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El rol:
Para este rol se deberá contar con una sólida experiencia en las tecnologías listadas a continuación, con un enfoque específico en Python 3.x y la programación funcional. Además, se requieren conocimientos avanzados en pruebas, optimización y herramientas de monitoreo.
Requisitos:
Python (3.x):
● Experiencia sólida en Python, específicamente en la versión 3.x. No se requiere experiencia en Python 2.x.
● Enfoque en Programación Funcional: Aunque se valoran conocimientos en Programación Orientada a Objetos (POO), el candidato debe estar orientado hacia el paradigma funcional. Debe ser capaz de escribir código limpio y reutilizable utilizando técnicas como:
– Funciones puras.
– Inmutabilidad.
– Uso de funciones de orden superior y expresiones lambda.
– Map, reduce, filter, y comprehension avanzados.
● Pruebas:
– Pruebas Unitarias: Experiencia con pytest o unittest para asegurar la calidad del código mediante la creación de tests automatizados.
– Pruebas End-to-End: Implementación de pruebas de extremo a extremo para simular flujos completos de usuarios y asegurar que el sistema funcione correctamente.
– Pruebas de Carga: Conocimiento en pruebas de carga utilizando herramientas como Locust para evaluar el rendimiento bajo estrés.
● Manejo de Excepciones: Eficiencia en el uso de manejo de errores y excepciones, con técnicas para asegurar la estabilidad del sistema.
Django:
● Tener un conocimiento profundo de Django, capaz de trabajar en proyectos complejos, optimizar su rendimiento y adaptarlo a diferentes entornos.
● Programación Funcional en Django: Aplicación de un enfoque funcional dentro del desarrollo con Django, utilizando las características avanzadas del framework.
● Modelo de Conexiones a Base de Datos: Comprensión profunda del modelo de conexiones en Django, cómo se manejan las conexiones a la base de datos, la gestión de transacciones y el manejo de múltiples bases de datos.
● Ciclo de Respuesta de Django: Conocimiento del ciclo completo de una solicitud en Django, desde el request hasta el response, incluyendo middleware y cómo se gestionan las excepciones.
● Optimización con ORM: Experiencia en optimización de consultas a través del ORM de Django, aprovechando características avanzadas como select_related(), prefetch_related() y transacciones para mejorar el rendimiento.
● Django como API: Dominio de Django REST Framework (DRF) para la creación de APIs escalables y mantenibles.
● Django con Sockets: Implementación de WebSockets con Django Channels para manejar conexiones en tiempo real.
● Pruebas en Django:
– Implementación de pruebas unitarias y de integración.
– Automatización de pruebas funcionales y de carga para evaluar el rendimiento de la aplicación bajo condiciones reales.
Bases de Datos:
● Experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales, con un enfoque en la optimización y escalabilidad.
● PostgreSQL:
– Diseño y normalización de esquemas de bases de datos.
– Optimización de consultas SQL, uso eficiente de índices y manejo de vistas materializadas.
– Uso de características avanzadas como JSONB, particionamiento, y CTE (Common Table Expressions).
● Redis:
– Uso de Redis como caché para mejorar la respuesta de la aplicación.
– Uso de Redis como Message Broker para Celery, gestionando colas de tareas asíncronas y garantizando la entrega de mensajes.
Gestores de Colas y Tareas Asíncronas:
● Se requiere experiencia con sistemas de gestión de colas y ejecución de tareas en segundo plano.
● Celery:
– Configuración avanzada de Celery para la ejecución de tareas asíncronas utilizando Redis como broker de mensajes.
– Gestión y programación de tareas periódicas con Celery Beat.
– Optimización de tareas largas, manejo de reintentos automáticos y monitoreo del estado de las tareas.
Contenerización y Docker:
● Es fundamental que el candidato tenga experiencia avanzada con Docker y herramientas asociadas para la contenerización y gestión de entornos.
● Docker:
– Creación de Dockerfiles eficientes y optimizados para minimizar el tamaño de las imágenes.
– Uso de Docker Compose para la gestión de entornos locales y de producción.
– Manejo de redes, volúmenes y configuración de entornos multi-contenedor.
Entorno de Desarrollo en Linux:
● El desarrollo se realiza principalmente en Linux, por lo que se requiere experiencia profunda en su gestión y automatización de procesos.
● Scripting en Linux:
– Capacidad para escribir scripts en Bash para la automatización de tareas rutinarias, instalación de dependencias, y configuración de entornos.
● Manejo de Logs:
– Conocimiento en el manejo eficiente de logs, incluyendo la recolección, filtrado y monitoreo de logs de aplicaciones y del sistema.
– Experiencia con herramientas como Grafana, Prometheus, o ELK Stack para la visualización y análisis de logs y métricas.
● Monitoreo y Gestión de Métricas:
– Conocimiento en el uso de Grafana u otras herramientas para la gestión y visualización de métricas del sistema y aplicaciones.
– Experiencia en la configuración de alertas basadas en métricas para garantizar la estabilidad del entorno de producción.
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