Team Lead — Python RunelloОпубликовано 27.10.2026

497K ₽–618K ₽/мес

Опубликовано 27.10.2026

оценка на руки

Team Lead Python Django FastAPI FastMCP PostgreSQL Kafka Redis

497K ₽–618K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Команда развивает продуктовую платформу и backend-направление. Team Lead будет совмещать разработку и архитектурные задачи с работой над развитием команды.

Чем вы будете заниматься

Разрабатывать backend и участвовать в проектировании архитектуры.
Развивать продуктовую платформу и backend-команду.

Требования

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

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенный ведущий Python-разработчик, который сам пишет и проверяет код на Django и FastAPI, а также умеет оценивать, где уместен FastMCP для задач продуктовой платформы.

→

Архитектор-практик: проектирует надёжные серверные системы и интеграции, используя PostgreSQL для хранения данных, Kafka для обмена событиями, Redis для быстрого доступа и Celery для фоновых задач.

→

Руководитель, которому комфортно совмещать технический вклад с развитием команды: задавать стандарты проектирования, проводить ревью и помогать инженерам расти, не превращаясь в менеджера без практики разработки.

→

Самостоятельный и организованный лидер, способный поддерживать ритм гибридной команды: согласовывать архитектурные решения при личной работе и обеспечивать ясное исполнение задач в удалённые дни; для этой роли важен уже сформированный опыт технического лидерства.

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 в Runello (Сейчас)→Руководитель backend-направления или ведущий архитектор продуктовой платформы (Через 2–4 года)→Директор по разработке или руководитель инженерного направления (Через 5–7 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026

$15,5 млрд

Годовой рост рынка Python-разработки

18,0%

Использование AI-инструментов Python-разработчиками

76%

Рост глобальных инвестиций в генеративный AI, 2024

+92,3%

Навыки и требования

Обязательные

PythonDjangoFastAPI

Растущий спрос

LLM-интеграция и протокол MCP (FastMCP, tool calling, RAG)Асинхронный Python и высоконагруженные API (asyncio, FastAPI, gRPC)Платформенная инженерия и наблюдаемость (Docker/Kubernetes, OpenTelemetry, Prometheus)

Снижающийся спрос

Django REST Framework как выбор по умолчанию для новых высоконагруженных API — чаще рассматривают FastAPICelery с RabbitMQ для новых систем без оценки альтернатив — чаще применяют Kafka или managed event streaming

Тренды отрасли

Python становится стандартным слоем для AI-функций в backend-продуктах

По опросу Stack Overflow за 2024 год, 76% разработчиков уже используют или планируют использовать AI-инструменты в работе. Для Python-команд это усиливает спрос на безопасную интеграцию LLM: управление инструментами через MCP, RAG, контроль доступа и оценку качества ответов. В российском рынке лидеру полезно уметь строить модели так, чтобы заменять внешние API локальными или доступными провайдерами без переписывания бизнес-логики.

FastAPI и асинхронная архитектура расширяют применение Python в сервисах реального времени

FastAPI входит в число наиболее популярных веб-фреймворков в опросе Stack Overflow 2024 года; его выбирают за типизацию, генерацию OpenAPI и поддержку async. Для систем с Kafka, Redis и PostgreSQL это означает больше внимания к backpressure, идемпотентности, управлению соединениями и наблюдаемости. Кандидату на роль Team Lead стоит показать опыт проектирования нагрузочных тестов и миграции отдельных API, а не только знание фреймворка.