Python開発
PythonによるバックエンドAPI、データパイプライン、AIエージェントを、AWSまたはAzureで構築します。Pythonエンジニアの採用では、全員をジェネラリストではなくPythonの専門家が面接します。
Pythonで構築するもの
APIとサービス
型付きのリクエスト・レスポンスモデル、依存性注入、構造化ログ、ヘルスチェックを備えたHTTP APIとバックグラウンドワーカーを、コンテナまたはサーバーレス関数としてデプロイします。
データ処理
SQLやドキュメントストアに対する取り込み、変換、レポートのパイプラインを、失敗した実行が黙って飛ばされるのではなく、見えて再実行できるように書きます。
AIエージェントと検索
御社自身の文書に対する検索拡張生成、ベクトルデータベースへのエンベディング、ツール呼び出しとコストをログに記録するエージェントのワークフローです。
自動化
スプレッドシートの手作業を置き換える定期ジョブと連携です。実行が失敗した場合は、データに黙って穴が開くのではなく、アラートを出します。
採用の方法
Pythonは、当社では副次的なスキルではありません。求人実績には、AWSとAIエージェントの経験を持つPythonエンジニア、ベクトルデータベースの経験を持つPythonエンジニア、そしてPython専任の技術面接官2名（うち1名はAIと機械学習の業務専任）が含まれています。候補者は書面の質問セットでスクリーニングし、日常的にこの言語を書く人が面接します。
.NETの業務と同じエンジニアリングルール
- 型付きでリント済み。型ヒントを継続的インテグレーションで検査し、フォーマットとリントのルールを徹底し、変更の終了時点で警告ゼロにします。
- 機能ごとにテストを書き、修正したバグには、報告された1件だけでなく、その種類全体を対象にした回帰テストを付けます。
- エラーを握りつぶしません。すべての失敗経路をログに記録し、表に出し、アラートの対象にします。壊れた連携を隠す黙ったままのリトライは、欠陥として扱います。
- シークレットはボールトから取得し、リポジトリ内のファイルからは取得せず、外部からの入力はすべて境界で検証します。
技術スタックをまたいだ業務
クライアントの多くは、複数の技術が混在する環境を運用しています。.NETのAPI、Angularのフロントエンド、Azure SQLデータベースと通信するPythonサービスは、当社では日常の一週間にあたります。それらすべてが、3社のベンダーにまたがらず、同じチームの中にあるためです。
人員配置という選択肢
業務を丸ごとお任せいただくのではなく、御社のチーム内にエンジニアが必要な場合は、ウクライナでPython開発者を採用するのページをご覧ください。面接の方法、開始までの早さ、契約のうち当社側に残るものを説明しています。
担い手が必要なPythonの業務はありますか。
リポジトリまたはパイプラインの説明をお送りください。1営業日以内に、書面の計画と見積りをお届けします。