Kokias technologijas ar temas šiuo metu mokaisi, kad pagerintum savo profesinius įgūdžius?
Python
Ar turite klausimų dėl darbo vietos ar įmonės?
Kokio tipo duomenų magistralę naudojote ir ką naudojote norėdami skaityti iš Kafka?
Kaip buvo organizuotas worker su Kafka vartotoju — atskirai ar kartu su FastAPI?
async def check_response(delay: int, message: str) -> None: timeout = httpx.Timeout(timeout=5) client = httpx.AsyncClient( base_url=BASE_URL, timeout=timeout, ) async with client: response = await client.get(url=f"/delay/{delay}") print(response.status_code, message) async def main() -> None: await check_response(delay=2, message="from first line"), await check_response(delay=2, message="from second line"), await check_response(delay=2, message="from third line"), if __name__ == "__main__": print("Total time:", timeit.timeit(lambda: asyncio.run(main()), number=2))
Kokios užduotys jums darbo metu yra įdomiausios?
Koks minimalus priimtinas pajamų lygis jums?
Kas yra MRO (Metodų sprendimo tvarka)?
Kokius kriterijus atsižvelgsite vertindami ir renkantis programinės įrangos sprendimą?
Kiek podų aptarnavo 500 RPS?
Kokia Helm versija buvo naudota ir kuo skiriasi Helm 3 nuo Helm 2?
Kas yra __slots__ Python'e?
Kaip diegė Kubernetes, kokį žiniatinklio serverį naudojo?
Įrašymas į diską ir užklausa iš išorinės paslaugos yra blokuojantys ar ne? Kaip asyncio su tuo dirba?
Kokia šaltinis jums paskyrė dabartinius uždavinius ar užduotis?
Kaip vertinote klientus prieš pereinant prie ML- scoring?
Kokie jūsų planai dėl profesinio augimo ir įgūdžių tobulinimo?
Kaip organizavote ir valdėte darbo užduotis savo ankstesnėje patirtyje?
Koks buvo jūsų RPS ir kaip susidorojote su apkrova?