Недавно появились мысли походить на собеседования чем я успешно занялся. Если конкретно - смотрел лидовскую/сеньерскую позиции на Python и Golang(но статья может пригодиться backend разработчикам в целом). Не ставлю целью статьи объять необъятное и дать какие-то гарантии. Лишь зафиксирую данные для себя на будущее.
Ходить на собеседования неплохой навык - в моем случае удается неплохо прокачать технические скилы и узнать запросы рынка на текущий момент(ведь может случиться, что твои навыки перестанут быть актуальными).
Сразу сделаю пометку, что некоторые навыки/ресурсы специфичны(по типу нарешивания Leetcode), но отталкиваемся от текущих реалий рынка.
SQL(Postgres)
Начнем с базы - реляционной базы. Буду говорить о postgres, но популярные БД работают по схожим принципам. Самые общие принципы БД вы должны знать и так, раз наткнулись на эту статью. Я подсвечу лишь то, что стоит знать в рамках вашей работы и что действительно спрашивают на собеседованиях.
Общее описание индексов можно прочитать по ссылке
Стоит знать устройство самого используемого индекса b tree(описание алгоритма)
Так же не редко подкидывают вопросы, где ответом является составной индекс
Уровни изоляций транзакций - точно не будет лишним
ACID - зачастую хотят полной расшифровки аббревиатуры
Погрузиться в запросы глубже - explain, explain analyze
Поближе познакомиться с блокировками, особенно с select for update
Список может расти вечно, но это основные моменты, которые действительно спрашивают на собеседованиях. Так же в конце статьи оставлю некоторые ресурсы.
NoSQL и брокеры
Not only SQL??? Да, пройдемся и по ним. У вас могут спросить о любой базе, но стоит знать устройство, преимущества, недостатки и места для применения 2х основных.
Redis - кеш и немного очередь(почему-то официальная дока перестала открываться)
RabbitMQ - брокер сообщений
Читать рекомендую именно официальную документацию - там неплохое изложение. Бонусом можно почитать про разницу Kafka и RabbitMQ ведь мы не просто json инженеры, а высоконагруженные json инженеры!
Я есть микросервис
Далее перейдем к модной теме микросервисов. Здесь порекомендую всего 2 ресурса, которых должно хватить.
И очень уж популярный DDD
Немного кода
Совсем забыл, что мы программисты. Перейдем немного ближе к предметной области. По умолчанию я подразумеваю, что у вас есть знание linux. Дам лишь довольно общие рекомендации.
Неплохая статья по асинхронности
SOLID или расскажите мне, что такое буква L в этой аббревиатуре
Про python
Возможно глупо, но стоит посмотреть базовые вопросы по подготовке. Я на одном из собесов долго тупил над вопросом по изменяемым типам данных
Рекомендую повторить реализацию и использование контестных менеджеров и декораторов
Важно знать, что такое GIL
Самая база
Нужно знать разницу между процессами, потоками и асинхронщиной в Python
FastApi - Даже если никогда не писали стоит познакомиться с азами этого асинхронного фреймворка
Так же очень рекомендую книгу "Python К вершинам мастерства" - Лусиану Ромальо. Книга толстая, но стоящая(можно читать главы выборочно).
Алгоритмы и задачи
Самый спорный пункт, но очень актуальный.
Решайте задачки хотя бы easy уровня на Leetcode
Рекомендую к прохождению курс на Leetcode, курс платный. Но хорошо и понятно познакомит с основными типами данных(стеки, кучи, деревья и тд) и позволит решать задачи на собеседованиях и даже применять знания в жизни
System design
В этой теме сложно что-либо советовать. Здесь скорее все зависит от ваших навыков и опыта. Могу лишь порекомендовать ознакомиться со статьей.
Резюме
Все, что описано выше будет полезно при наличии нужного опыта, где-то поможет освежить память, где-то узнать новые подходы к решениям типичных задач. Разумеется этот список можно расширять бесконечно. Могу дать лишь последнюю рекомендацию. Очень полезную книгу, ставшую современной классикой. Слышали такое словосочетание "Книга с кабанчиком"? Высоконограженные приложения - Мартин Клепман. Книга поведает о многих вещах, рекомендуемых в статье и даст понимание устройства и проблем высоконагруженных приложений.
