Когда-то поиск недвижимости начинался с просмотра объявлений в газетах, но те времена давно остались в прошлом. Современные PropTech-компании полностью трансформируют рынок недвижимости, создавая цифровые решения для автоматизации процессов аренды, покупки и управления объектами. Такие платформы позволяют людям быстрее находить подходящую недвижимость, упрощают взаимодействие с владельцами и арендаторами, а также полностью оптимизируют управление объектами. Именно такая компания обратилась к нам с потребностью о подборе Senior Python-разработчика.
Запрос клиента
Клиент, крупная технологическая компания в PropTech-сегменте, развивает цифровую экосистему для управления объектами недвижимости, включающую инструменты автоматизации для аренды, покупки и оценки объектов.
Для усиления команды требовался опытный Python-разработчик уровня Middle+/Senior с ключевыми навыками:
- Углубленный опыт работы с Python и Django;
- Умение проектировать и оптимизировать API;
- Опыт работы с базами данных (PostgreSQL, Redis);
- Глубокое понимание DevOps-практик, включая опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD-пайплайнами;;
- Проживание в Москве/Санкт-Петербурге с готовностью работать в гибридном формате.
Возникшие трудности
Ограниченный рынок кандидатов
Компании требовались специалисты, обладающие как экспертизой в Python-разработке, так и глубоким пониманием DevOps-направления. Найти разработчиков с такими компетенциями оказалось сложнее, чем ожидалось, поскольку чаще всего разработчики и DevOps-инженеры сосредотачиваются на одной специализации.
Требования к специализации
Клиент искал кандидатов, имеющих опыт как в построении сложных API, так и в развертывании приложений с использованием Docker и Kubernetes, что значительно сужало выбор.
Высокая конкуренция за универсальных специалистов
На рынке труда шла активная борьба за специалистов с опытом в DevOps направлении. Большинство кандидатов предпочитали узкую специализацию или имели предложения от компаний с более высоким уровнем компенсации.
Процесс подбора
Мы начали с уточнения портрета идеального кандидата, выделив три ключевых критерия: глубокий опыт в Python-разработке высоконагруженных проектов, уверенные знания в DevOps, а самое главное - умение балансировать между этими двумя направлениями. На основе этого мы разработали стратегию поиска, включающую:
- Анализ сообществ Python-разработчиков и DevOps-специалистов;
- Поиск на профильных площадках, таких как GitHub, DevOps-сообщества в телеграмме, Linkedin и Getmatch ;
- Исследование и привлечение специалистов из компаний, работающих с высоконагруженными системами на языке Python.
- Анализ и составление пула подходящих кандидатов из собственной базы.
Результат нашей работы
За период работы было рассмотрено более 80 резюме, отправлено около 65 предложений и проведено 11 технических интервью, и уже через 4 недели работы у партнера было два финальных кандидата, полностью соответствующих требованиям:
Один из них обладал глубокими знаниями Python и практическим опытом построения CI/CD-процессов и управления Kubernetes-кластерами.
Второй отличался экспертизой в построении архитектуры высоконагруженных проектов на Python и опытом в оптимизации инфраструктуры.
Перед клиентом стоял сложный выбор между двумя технически сильными специалистами. Вместе с клиентом мы детально проанализировали все ключевые требования к роли и предоставили исчерпывающий обзор "за" и "против" по каждому кандидату. Клиент прислушался к совету нашего рекрутера и сделал выбор в пользу специалиста с более глубоким бэкграундом в разработке высоконагруженных сервисов на Python, несмотря на то, что его DevOps-опыт был чуть менее впечатляющим.
Итоговый кандидат успешно прошёл финальный отбор, согласился на оффер и приступил к работе. Благодаря универсальным навыкам специалиста проект получил не только стабильного Python-разработчика, но и поддержку в DevOps-направлении, что позволило ускорить процессы разработки и интеграции.
В конечном итоге клиент не прогадал. Мы поддерживаем общение с заказчиком и найденным специалистом, который продолжает успешно реализовывать функционал на проекте. В короткие сроки подобранный нами специалист занял позицию лида в юните аналитики.
Дата
2025-10-01