Python — вакансии и стажировки

👩‍💻 Git2Text — утилита на Python для извлечения и форматирования структуры кода в виде текстового файла, что облегчает передачу кода в такие инструменты, как ChatGPT или другие модели обработки естественного языка 🚀Основные возможности: ✅ Извлечение всей кодовой базы и форматирование её в Markdown ✅ Поддержка как локальных, так и удалённых Git-репозиториев ✅ Автоматическая генерация структуры каталогов ✅ Поддержка синтаксического выделения кода ✅ Совместимость с Windows, macOS и Linux Эта утилита упрощает работу с кодом для передачи его в LLM, предоставляя форматированные выводы и поддержку глобальных шаблонов для исключения/включения файлов 🌐 Github @pythonpythonjobs

🎓Seaborn — это библиотека для визуализации данных на Python, построенная на основе Matplotlib. Seaborn предоставляет удобный интерфейс для построения сложных статистических графиков, упрощая визуализацию данных и анализ их распределений. Она особенно полезна для работы с данными в формате Pandas и предоставляет множество функций для создания красивых и информативных графиков. 🦾Основные Особенности Seaborn: - Статистические графики: Seaborn облегчает построение графиков, таких как распределения, регрессии и категориальные графики. - Красивая и информативная визуализация: Библиотека по умолчанию оформляет графики более эстетично, чем стандартные графики Matplotlib. - Интеграция с Pandas: Seaborn идеально подходит для работы с DataFrame из библиотеки Pandas, что делает его мощным инструментом для анализа данных. - Темы и цветовые палитры: Seaborn предлагает множество предустановленных тем и цветовых палитр, позволяя легко изменять внешний вид графиков. 🤓Полезные Ссылки и Ресурсы: Официальная документация: https://seaborn.pydata.org/ — это ваша основная точка отсчета для изучения функциональности и возможностей Seaborn. Гид по Seaborn: https://towardsdatascience.com/seaborn-tutorial-2799a5a3f85a — прекрасный ресурс с примерами и пошаговыми инструкциями по использованию Seaborn. Курсы и Учебные материалы: https://www.datacamp.com/community/tutorials/seaborn-python-tutorial — интерактивный курс, который познакомит вас с основами библиотеки Seaborn и её возможностями. https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который предлагает обучающие материалы для создания визуализаций с использованием Seaborn. Книги: В книге "Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas есть глава, посвященная Seaborn и примерам его использования. GitHub и Сообщества: https://github.com/mwaskom/seaborn — официальная страница Seaborn на GitHub, где вы можете найти исходный код, отчеты об ошибках и обсуждения. Сообщество пользователей и разработчиков Seaborn активно на Stack Overflow. Вы можете задать свои вопросы, используя теги, например, https://stackoverflow.com/questions/tagged/seaborn. 🚀Seaborn является одним из наиболее мощных инструментов для визуализации данных в Python, предоставляя простоту использования и красивый визуальный вывод, что делает его отличным выбором для аналитиков данных и исследователей. @pythonpythonjobs

⚡Тест на знание Python ⚡ Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте свои знания. Квиз является частью онлайн-курса «Python Developer. Professional» от Отус.   ➡️ПРОЙТИ КВИЗ: https://vk.cc/cEeLmN 🔥Это курс для опытных разработчиков на Python и других языках программирования, веб-разработчиков, дата-сайентистов и ML-разработчиков, которые хотят углубить знания, повысить производительность и безопасность кода, создавать масштабируемые веб-приложения и анализировать данные.  🎁Сможете пройти успешно тест - бонусом получите доступ к записям прошедших вебинаров курса. #реклама О рекламодателе

Яндекс Игры в поисках бэкендеров

class BackendDeveloper: def __init__(self, experience, skills, mindset): self.experience = experience self.skills = skills self.mindset = mindset def is_fit(self): required_skills = {'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker'} return ( self.experience >= 3 and required_skills.issubset(self.skills) and self.mindset == 'problem-solving' ) you = BackendDeveloper( experience=3, skills={'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker', 'Redis'}, mindset='problem-solving' ) if you.is_fit(): print("Присоединяйся к нашей команде") else: print("Не нашлось совпадения, но, скоро всё сложится как надо")

Что предлагают • сервис с надежностью уровня Tier-A и нагрузкой в десятки тысяч запросов в секунду, • высокий уровень ответственности за продукт, • разнообразный и востребованный во всём мире стек технологий: Go, Python, PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes, NGINX, YDB, Celery. Что ждут от вас • опыт в бэкенд разработке от 3-х лет, • готовность улучшать сервис с 40 млн пользователей в месяц, • развивать кодовую базу продукта. Подробнее о вакансии здесь, но лучше сразу пишите в тг рекрутеру: @sedykhkate

