Python Job | Вакансии | Стажировки
Все каналы и цены - @best_ITjob / neironka.ru Разместить вакансию или рекламу - @hr_rus http://telega.in/channels/job_python/card https://knd.gov.ru/license?id=675827470acf9c1f42e2cb43 #5MHNM @Spiral_Yuri
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Job | Вакансии | Стажировки
تُعد قناة Python Job | Вакансии | Стажировки (@job_python) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 754 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 777 في فئة الحياة الوظيفية والمرتبة 31 053 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 754 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 209، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 29، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.42%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.24% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 049 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 357 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, senior, архитектура, удалёнка, middle.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все каналы и цены - @best_ITjob / neironka.ru
Разместить вакансию или рекламу - @hr_rus
http://telega.in/channels/job_python/card
https://knd.gov.ru/license?id=675827470acf9c1f42e2cb43
#5MHNM
@Spiral_Yuri”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الحياة الوظيفية.
Удалённо
Компания: Universe
ЗП: от 6 000 - 9 000$ (на руки)
Занятость: Полная
Мы ищем опытного и надежного лидера разработки, который не просто пишет код, а по-настоящему любит свое дело. У нас уже есть готовый и запущенный крипто-обменник, и мы ищем человека с сильными хард— и софт-скилами, который возьмет на себя ответственность за техническую составляющую продукта и обеспечит его стабильную работу.
Наш обменник уже обрабатывает реальные транзакции, и мы ищем человека, который сможет не только поддерживать текущую систему, но и заложить фундамент для её будущего роста.
Что вы будете делать
• Отвечать за всю бэкенд-разработку на Django, обеспечивая качество и производительность кода.
• Разрабатывать архитектурные решения и внедрять лучшие практики.
• Работать с Tron Scan API и другими блокчейн-сервисами, обеспечивая надежные и безопасные интеграции.
• Внедрять и поддерживать механизмы работы с кастодиальными кошельками USDT (TRC20).
• Спланировать и осуществить постепенную миграцию всей системы с Python на Go.
• Автономно решать сложные технические задачи и принимать ключевые решения по проекту.
• Участвовать в масштабировании команды и найме новых специалистов.
Наши требования
• Опыт работы с Python и Django от 6 лет.
• Опыт работы с Go от 3 лет.
• Уверенное знание современных баз данных и принципов безопасности веб-приложений.
• Глубокое понимание блокчейн-технологий и опыт работы с API Tron Scan и USDT (TRC20).
• Высокие софт-скилы: ответственность, самостоятельность, проактивность и умение решать проблемы.
• Способность выступать в роли технического лидера, который может взять на себя полную ответственность за продукт.
• По-настоящему любить разработку и стремиться к созданию качественного продукта.
• Опыт с Git и Docker.
Что мы предлагаем
• Удалённая работа с гибким графиком.
• Конкурентная заработная плата + очень щедрые ежемесячные бонусы.
• Возможность напрямую влиять на продукт и участвовать в других проектах.
• Работа в команде, где ценят скорость и результат.
💬 Резюме отправлять: @scriptaonefunctools.lru_cache и как его использовать?
Пример кода:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # Вывод: 55
❗️Ответ:
lru_cache — это декоратор, который кэширует результаты функции, чтобы избежать повторных вычислений. Он использует алгоритм LRU (Least Recently Used) для удаления наименее используемых элементов. Пример: @lru_cache(maxsize=128).
Ссылка на документацию по lru_cache
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
