Python — вакансии и стажировки

🚀ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента. 🎓На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах. ✅ Лицензия: CC BY-NC 4.0 🌐Github @pythonpythonjobs

🚀TensorFlow — это мощная библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная Google. Она предназначена для создания и обучения сложных нейронных сетей и широкого спектра алгоритмов машинного обучения. TensorFlow поддерживает как обучение моделей на CPU, так и GPU, что позволяет значительно ускорить вычисления. 🦾Основные Особенности TensorFlow: - Гибкость: TensorFlow позволяет пользователям разрабатывать модели для обработки различных типов данных, включая текст, изображения и звуковые данные. - Многоуровневый абстракции: Библиотека предоставляет различные уровни абстракции, от низкоуровневых операций с тензорами до высокоуровневых API, таких как Keras, что позволяет удобно и быстро разрабатывать модели. - Поддержка распределенного обучения: TensorFlow позволяет обучать модели на нескольких устройствах и в облаке, что особенно полезно для работы с большими наборами данных. - Богатый инструментарий: Библиотека включает много инструментов для визуализации (например, TensorBoard), а также для автоматизации и оптимизации работы с моделями. 🤓Полезные Ссылки и Ресурсы: Официальная документация: https://www.tensorflow.org/ — основное руководство по TensorFlow, где можно найти информацию о различных функциях, примерах и руководствах. Учебные материалы и курсы: https://www.tensorflow.org/tutorials — официальные учебные руководства, охватывающие основы TensorFlow и его применение к различным задачам. https://www.coursera.org/specializations/deep-learning — курс на Coursera, который включает обучение использованию TensorFlow для разработки глубоких нейронных сетей. Книги и статьи: https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python-and-tensorflow — книга, которая поможет понять основы глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras. https://www.packtpub.com/product/tensorflow-2-0-quick-start-guide/9781838826122 — руководство по быстрой настройке и использованию TensorFlow 2.0. Сообщество и форумы: https://github.com/tensorflow/tensorflow — репозиторий на GitHub, где размещен исходный код TensorFlow и где можно найти обсуждения, отчеты об ошибках и ресурсы сообщества. https://www.tensorflow.org/community — платформа для общения, где пользователи могут задавать вопросы, делиться опытом и находить поддержку. Примеры проектов и кода: https://github.com/tensorflow/examples — набор примеров использования TensorFlow, включая модели для изображений, текста, последовательностей и многих других задач. TensorFlow является мощным инструментом, позволяющим разработчикам, исследователям и энтузиастам машинного обучения и глубокого обучения последовательно и эффективно создать, обучить и развернуть сложные модели. @pythonpythonjobs

🚀Voice Pro — это проект, созданный для управления голосовым взаимодействием с поддержкой ИИ, оптимизированный для среды Python! 🎓Репозиторий включает инструменты для запуска приложений голосового взаимодействия и поддерживает функционал, такой как проверка среды и установка необходимых компонентов. Проект также предоставляет возможность обновления интерфейсов через командную строку и настройки некоторых элементов среды выполнения для запуска сторонних библиотек, включая llama-cpp для взаимодействия с CUDA (если доступно) в ML-проектах. ✅Лицензия: MIT 🌐GitHub @pythonpythonjobs

🚀 python-magic — это обертка для Python над библиотекой libmagic, которая используется для определения типов файлов на основе их содержимого! Он позволяет извлекать информацию о типе файла, MIME-типе и другой метаинформации, анализируя заголовки файлов, а не их расширения. 🎓 Пример применения: проверка типа загруженного файла в веб-приложениях для обработки данных. Установка доступна через PyPI, и проект поддерживает различные операционные системы. ✅ Лицензия: MIT Github @pythonpythonjobs

🔥 Осталось всего 2 дня до конца регистрации на хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»! Подай заявку и поборись за призовой фонд в размере 1 500 000 рублей! Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии. Когда: 6 - 8 декабря. Формат: онлайн. Призовой фонд: 1 500 000 рублей. 🧑‍💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности. Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.  Если нет команды — поможем её собрать! ➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.

