Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist

Долго воспринимал Python как язык из соседнего мира. Где то там data science, pandas, ноутбуки, модели, эксперименты. А у меня обычный backend: API, микросервисы, Kafka, БД, CI/CD и продакшен.

C# и Java для этого хватало.

Но когда начал разбираться с LLM быстро понял, вызвать модель можно из любого языка, а вот руками потрогать RAG, embeddings, локальные модели, чанкинг и evaluation проще всего через Python.

И ещё быстрее стало понятно другое, LLM это не просто "отправить prompt и получить ответ". Как только речь заходит о реальной системе появляются привычные backend вопросы "доступы, логи, стоимость, latency, качество ответа, безопасность данных и сопровождение".

Поэтому для меня Python стал не заменой C# или Java, а инструментом который помогает быстрее зайти в новый слой backend задач.

Зачем backend разработчику Python