Что хотят услышать интервьюеры:

Интервьюер хочет понять, есть ли у кандидата реальный практический опыт, а не только теоретическое знание. Важно услышать, какие задачи решались, какой был вклад и какие технологии применялись. Хороший ответ показывает масштаб, ответственность и результаты, а не просто перечисление инструментов.

Определение:

Это вопрос про подтверждение практического опыта работы с Python в проектах: что именно было сделано, какие проблемы решались, какой был стек и какой получился результат. Здесь оценивают не только знание языка, но и умение применять его в реальных задачах, поддерживать код и работать в команде.

Пример использования:

Например, можно рассказать о backend-сервисе на Python для обработки заказов:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Order:
    id: int
    status: str

def update_order_status(order: Order, new_status: str) -> Order:
    order.status = new_status
    return order

order = Order(id=101, status="new")
updated = update_order_status(order, "paid")
print(updated)

Пояснение кода:

Код не требуется как обязательная часть ответа на этот вопрос, но пример можно разложить так:

Описана простая сущность Order, которая хранит данные о заказе.
Функция update_order_status меняет статус заказа.
Такой подход отражает типичную задачу в Python-проекте: работу с объектами доменной модели и бизнес-логикой.
В реальном проекте это мог бы быть API-метод, который обновляет статус заказа в базе данных и возвращает результат клиенту.

Ключевые моменты:

Называть конкретные проекты: backend, парсинг, автоматизация, ETL, боты, тестирование, аналитика.
Уточнять свою роль: что делал лично, а не что делала команда в целом.
Показывать стек: Python, фреймворки, БД, очереди, Docker, тесты, CI/CD, если это было.
Описывать результат: ускорил процесс, снизил ошибки, автоматизировал ручную работу, повысил стабильность.
Для junior достаточно учебных или pet-проектов, но с понятной логикой и использованием реальных инструментов.
Для middle важно показать не только код, но и опыт поддержки, рефакторинга, интеграции и решения production-задач.

Какой опыт работы или проекты вы реализовали, связанные с использованием этой технологии/инструмента?