שאלות נפוצות, תשובות מומלצות וטיפים מקצועיים
אני מתחיל מהדרישות — scale, latency, consistency, availability. ממפה את ה-domain עם DDD, מחליט על communication patterns (sync/async), בוחר database מתאים, ומתכנן API contracts. בפרויקט האחרון תכננתי מערכת event-driven עם Kafka שמטפלת ב-50K events בשנייה.
אני כותב API endpoints ורואה מה צריך.
עבדתי עם PostgreSQL, MongoDB, Redis ו-Elasticsearch. יודע לבחור database לפי ה-use case — relational לטרנזקציות, document store לגמישות, Redis ל-caching ו-Elasticsearch לחיפוש. יש לי ניסיון עם sharding, replication, query optimization ו-database migrations.
אני משתמש ב-PostgreSQL לכל דבר.
אני עובד עם caching layers (Redis, CDN), database indexing, connection pooling, ו-async processing עם message queues. מודד עם APM tools ומבצע load testing. בפרויקט האחרון שיפרתי את ה-p99 latency מ-800ms ל-50ms עם caching strategy ו-query optimization.
אם צריך scale, מוסיפים עוד שרתים.
מערכת התשלומים הפסיקה לענות. ניתחתי metrics ב-Datadog, ראיתי שה-connection pool ל-DB מלא. גיליתי query שנעלם בלי connection release. הוספתי timeout, תיקנתי את ה-bug, הוספתי health check ו-circuit breaker, וכתבתי postmortem.
הפעלתי מחדש את השרת.
אני עוקב אחרי RESTful conventions עם versioning, pagination, error handling מובנה ו-HATEOAS כשמתאים. מתעד עם OpenAPI/Swagger. לפרויקטים real-time משתמש ב-WebSocket או gRPC. כל API עובר security review — authentication, authorization, rate limiting, input validation.
אני כותב endpoints שעובדים ומעביר ל-frontend.
שיטת STAR: Situation, Task, Action, Result — הדרך הטובה ביותר לענות על שאלות התנהגותיות.
שירות ה-payment processing של החברה היה monolith שקרס תחת עומס של Black Friday — 10x traffic רגיל
הייתי צריך לפרק את המונוליט ל-microservices ולהבטיח שהמערכת תעמוד ב-peak traffic
פירקתי את ה-payment flow ל-5 services עצמאיים, הוספתי Kafka לתקשורת async, Redis ל-caching, ו-circuit breakers. ביצעתי load testing עם k6 כדי לוודא עמידה ב-10x
Black Friday הבא עבר חלק עם 15x traffic, zero downtime, ו-latency ממוצע של 45ms. שיעור ההצלחה של תשלומים עלה מ-96% ל-99.5%
הכר את ה-tech stack של החברה — שפה, framework, database, infrastructure
תרגל system design — זה חלק מרכזי בראיונות backend
הכן דוגמאות עם מספרים: latency, throughput, uptime
היה מוכן לכתוב קוד — algorithms, API design, SQL queries
הכר design patterns: repository, event sourcing, CQRS, saga
הכן שאלות על ה-architecture והאתגרים הטכניים של החברה
לא להבין את הרעיונות מאחורי CAP theorem ו-distributed systems
חוסר ניסיון עם databases מעבר ל-CRUD בסיסי
לא להכיר security best practices
להתעלם מ-testing ו-observability
לא לדעת לדבר על trade-offs בהחלטות ארכיטקטורה
לבוש קז׳ואל של הייטק. ג׳ינס וחולצה נוחה. Backend developers הם בדרך כלל בסביבה טכנולוגית קז׳ואלית.
בסטארטאפ מחפשים generalist שיכול לבנות הכל מאפס. בחברה גדולה — התמחות עמוקה ב-distributed systems, scalability ו-system design. ההכנה שונה בהתאם.
בישראל: Python, Go, Java ו-Node.js הן הנפוצות ביותר. Go עולה בפופולריות ל-microservices. Python דומיננטי ב-AI/ML backends. Java נשאר חזק בארגונים גדולים. הכר לפחות 2 שפות לעומק.