Python/ django
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📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 58 382 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 382 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -248, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 452 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 813 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @workakkk
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Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
• 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.
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Code: https://github.com/furkanonder/karbon
@pythonl
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