Python разработчик / автоматизация веб-процессов (Selenium)

Python разработчик (Selenium, веб-автоматизация)

О проекте

Мы развиваем SaaS-сервис для автоматизации рутинных операций на маркетплейсах. Система уже в продакшене: регистрация и управление тестовыми профилями, работа с каталогом, корзиной и оформлением заказов в тестовом режиме, сбор и аналитика поведения пользователей. Сейчас основной фокус на повышении стабильности сценариев и масштабируемости системы под высокую параллельную нагрузку (множество одновременных сессий без падений и ежедневных правок).

Что предстоит делать Рефакторинг и стабилизация автоматизации на Python плюс Selenium (рассматриваем миграцию на Playwright) Надежная работа с динамическими JS/SPA страницами (lazy loading, антибот элементы) Устранение race conditions, нестабильных waits, таймаутов и падений Настройка многопоточности и асинхронности для параллельной обработки десятков сессий Перестройка архитектуры: модульность, паттерны, чистый и поддерживаемый код Оптимизация PostgreSQL под хранение сессий, токенов, статистики и быстрые запросы Анализ сетевых запросов через DevTools для оптимизации и снижения нагрузки на браузер Внедрение мониторинга, структурированного логирования, retry механизмов, скриншотов при ошибках

Требования Python коммерческий опыт 3 плюс лет (senior уровень) Глубокий Selenium для реальной веб автоматизации (не только автотесты) Многопоточность: asyncio (желательно), threading, multiprocessing PostgreSQL: запросы, индексация, оптимизация Умение рефакторить чужой код без подробного ТЗ

Плюсы Опыт автоматизации WB Ozon Avito Яндекс Маркет Знакомство с Playwright, Docker, базовыми stealth подходами Реальные проекты с высокой параллельной нагрузкой и долгосрочной стабильностью

Условия 100 процентов удаленно Full time 1 месяц интенсив плюс продление по результатам Зарплата 150 000 до 200 000 плюс руб в месяц net (по уровню и скорости вливания)

Обязательно в отклике

1. Кейс автоматизации маркетплейса или похожего сайта (что делали, масштаб, как решали нестабильность)
2. Многопоточность: какой стек, почему, какие проблемы решали
3. Нестабильные сценарии: причины падений, диагностика, подходы к фиксам
4. Анализ сетевых запросов: опыт с DevTools и имитацией API