей в FastAPI.
4. Использование инъекции зависимостей для работы с внешними ресурсами. 		1. Работа с системой аутентификации FastAPI.
2. Использование ORM / ODM, например SQLAlchemy, для взаимодействия с базой данных.
3. Работа с различными типами запросов и фильтров в FastAPI. 		1. Работа с коллекциями данных и связями между ресурсами.
2. Разработка WebSocket-эндпоинтов с использованием FastAPI.
3. Применение асинхронных операций для улучшения производительности. 		1. Интеграция FastAPI с микросервисами.
2. Работа с инструментами для управления множеством FastAPI-приложений.
3. Разработка стратегий обработки ошибок и безопасности. 		1. Знание инструментов оптимизации FastAPI приложений: orjson, httptools, uvloop 2. Опыт использование нескольких хранилищ в одном FastAPI приложении
Хранилища 1. Понимание базовых концепций реляционных баз данных.
2. Основы создания и использования SQL-запросов.
3. Понимание различий между реляционными и NoSQL базами данных.
4. Основы работы с NoSQL базами данных, такими как MongoDB или Cassandra.
5. Понимание принципов ключ-значение в Redis.
6. Основы создания простых запросов к Elasticsearch.
7. Загрузка и скачивание файлов из S3. 		1. Использование SQL для создания, изменения и извлечения данных в приложении.
2. Знание основных операций в NoSQL базах данных.
3. Использование Redis для кэширования данных в приложении.
4. Работа с запросами в Elasticsearch для фильтрации и сортировки данных.
5. Индексация и обновление данных в Elasticsearch.
6. Интеграция S3 для хранения и обработки файлов в приложении. 		1. Работа с транзакциями в реляционных базах данных.
2. Оптимизация производительности запросов с использованием индексов и анализа выполнения.
3. Использование различных типов NoSQL баз данных в зависимости от требований проекта.
4. Использование Pipelining и транзакций в Redis.
5. Работа с расширенными функциями поиска, такими как фасеты и агрегации.
6. Интеграция Elasticsearch в приложение для полнотекстового поиска. 		1. Проектирование и оптимизация схемы базы данных для реляционных и NoSQL баз данных.
2. Проектирование и настройка партицирования в NoSQL базах данных.
3. Работа с механизмами шардинга и репликации в Redis.
4. Использование Redis в распределенных системах.
5. Оптимизация индексации и поиска для высоконагруженных систем.
6. Использование репликации и разделения данных в Elasticsearch. 		1. Оптимизация работы с Redis в условиях высокой нагрузки.
2. Использование Redis в качестве брокера сообщений.
3. Продвинутая оптимизация SQL-запросов с использованием индексов, материализованных представлений и хранимых процедур.
4. Работа с механизмами кэширования и предварительной выборки данных. 		1. Работа с распределенными кешами и хранилищами.
2. Использование инструментов машинного обучения для улучшения поиска в Elasticsearch.
3. Работа с тематическим моделированием и рекомендательными системами.
4. Проектирование и внедрение высокодоступных и отказоустойчивых хранилищ данных в облаке. 		1. Принятие стратегических решений по выбору между SQL и NoSQL решениями в компании.
2. Внедрение новых технологий хранения данных.
3. Менторство и обучение команды в области работы с данными.
SQL 1. Понимание основных операторов: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
2. Работа с условиями WHERE для фильтрации данных.
3. Знание простых JOIN-операций для объединения таблиц.
4. Создание простых таблиц и определение связей между ними.
5. Использование базовых типов данных (целые числа, строки, даты). 		1. Работа с индексами для улучшения производительности запросов.
2. Использование GROUP BY и агрегатных функций для анализа данных.
3. Понимание транзакционной модели данных и работа с транзакциями.
4. Знание команд COMMIT и ROLLBACK. 		1. Использование подзапросов для решения сложных задач. 2. Использование оконных функций. 1. Проектирование сложных схем баз данных с учетом требований приложения.
2. Работа с инструментами моделирования данных (например, ER-диаграммы). 		1. Оптимизация схем баз данных для различных видов запросов. 1. Принятие стратегических решений по выбору технологий и методов хранения данных.
Тестирование и контроль качества 1. Умение писать тесты с использованием pytest / unittest.
2. Пользоваться настроенными линтерами и форматерами. 		1. Знание и умение применять mock, fixture, faker.
2. Понимание настроек линтеров.
3. Придерживаться типизации кода. 		1. Понимание ценности тестов в корпоративной разработке.
2. Умение настаивать линтеры и тайпчекеры. 		1. Написание нагрузочных тестов.
