Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 948 subscribers, ranking 2 216 in the Technologies & Applications category and 10 243 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 948 subscribers.
According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -570 over the last 30 days and by -24 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.21% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 304 views. Within the first day, a publication typically gains 1 923 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 15 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
• Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны для сбора и обработки данных;
• Обеспечивать SLA и качество данных;
• Готовить данные для моделей машинного обучения и участвовать в их продукционализации совместно с data science командой.
✅ТРЕБОВАНИЯ
• Хорошее знание технологий из стека: Python, SQL, Spark, Airflow;
• Опыт работы на проектах с большими данными, понимание принципов распределенной обработки данных;
• Опыт продуктовой разработки в технологических компаниях.
✅БУДЕТ ПЛЮСОМ:
• Опыт работы с облаками, особенно, с Яндекс.Облаком;
• Опыт разработки высоконагруженных бэкенд сервисов на Java, Scala или Python;
• Опыт работы с моделями машинного обучения в продакшене;
• Опыт работы с базами данных для аналитики, особенно, с ClickHouse.
Понравилась вакансия? Присылай CV @naikava • Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны для сбора и обработки данных;
• Обеспечивать SLA и качество данных;
• Готовить данные для моделей машинного обучения и участвовать в их продукционализации совместно с data science командой.
✅ТРЕБОВАНИЯ
• Хорошее знание технологий из стека: Python, SQL, Spark, Airflow;
• Опыт работы на проектах с большими данными, понимание принципов распределенной обработки данных;
• Опыт продуктовой разработки в технологических компаниях.
✅БУДЕТ ПЛЮСОМ:
• Опыт работы с облаками, особенно, с Яндекс.Облаком;
• Опыт разработки высоконагруженных бэкенд сервисов на Java, Scala или Python;
• Опыт работы с моделями машинного обучения в продакшене;
• Опыт работы с базами данных для аналитики, особенно, с ClickHouse.
Понравилась вакансия? Присылай CV @naikavapip install karbon
Code: https://github.com/furkanonder/karbon
@pythonl