Python сегодня — один из двух языков, на которых строится большинство новых backend-систем в российских IT-командах. Причина не в моде: Python даёт редкое сочетание скорости разработки, читаемости кода и зрелой экосистемы библиотек — от веб-фреймворков до ML-инструментов. Fortech предоставляет Python-разработчиков уровня Middle и Senior, которые умеют как построить сервисную архитектуру с нуля, так и войти в работающий проект с legacy-кодом.
Мы работаем на рынке IT-аутстаффинга с 2017 года и аккредитованы в реестре Минцифры (№25727 от 13.04.2022). За это время подобрали разработчиков более чем для 150 проектов разного масштаба — от стартаперских MVP до высоконагруженных платформ с десятками тысяч активных пользователей. Fortech входит в ТОП-13 аутстафф-агентств России.
Проектирование и реализация API на FastAPI или Django REST Framework: эндпоинты, авторизация (JWT, OAuth2), документация через OpenAPI/Swagger. Специалисты умеют проектировать контракты совместно с frontend-командой и мобильной разработкой.
Высоконагруженные сервисы, где синхронная обработка создаёт узкие места: очереди задач на Celery + Redis/RabbitMQ, asyncio для конкурентной обработки, WebSocket-соединения для realtime-функциональности.
Python — основной язык для ETL: загрузка и трансформация данных, интеграция с хранилищами (ClickHouse, BigQuery, Redshift), pandas/polars для преобразований, автоматизированные отчёты и дашборды через API.
Подключение к платёжным системам (ЮKassa, Тинькофф), маркетплейсам (Ozon, Wildberries API), CRM и ERP. Python-разработчики Fortech имеют опыт работы с нестандартными SOAP/XML API российских поставщиков.
Если у команды уже есть обученная модель, Python-разработчик упакует её в inference API, настроит A/B-тестирование и мониторинг дрейфа. Это не дата-саентист, но человек, который умеет работать с PyTorch/sklearn-артефактами в боевых условиях.
Парсинг данных (Scrapy, httpx), автотесты на pytest, CI/CD-скрипты, административные инструменты — Python-разработчик часто закрывает задачи, для которых в небольшой команде нет отдельного DevOps.
Подбираем разработчика под конкретный фреймворк и тип задач: монолитный веб-сервис, высоконагруженный REST API или лёгкий микросервис.
Python — основной язык в машинном обучении и обработке данных. Если проект связан с ML или автоматизацией — подберём специалиста с профильным опытом.
Кандидаты в течение 1–2 дней. Техническое интервью по запросу. Подписали договор — начали работу.
Оформление, налоги, оборудование, HR — берём на себя. Вы ставите задачи и получаете результат.
Python используется в разных областях — и наши специалисты знают его в нужном контексте. Веб-разработка, REST API, обработка данных, ML-модели, фоновые задачи.
FastAPI, asyncio, aiohttp — умеют строить асинхронные сервисы с высокой пропускной способностью, не ограничиваются только Django.
Опыт работы с языковыми моделями, RAG-системами, векторными базами данных. Актуально для проектов с функциональностью на основе искусственного интеллекта.
Знают, когда использовать реляционную базу данных, кэш или колоночное хранилище. Умеют оптимизировать запросы под нагрузку.
Проектируют асинхронные процессы, настраивают повторные попытки при ошибках, мониторинг воркеров — без потери задач под нагрузкой.
Алгоритмы, code review, разбор архитектурных решений — формат на ваш выбор. Уровень Middle+ гарантирован нашим скринингом.
Python-разработчик на аутстаффинге — это backend-инженер, который умеет работать с Python-экосистемой в продуктовых условиях: API, очереди, базы данных, деплой. Дата-саентист — это специалист по построению и обучению моделей. Если вам нужно интегрировать готовую ML-модель в продукт или построить ETL-пайплайн, Python-разработчик справится быстрее и дешевле, чем DS-специалист.
Да. При отборе мы уточняем версию стека и проверяем опыт работы с миграциями. Большинство Senior-разработчиков в нашем пуле имеют опыт постепенного перевода legacy-кода на современные версии без остановки продукта.
Для типовых Django/FastAPI проектов — 2–3 рабочих дня на ознакомление с кодовой базой и локальный запуск. Для проектов с нестандартной архитектурой или сложными доменными моделями закладываем 5 дней — и фиксируем это в плане погружения, который разработчик составляет до старта.