2. Понимание различия тестовых сред
3. Умение настраивать тестовые среды. 		1. Разработка через тестирование. Понимание плюсов и минусов.
2. Понимаение различий flake, pylint, ruff.
Веб разработка 1. Понимание базовых принципов работы веба (HTTP, HTTPS).
2. Работа с параметрами запросов и ответов.
3. Основы работы с заголовками HTTP. 		1. Работа с более сложными сценариями использования HTTP.
2. Знание и использование различных заголовков, таких как Authorization, Content-Type, и др.
3. Проектирование и разработка RESTful API.
4. Знание и применение форматов данных, таких как JSON. 		1. Работа с версионированием API.
2. Понимание основ GraphQL / grpc / jsonrpc и их преимуществ и недостатков.
3. Знание основ безопасности веб-приложений. 		1. Оптимизация запросов для повышения производительности.
2. Работа с кэшированием и заголовками для контроля кеширования. 		1. Использование асинхронных запросов для повышения производительности.
2. Работа с веб-сокетами для реализации асинхронных веб-приложений.
3. Защита GraphQL-запросов от уязвимостей. 		1. Использование CDN и других инструментов для улучшения распределения нагрузки. 1. Принятие стратегических решений по выбору протоколов и технологий для проектов.
Асинхронное программирование и многозадачность 1. Основы асинхронности.
2. Понимание многозадачности.
3. Понимание отличий параллельности и конкурентности. 		1. Работа с корутинами.
2. Знание asyncio. Использование async/await.
3. Работа с потоками.
4. Работа с процессами.
5. Опыт работы с celery. 		1. Понимание работы event loop.
2. Понимание работы процессов в операционной системе.
3. Понимание принципов обработки ошибок в асинхронном коде.
4. Понимание принципов взаимодействия между потоками. 		1. Оптимизация асинхронного кода.
2. Использование асинхронных паттернов.
3. Понимание отличий от wsgi и asgi.
4. Опыт межсервисного асинхронного взаимодействия с помощью брокеров или event store (rabbitbq / kafka). 		1. Опыт разрешения проблем в асинхронном коде. 1. Опыт создания высоконагруженных асинхронных приложений. 1. Руководство командой в области асинхронного программирования.
2. Архитектурные решения в асинхронных системах.
Системы контроля версий 1. Понимание базовых концепций Git.
2. Основные команды: clone, commit, push, pull.
3. Работа с основными ветками: master, feature, develop. 		1. Создание и управление ветками для разработки новых функций и исправлений.
2. Слияние веток для интеграции изменений.
3. Работа с форками и создание pull request'ов. 		1. Работа с конфликтами при слиянии веток.
2. Ручное разрешение конфликтов и их предотвращение.
3. Создание и использование Git Hooks для автоматизации процессов (например, перед коммитом). 		1. Создание релизов и проставление тегов.
2. Управление версиями проекта в Git.
3. Работа с Git Flow для управления циклом разработки.
4. Понимание лучших практик для использования Git в командных проектах. 		1. Работа с подмодулями и поддеревьями. 2. Интеграция Git с другими инструментами разработки. 1. Принятие стратегических решений по выбору модели ветвления и релизного цикла в больших командах.
Linux 1. Использование основных команд для навигации и управления файлами.
2. Знание основных команд для работы с пакетным менеджером (например, apt, yum).
3. Понимание основ прав доступа к файлам и директориям.
4. Применение базовых команд для управления правами доступа (rwx). 		1. Отслеживание и завершение процессов.
2. Работа с фоновыми и передними процессами.
3. Использование инструментов для диагностики сетевых проблем (например, ping, traceroute). 		1. Написание простых скриптов на Bash.
2. Использование переменных, циклов, условных операторов в скриптах.
3. Просмотр и анализ системных журналов (логов). 		1. Создание и управление пользователями и группами.
3. Установка и обновление программных пакетов.
4. Управление модулями ядра и ядром системы. 		1. Использование инструментов автоматизации (например, Ansible).
2. Написание скриптов для автоматизации рутинных задач.
DevOps 1. Понимание основных операций в системном администрировании.
2. Знание принципов конфигурационного управления. 		1. Знание Docker и основы работы с контейнерами. 2. Использование Docker Compose для управления многоконтейнерными приложениями.
 1. Основы работы с Kubernetes для оркестрации контейнеров.
2. Понимание концепций подов, нод, сервисов и репликации в Kubernetes. 		1. Работа с blue-green и canary развертываниями.
2. Понимание принципов serverless. 		1. Оптимизация инфраструктуры для высоконагруженных проектов.
2. Работа с распределенными системами и горизонтальным масштабированием.
