Leitender Python-Entwickler in Onix-Systems

Senior Python Developer Mehr anzeigen Wir sind auf der Suche nach einem Senior Python Developer mit 5 Jahren kaufmännischer Erfahrung. Das Projekt entwickelt ein System, das bei der Herstellung von Kosmetika und ähnlichen Produkten hilft. Hauptakteure sind Unternehmen, die Kosmetika herstellen. Das System hilft beim Erstellungsprozess kosmetischer Formeln (Auswahl von Rohstoffen und Inhaltsstoffen, Überprüfung von Einschränkungen und Inhaltsstoffeigenschaften, Vorhersage von Inhaltsstoffeigenschaften usw. Anforderungen: Python + aio: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, insbesondere mit asynchronen Web-Frameworks wie aio MongoDB: Erfahrung mit MongoDB, einer NoSQL-Datenbank, zum Speichern und Verwalten dokumentenorientierter Daten. PostgreSQL: Kenntnisse über PostgreSQL, eine leistungsstarke relationale Open-Source-Datenbank, für Anwendungen, die eine strukturierte Datenspeicherung erfordern und interoperabel. Gino: Vertrautheit mit Gino, auf SQLAlchemy basierendem Anasyncio-ORM für die asynchrone Interaktion mit PostgreSQL-Datenbanken. Flask/Django: Erfahrung mit Flask- und/oder Django-Web-Frameworks zum Erstellen von Webanwendungen in Python und RabbitMQ als Message-Broker für verteilte Aufgabenwarteschlangen. SQLAlchemy: Verständnis von SQLAlchemy ORM für die Arbeit mit relationalen Datenbanken, insbesondere PostgreSQL. Docker: Vertrautheit mit Docker zur Containerisierung von Anwendungen, was eine einfachere Bereitstellung und Skalierbarkeit ermöglicht. CI/CD: Erfahrung mit kontinuierlichen Integrations- und kontinuierlichen Bereitstellungspraktiken und Tools wie Jenkins, TravisCI oder GitLab CI. AWS/Azure/GCP: Kenntnisse über Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform für die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen. GraphQL: Vertrautheit mit GraphQL, einer Alternative zu REST-APIs, könnte für Projekte von Vorteil sein, die eine flexiblere Datenabfrage erfordern. Unit-Tests/Pytest: Kenntnisse im Schreiben von Unit-Tests mit Pytest oder anderen Test-Frameworks, um die Zuverlässigkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen. Microservices-Architektur: Verständnis der Microservices-Architektur und ihrer Implementierung mit Python zum Erstellen skalierbarer und modularer Anwendungen. Best Practices für die Sicherheit: Kenntnis häufiger Sicherheitslücken und Best Practices zum Sichern von Webanwendungen, z. B. Eingabevalidierung, Authentifizierung und Autorisierungsmechanismen. WebSockets: Kenntnisse über WebSockets zum Erstellen von Echtzeit-Kommunikationsfunktionen in Webanwendungen. Git: Kompetente Inversionskontrolle mit Git, einschließlich Verzweigung, Zusammenführung und Lösung von Konflikten.