Team Lead Python RunelloОпубликовано 25.10.2026

497K ₽–618K ₽/мес

Опубликовано 25.10.2026

оценка на руки

Team Lead Python Django FastAPI FastMCP PostgreSQL Kafka Redis

497K ₽–618K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Роль сочетает разработку и архитектуру с руководством бэкенд-командой. Основная часть работы — практическая разработка в направлении продуктовой платформы.

Чем вы будете заниматься

Развивать продуктовую платформу и бэкенд-команду.
Участвовать в разработке и архитектуре.

Требования

Опыт работы с Python, Django, FastAPI, FastMCP, PostgreSQL, Kafka, Redis и Celery.

Кто здесь добьётся успеха

→

Сильный практикующий бэкенд-разработчик: уверенно проектирует и пишет сервисы на Python с Django и FastAPI, а также способен оценивать, где уместен FastMCP для продуктовой платформы.

→

Умеет выстраивать архитектуру под реальные нагрузки и интеграции: продумывает модели данных в PostgreSQL, асинхронные задачи на Celery и обмен событиями через Kafka, применяя Redis там, где это оправдано.

→

Готов сочетать техническое лидерство с личным вкладом в разработку: помогает команде принимать архитектурные решения, разбирает сложные задачи и поддерживает развитие бэкенд-направления, не отрываясь от кода.

→

Комфортно работает в гибридном формате: использует совместную работу в офисе для проектирования и синхронизации команды, а удалённое время — для сосредоточенной разработки; для этой роли важен уже подтверждённый опыт лидерства в бэкенде.

Ресурсы для обучения

→Курсы программирования в Казани 2026 — ТОП-12 ...Курс

→Яндекс ПрактикумКурс

→N8N: Быстрое погружение + ИИ-агенты: Начальный уровень, 3 500₽ | курс на StepikКурс

Карьерный путь

Тимлид Python-разработки продуктовой платформы (Сейчас)→Руководитель бэкенд-направления: отвечает за несколько команд или ключевые сервисы платформы (Через 1–2 года)→Директор по разработке или технический директор продуктовой технологической компании (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка ПО на Python, 2026

≈$12B

Годовой рост

≈18%

Использование AI-инструментов Python-разработчиками

≈55%

Инвестиции в стартапы с Python-стеком, 2025

≈$45B

Навыки и требования

Обязательные

PythonDjangoFastAPI

Растущий спрос

Разработка AI-агентов и интеграция LLM через FastMCP, MCP и API-провайдеровАсинхронный Python: asyncio, async SQLAlchemy и высоконагруженные API на FastAPIНаблюдаемость и эксплуатация сервисов: OpenTelemetry, Prometheus и Kubernetes

Снижающийся спрос

Python 2 и поддержка приложений на неподдерживаемых версиях Python 3Синхронные Flask/Django API как единственный подход для новых высоконагруженных сервисов

Тренды отрасли

Python становится основным слоем для AI-сервисов и агентных систем

В Stack Overflow Developer Survey 2024 около 76% опрошенных разработчиков сообщили, что используют или планируют использовать AI-инструменты; Python особенно востребован для интеграции моделей, оркестрации и backend API. Для тимлида практический приоритет — проектировать безопасные инструменты и контракты для агентов, оценивать качество ответов и контролировать стоимость вызовов моделей.

Переход от монолитных API к асинхронным сервисам и потоковой обработке

FastAPI, Kafka и Redis часто комбинируют для API с низкой задержкой и фоновых задач. По данным Confluent, 86% организаций в опросе 2024 года считают потоковую обработку данных критически важной или стратегической. При проектировании стоит задавать схемы событий, идемпотентность и правила повторной обработки, а Celery применять там, где достаточно очередей задач без потоковой семантики.