Подготовка к интервью
11 вопросов с собеседований в Культура аналитики
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Культура аналитики. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: backend, database, optimization.
Каталог
JSON и расширения PostgreSQL Применяю JSONB — бинарный формат JSON, удобный для быстрого поиска и индексирования Для JSONB использую индексы GIN/BTREE, чтобы ускорять выполнение запросов Валидирую структуру данных на…
Читать ответКэш представляет собой хранилище промежуточных данных, которое ускоряет доступ к информации Инвалидация необходима для поддержания согласованности данных Основные стратегии инвалидации: TTL (время жизни):…
Читать ответНачинаю с анализа логов и профилировщика, включая EXPLAIN, чтобы определить причину задержек Для связанных объектов выбираю жадную загрузку (eager loading), а не ленивую Для сложных случаев использую нативный SQL или…
Читать ответизучение требований: данные, операции и бизнес-логика выделение сущностей и связей между ними (ER-модель) нормализация для снижения избыточности и предотвращения аномалий выбор типа БД (реляционная vs NoSQL) с учетом…
Читать ответКак организовать CI/CD для backend-приложения? CI/CD автоматизирует сборку, тестирование и деплой CI: каждый коммит запускает сборку и юнит-тесты Для создания pipeline можно использовать Jenkins, GitLab CI или GitHub…
Читать ответархитектурный подход к созданию распределённых систем приложение разделяется на самостоятельные сервисы каждый из них выполняет определённую бизнес-задачу сервисы обмениваются данными через строго определённые API…
Читать ответКак реализован словарь (dict) в Python? dict представляет собой хеш-таблицу с открытой адресацией Для ключей вычисляется хеш, после чего сохраняются пары (ключ, значение) При коллизии выполняется поиск следующей…
Читать ответРаспространённые ошибки при работе с Django Ошибки в проектировании моделей: сильная связанность и отсутствие нормализации Запросы внутри циклов: неэффективная работа ORM и проблема "N+1" Пренебрежение кэшированием:…
Читать ответПроблемы при выполнении SQL-запросов и применение EXPLAIN Оптимизация запросов и поиск узких мест EXPLAIN отображает план выполнения SQL-запроса Проверка индексов, последовательного сканирования и соединений Позволяет…
Читать ответОтличия select_related и prefetch_related оба метода оптимизируют обращения Django ORM к связанным моделям select_related: применяет SQL JOIN и получает связанные объекты одним составным запросом лучше всего подходит…
Читать ответЧто представляет собой Pydantic и для чего он используется? Python-библиотека для валидации и парсинга данных Описывает модели данных с помощью type hints Автоматически преобразует входные значения и проверяет их…
Читать ответ