Python-Entwicklung
Backends, Datenpipelines und KI-Agenten in Python, auf AWS oder Azure. Jeder Python-Entwickler wird von einem Python-Spezialisten interviewt und nicht von einem Generalisten.
Was wir in Python bauen
APIs und Services
HTTP-APIs und Hintergrund-Worker mit typisierten Anfrage- und Antwortmodellen, Dependency Injection, strukturiertem Logging und Health Checks, bereitgestellt als Container oder Serverless-Funktionen.
Datenarbeit
Pipelines für Einlesen, Transformation und Reporting über SQL- und Dokumentenspeicher, so geschrieben, dass ein fehlgeschlagener Lauf sichtbar und wiederholbar ist, statt stillschweigend übersprungen zu werden.
KI-Agenten und Retrieval
Retrieval-Augmented Generation über Ihre eigenen Dokumente, Embeddings in einer Vektordatenbank und Agenten-Workflows mit protokollierten Tool-Aufrufen und Kosten.
Automatisierung
Geplante Jobs und Integrationen, die manuelle Tabellenschritte ersetzen, mit Alerting, wenn ein Lauf fehlschlägt, statt einer stillen Lücke in den Daten.
Wie wir dafür einstellen
Python ist hier keine Nebenfähigkeit. Unsere Stellenhistorie umfasst einen Python-Entwickler mit AWS- und KI-Agenten-Erfahrung, einen Python-Entwickler mit Erfahrung in Vektordatenbanken und zwei eigene technische Python-Interviewer, einen davon gezielt für KI und Machine Learning. Kandidaten werden anhand eines schriftlichen Fragenkatalogs geprüft und von jemandem interviewt, der die Sprache täglich schreibt.
Dieselben Entwicklungsregeln wie in unserer .NET-Arbeit
- Typisiert und gelintet. Type Hints in der Continuous Integration geprüft, Formatierungs- und Lint-Regeln durchgesetzt, null Warnungen am Ende einer Änderung.
- Tests mit jedem Feature und ein Regressionstest für die Klasse jedes Bugs, den wir beheben, nicht nur für den einen gemeldeten Fall.
- Fehler werden nie verschluckt. Jeder Fehlerpfad wird protokolliert, sichtbar gemacht und alarmierbar; eine stille Wiederholung, die eine defekte Integration verbirgt, gilt als Defekt.
- Secrets aus einem Vault, nie aus einer Datei im Repository, und jede externe Eingabe wird an der Grenze validiert.
Arbeiten über Stacks hinweg
Die meisten unserer Kunden betreiben eine gemischte Landschaft. Ein Python-Service, der mit einer .NET-API, einem Angular-Frontend und einer Azure-SQL-Datenbank sprechen muss, ist hier eine normale Woche, weil all das im selben Team liegt und nicht auf drei Anbieter verteilt ist.
Stattdessen die Rolle besetzen
Wenn Sie einen Entwickler in Ihrem eigenen Team brauchen statt übergebener Arbeit, behandelt die Seite zur Einstellung von Python-Entwicklern in der Ukraine diesen Teil: wie wir interviewen, wie schnell jemand starten kann und was auf unserer Seite des Vertrags bleibt.
Sie haben Python-Arbeit, die Verantwortliche braucht?
Senden Sie das Repository oder eine Beschreibung der Pipeline. Sie erhalten innerhalb eines Werktags einen schriftlichen Plan und eine Schätzung.