3. Оптимизация затрат и ресурсов в облачных средах. 		1. Опыт миграции высоконагруженного приложения от одного провайдера в другой. 1. Принятие стратегических решений по выбору технологий развертывания.
2. Консультирование devops инженеров по особенностям работы python.
Мониторинг и логирование 1. Умение использовать инструменты мониторинга.
2. Анализ метрик и журналов.
3. Понимание необходимости измеряемого продукта. 		1. Понимание принципов и использование централизованных систем логирования.
2. Создание мониторинговых дашбордов.
3. Настройка алертинга и уведомлений.
4. Автоматизация мониторинга и логирования. 		1. Решение проблем и оптимизация производительности на основе данных мониторинга.
2. Конфигурация и настройка мониторинга.
3. Опыт интеграции с инфраструктурными облачными решениями. 		1. Работа с распределенными системами мониторинга.
2. Настройка межсервисных трассировок. 		1. Руководство командой в области мониторинга и логирования.
2. Архитектурные решения для масштабируемого мониторинга и логирования.
Архитектура 1. Знание основных паттернов: Singleton, Factory, Decorator.
2. Применение простых паттернов в проектах. 		1. Понимание основных принципов SOLID.
2. Применение принципа единственной ответственности в разработке.
3. Использование более сложных паттернов: Observer, Strategy, State, Mediator.
4. Проектирование с применением паттернов для повышения гибкости. 		1. Применение остальных принципов SOLID (Открытое/Закрытое, Подстановки Лисков, Инверсия зависимостей).
2. Понимание различных архитектурных стилей: монолит, микросервисы, serverless. 		1. Применение SOLID в реальных сценариях разработки.
2. Оценка и обновление архитектуры для соответствия принципам SOLID.
2. Понимание принципов гексагональной архитектуры.
4. Проектирование приложений с разделением бизнес-логики и инфраструктуры.
5. Проектирование систем с применением более сложных паттернов: CQRS, Event Sourcing.
6. Работа с асинхронными и распределенными системами. 		1. Проектирование высоконагруженных систем с учетом горизонтального масштабирования.
2. Использование шаблонов коммуникации между микросервисами.
3. Работа с различными стратегиями обновления приложений.
4. Проектирование и управление схемой версионирования API. 		1. Применение принципов гексагональной архитектуры в сложных бизнес-сценариях.
2. Интеграция гексагональной архитектуры с микросервисной архитектурой.
3. Менторство и обучение команды в области архитектуры.
4. Разработка и внедрение стандартов архитектурного проектирования в организации.
Командная работа 1. Участие в ежедневных статусах и созвонах.
2. Работа с задачами в системе управления проектами (например, Jira).
3. Обмен информацией с коллегами и руководством.
4. Способность задавать вопросы и просить помощи. 		1. Способность эффективно управлять своим временем и задачами.
2. Работа с приоритетами и соблюдение дедлайнов.
3. Работа в системах контроля версий (например, Git) в рамках команды.
4. Понимание принципов и целей Code Review.
5. Участие в процессе обзора кода, внесение своих комментариев. 		1. Улучшение навыков письменной и устной коммуникации.
2. Участие в обсуждении архитектурных решений и планировании задач.
3. Развитие навыков урегулирования конфликтов.
4. Способность конструктивно обсуждать разногласия в команде. 		1. Возможность взять на себя роль лидера в отсутствие руководителя.
2. Способность организовывать и направлять работу команды.
3. Помощь младшим членам команды в их профессиональном росте.
4. Делегирование задач и предоставление поддержки.
5. Умение эффективно управлять конфликтами и находить компромиссы.
6. Принятие участия в разрешении сложных ситуаций в команде. 		1. Разработка и внедрение стратегии управления командой.
2. Работа над мотивацией и вовлечением членов команды.
3. Развитие программ обучения и поддержка профессионального роста команды.
4. Участие в подборе новых сотрудников и их адаптация. 		1. Принятие стратегических решений в отношении структуры команды.
2. Развитие и внедрение культуры работы в команде.
3. Принятие инициативы в инновационных проектах и исследованиях.
4. Разработка стратегии внедрения новых технологий в команде. 		1. Разработка и внедрение стратегии развития отдела разработки.
2. Принятие ключевых стратегических решений в области технологического стека, архитектуры и методологии разработки.
3. Поддержка и поощрение исследовательской работы внутри команды.
4. Развитие программ для непрерывного обучения и профессионального роста команды.
5. Проведение регулярных обзоров производительности и обратной связи.
6. Внедрение и поддержание ценностей и культуры компании в отделе разработки.
7. Формирование положительного и вдохновляющего рабочего окружения.