Вакансии для специалистов и разработчиков Python ▪️Python Developer Гибкий график Python • Pytest • Docker Подробнее о вакансии ▪️SDET Python (LTE) Полная занятость • Удалённый формат работы Python • Docker • Kubernetes Подробнее о вакансии ▪️Middle/Senior Python Developer от 200 000 до 300 000 ₽ Гибкий график • Можно удалённо Python • PostgreSQL • Django Подробнее о вакансии ▪️Python разработчик (FINTECH) Полная занятость Python • REST • RabbitMQ Подробнее о вакансии ▪️QA Automation Python Удаленная работа • Полный день Python • Django • PostgreSQL • Linux Подробнее о вакансии @pythonpythonjobs

14–15 декабря VK Tech проведёт Weekend Offer для Python-разработчиков и инженеров. Это шанс присоединиться к работе над крупнейшей облачной платформой страны VK Cloud и вместе с VK Tech помогать бизнесу расти. Узнайте больше о вакансиях и откликайтесь здесь. Флоу простой: оставляете заявку, общаетесь с рекрутерами, выбираете слоты для собеседований и проходите их в назначенное время. О результате VK Tech сообщит вскоре после финального интервью. Откликайтесь до 13 декабря включительно.

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Психолог взрослого человека - канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам. ✔️ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✔️ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✔️ Как справиться с прокрастинацией? ✔️ Как не растерять запал, даже если кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrov_psy и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! 👨🏻‍💻 Псс. Заходите в закреп канала - там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии.

🚀 Khoj — это инструмент на Python с открытым исходным кодом для локального поиска и организации заметок. 🦾 Khoj использует встраиваемую ИИ-модель для индексирования и быстрого поиска информации в заметках и файлах, поддерживая интеграцию с Obsidian, Markdown и другими форматами. Khoj работает локально, обеспечивая безопасность данных и поддержку нескольких форматов для удобства пользователей, которым нужна организация информации на базе ИИ. ✅ Лицензия: AGPL-3.0 🌐 Github @pythonpythonjobs

🚀DocETL — это инструмент на Python для создания и выполнения конвейеров обработки данных, особенно подходящий для сложных задач обработки документов. 🦾Он применяет подходы с минимальным кодом и YAML для упрощенного управления потоками данных, обеспечивая модульность и возможность повторных попыток обработки данных при сбоях ✅ Лицензия: MIT 🌐Github @pythonpythonjobs

🚀Odoo — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности. ✅Лицензия: LGPLv3 🌐Github @pythonpythonjobs

🚀Scikit-learn — это одна из самых популярных библиотек для машинного обучения на Python. Она предоставляет простой и эффективный инструментарий для анализа данных и построения моделей машинного обучения, включая методы классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности и многое другое. Scikit-learn разработана с учетом простоты использования и эффективности, что делает её идеальным выбором как для новичков, так и для опытных специалистов. 🦾Основные Особенности Scikit-learn: - Широкий спектр алгоритмов: Библиотека включает алгоритмы для supervised и unsupervised обучения, такие как SVM, Decision Trees, Random Forests, K-Means, и многие другие. - Удобный интерфейс: Scikit-learn предлагает последовательный и интуитивно понятный API, что упрощает процесс обучения моделей и их оценки. - Инструменты для предобработки данных: Библиотека включает функции для обработки данных, такие как нормализация, кодирование категориальных переменных, заполнение пропусков и т.д. - Мощные средства для оценки моделей: Scikit-learn предоставляет различные метрики для оценки качества моделей, такие как точность, F1-score, ROC-AUC и другие. 🎓Полезные Ссылки и Ресурсы: Официальная документация: https://scikit-learn.org/stable/ — основное руководство по библиотеке, где вы найдете подробные описания всех функций и методов. Гайды и учебные пособия: https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009 — курс на Udacity, охватывающий основные алгоритмы машинного обучения с использованием Scikit-learn. https://towardsdatascience.com/how-to-use-scikit-learn-for-machine-learning-c7e805fa5527 — статья на Towards Data Science, предлагающая введение в использование Scikit-learn для машинного обучения. Примеры и проекты: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/ — книга от Aurélien Géron, содержащая практические примеры и проекты с использованием Scikit-learn. https://www.kaggle.com/learn/scikit-learn — курс на платформе Kaggle, который поможет вам освоить Scikit-learn на практике через интерактивные задачи. Сообщество и форумы: https://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn — раздел форума Stack Overflow, где обсуждаются вопросы и проблемы, связанные с использованием Scikit-learn. https://github.com/scikit-learn/scikit-learn — репозиторий на GitHub, где вы можете найти исходный код, проблемы и новые функции, а также получить помощь от разработчиков и сообщества. Scikit-learn — это мощный инструмент для любого, кто хочет заняться машинным обучением на Python. С множеством доступных ресурсов, этот инструмент становится простым и доступным даже для новичков в данной области. @pythonpythonjobs

