Результат выполнения задания должен быть выложен соискателем в
публичный репозиторий github и помимо кода проекта содержать
подробные инструкции по сборке и запуску. Ссылку на проект
необходимо направить на почту: <hr@bewise.ai> в тексте письма указать
ваше ФИО и ссылку на ваше резюме

# Задачи

1. С помощью Docker (предпочтительно - docker-compose) развернуть образ с
   любой опенсорсной СУБД (предпочтительно - PostgreSQL). Предоставить все
   необходимые скрипты и конфигурационные (docker/compose) файлы для
   развертывания СУБД, а также инструкции для подключения к ней. Необходимо
   обеспечить сохранность данных при рестарте контейнера (то есть -
   использовать volume-ы для хранения файлов СУБД на хост-машине.

2. Реализовать на Python3 простой веб сервис (с помощью FastAPI или Flask,
   например), выполняющий следующие функции:

    * В сервисе должно быть реализовано REST API, принимающее на вход

   POST запросы с содержимым вида {"questions_num": integer} ;

* После получения запроса сервис, в свою очередь, запрашивает с

      публичного API (англоязычные вопросы для викторин)
      https://jservice.io/api/random?count=1 указанное в полученном запросе
      количество вопросов.
    * Далее, полученные ответы должны сохраняться в базе данных из п. 1,

      причем сохранена должна быть как минимум следующая информация
      (название колонок и типы данный можете выбрать сами, также можете
      добавлять свои колонки): 1. ID вопроса, 2. Текст вопроса, 3. Текст ответа,
    * Дата создания вопроса. В случае, если в БД имеется такой же

   вопрос, к публичному API с викторинами должны выполняться
   дополнительные запросы до тех пор, пока не будет получен уникальный
   вопрос для викторины.
    * Ответом на запрос из п.2.a должен быть предыдущей сохранённый

   вопрос для викторины. В случае его отсутствия - пустой объект.

1. В репозитории с заданием должны быть предоставлены инструкции по
   сборке докер-образа с сервисом из п. 2., его настройке и запуску. А также
   пример запроса к POST API сервиса.

2. Желательно, если при выполнении задания вы будете использовать
   docker-compose, SqlAalchemy, пользоваться аннотацией типов.