Обязанности и достижения:
Цель проекта: Образовательная платформа. LMS-система позволяет размещать видеоуроки, статьи, содержит
тестовые задания для проверки знаний.
Обязанности/Функции:
● Backend разработка,
● Настройка инструментов для контроля качества кода,
● Написание модульных и интеграционных тестов,
● Участие в развитии продукта и процессов вместе с командой,
● Проведение код ревью,
● Исправление багов.
Непосредственные
задачи:
● Участие в проектировании базы данных,
● Создание моделей Django ORM для работы с базой данных
PostgreSQL,
● Сериализация/десериализация объектов при помощи DRF,
● Реализация обмена данными между компонентами системы и
использование кэширования с помощью redis,
● Работа с брокером сообщений RabbitMQ и системой очередей
Celery для асинхронной обработки задач,
● Написание тестов,
● Настройка Docker (Dockerfile, compose.yaml),
● Взаимодействие с командой разработки и другими
заинтересованными сторонами проекта.
Состав команды: 15 человек
Применяемые технологии:
Python, Django, Django REST Framework, Celery, Swagger, Redis,
pytest, PostgreSQL, docker
Цель проекта: Сервис для оценки бизнес идей. Сервис позволяет пользователям размещать свои идеи и
получать на них оценки от экспертов и других пользователей.
Обязанности/Функции:
● Коммуникация с командой,
● Анализ требований,
● Участие в развитии продукта и процессов вместе с командой,
● Проведение код ревью,
● Исправление багов.
Непосредственные задачи:
● Настройка управления инфраструктуры,
● Разработка каркаса FastAPI (зависимостей, сервисный слой,
настройка проекта),
● Настройка Docker (Dockerfile, compose.yaml),
● Реализация метода API в т. ч:
○ Реализация метода API для добавления, обновления
лайка/дизлайка к идее пользователем;
○ Реализация метода API получение количества лайков и
дизлайков для конкретной идеи.
● Документирование,
● Тестирование,
● Код-ревью backend,
● Отладка,
● Обработка ошибок API,
● Реализация репозитория, маршрутов, сервисов для получения
количества лайков и дизлайков для конкретной идеи
Состав команды: 7 человек.
Применяемые технологии:
Python, Django, FastAPI, SQL, Swagger, Redis, pytest, SQLAlchemy, PostgreSQL, docker, alembic