🚀 20+ практических проектов Python для начинающих! 🏆 Разработайте огромное количество проектов — от простого калькулятора до разного рода игр и приложений вроде прогноза погоды! 🌐 Ссылка @pythonpythonjobs

🚀 Scrapling — это инструмент для веб-скрейпинга, предоставляющий набор готовых функций для сбора данных с веб-сайтов! ❗️Scrapling написан на Python и разработан с целью облегчить извлечение информации из HTML-страниц, делая процесс скрейпинга доступным даже для начинающих пользователей. 💥Особенности: ✅ Удобство использования — разработан для быстрого старта, не требуя сложной настройки. ✅ Множество предустановленных методов — функции для поиска элементов, анализа данных, работы с таблицами и текстовыми блоками. ✅ Минимальная зависимость от внешних библиотек — поддерживает основные методы работы с HTML, включая парсинг тегов, CSS-классов и идентификаторов. ✅ Простота и гибкость — позволяет пользователям создавать кастомные запросы и извлекать данные, подходящие для их целей. 🦾 Лицензия: BSD-3-Clause 🌐 Github @pythonpythonjobs

⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024 🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов: - Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер - Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium - Симуляция записи в расписание - Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы - Предсказание необходимого количества средств досмотра - Система контроля и управления доступом - Семантический делитель текстов - Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды И др. кейсы смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon  Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн. 🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59 📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря 🦾Даты финала: 3 - 4 декабря Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon

Вакансии для специалистов и разработчиков Python ▪️Backend AQA engineer (Python) Гибкий график Python • Pytest • Robot Framework Подробнее о вакансии ▪️QA Automation (Python) Полная занятость • Удалённый формат работы Python • Docker • Kubernetes Подробнее о вакансии ▪️Data engineer (Python Hadoop Spark) Гибкий график • Можно удалённо Python • Apache Hadoop • SQL Подробнее о вакансии ▪️Middle Python Developer [Bridge] Полная занятость Python • REST • RabbitMQ • Asyncio Подробнее о вакансии ▪️Lead Python - разработчик в Рейнджеры Удаленная работа • Полный день Python • Django • PostgreSQL • Apache Airflow Подробнее о вакансии @pythonpythonjobs

С каждым днём мы всё ближе к RLT.Conf 🎉 29 ноября конференция Росэлторг.Университета — «В ИТ с головой» — соберёт экспертов в сфере IT и маркетинга, преподавателей вузов, руководителей проектов и многих других в одном месте. 🥳 Прежде чем эксперты поделятся с участниками мероприятия своими кейсами, новейшими гипотезами, разработками и практиками из разных индустрий, мы вас с ними познакомим! Листайте карточки, чтобы ничего и никого не упустить! 🔗 Узнать спикеров поближе и зарегистрировать своё участие можно на сайте. Когда? 29 ноября 2024. Где? Москва, Согласие Холл, пр-т Мира, д. 36 стр. 1. Росэлторг — больше, чем закупки 😉

🚀 xlwings — библиотека Python для автоматизации работы с Microsoft Excel! 🦾 С помощью этой библиотеки можно управлять Excel из Python-скриптов, создавать макросы, импортировать и экспортировать данные, а также создавать пользовательские функции (UDF) для интеграции Python и Excel. Она полезна для автоматизации задач и создания динамических таблиц, работающих с большими объёмами данных. ✅ Лицензия: BSD-3-Clause 🌐Github @pythonpythonjobs

🚀Chunkr — это инструмент на Python для обработки документов с использованием моделей компьютерного зрения, разработанный Lumina AI для извлечения сегментов и OCR из PDF 🎓Репозиторий предоставляет решение, которое позволяет быстро и эффективно обрабатывать документы с помощью Actix-сервера на Rust, поддерживая как GPU, так и CPU среды. Применяется для высокоточного извлечения данных из больших массивов документов, обеспечивая значительное ускорение и снижение затрат по сравнению с традиционными методами обработки данных ✅Лицензия: AGPL-3.0 🌐Github @pythonpythonjobs

👩‍💻 pyWhat — инструмент для автоматической идентификации различных типов данных в тексте и файлах! Поддерживает IP-адреса, email, криптографические ключи, URL, номера карт и др. 🚀 Программа позволяет фильтровать и сортировать результаты, экспортировать данные в JSON и применять специфические фильтры для задач, например, для анализа трафика или поиска утечек данных. Подходит для анализа pcap-файлов, поиска данных в коде, автоматизации задач безопасности и поиска багов в программах. ✅ Лицензия: MIT 🌐 GitHub @pythonpythonjobs