Яндекс Игры в поисках бэкендеров

class BackendDeveloper: def __init__(self, experience, skills, mindset): self.experience = experience self.skills = skills self.mindset = mindset def is_fit(self): required_skills = {'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker'} return ( self.experience >= 3 and required_skills.issubset(self.skills) and self.mindset == 'problem-solving' ) you = BackendDeveloper( experience=3, skills={'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker', 'Redis'}, mindset='problem-solving' ) if you.is_fit(): print("Присоединяйся к нашей команде") else: print("Не нашлось совпадения, но, скоро всё сложится как надо")

Что предлагают • сервис с надежностью уровня Tier-A и нагрузкой в десятки тысяч запросов в секунду, • высокий уровень ответственности за продукт, • разнообразный и востребованный во всём мире стек технологий: Go, Python, PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes, NGINX, YDB, Celery. Что ждут от вас • опыт в бэкенд разработке от 3-х лет, • готовность улучшать сервис с 40 млн пользователей в месяц, • развивать кодовую базу продукта. Подробнее о вакансии здесь, но лучше сразу пишите в тг рекрутеру: @sedykhkate

Долой серые будни!   Работа может быть увлекательной! Пройди игру и убедись, что карьера в Сбере — это не только рост, но и яркие эмоции каждый день. 🌟   Что нужно сделать? Просто заходи в игру, узнавай больше о культуре компании и почувствуй, что идеальная работа — это реально!   👉 Начни прямо сейчас — https://vk.cc/cDIog9?erid=LjN8KUvzV

Вакансии для специалистов и разработчиков Python ▪️Python developer / Разработчик Python (KORNFELD) Гибкий график Python • Docker • Linux Подробнее о вакансии ▪️Python Developer Полная занятость • Удалённый формат работы Python • FastAPI • Git Подробнее о вакансии ▪️QA Automation Engineer (Python) Гибкий график • Можно удалённо Python • Gitlab • Zabbix Подробнее о вакансии ▪️Senior Python разработчик Полная занятость Python • PostgreSQL • Redis • Git Подробнее о вакансии ▪️QA Automation Python Удаленная работа • Полный день Python • Git • Docker • CI/CD Подробнее о вакансии @pythonpythonjobs

⚡️Хакатон BIV Hack Challenge BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий. 🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды: - Кейс №1. Автоматизация разбора платежей - Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами - Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз! 🏆Призовой фонд: 300 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59 📅Даты проведения: 15 - 17 ноября 👨‍💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/48391985d218?erid=LjN8K3hff  #реклама О рекламодателе

🖥 Austin: A Frame Stack Sampler for CPython ⭐️Сэмплер кадров для CPython. Возможно это самый лучший профилировщик для Python. Он кроссплатформенный, используя, вам не нужно изменять профилируемый код, а его выходные данные можно передавать непосредственно в flamegraph.pl. Он работает для CPython и написан на чистом C. 🌐 Github @pythonpythonjobs

🎓Matplotlib — это мощная библиотека для создания статичных, анимационных и интерактивных визуализаций в Python. Она особенно полезна для визуализации данных и генерирования графиков, что делает её важным инструментом среди исследователей и инженеров. 🚀Основные Особенности Matplotlib: - Конфигурация графиков: Вы можете настраивать каждый элемент вашего графика, включая цвет, стиль линий, шрифты и многое другое. - Структурированные данные: Matplotlib хорошо работает с данными, представленными в формате массивов NumPy и таблиц Pandas. - Многофункциональность: Поддержка различных типов графиков, включая линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, 3D-графики и даже анимации. - Интерактивные графики: Matplotlib может работать в Jupyter Notebook, позволяя создавать интерактивные графические элементы. 🤓Полезные Ссылки и Ресурсы: Официальная документация: https://matplotlib.org/stable/contents.html — это ваше основное место для изучения всех функций и возможностей Matplotlib. Гид по Matplotlib: https://www.tutorialspoint.com/matplotlib/index.htm — отличный ресурс для начала работы с Matplotlib, включая примеры и объяснения. Курсы и Учебные материалы: https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python — интерактивный курс, который познакомит вас с основами работы с Matplotlib. https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который фокусируется на визуализации данных с использованием Matplotlib. Книги: "Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas содержит раздел, посвященный Matplotlib. Вы можете найти свободную онлайн-версию https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/. Сообщество и Форумы: https://stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib — место для поиска ответов на вопросы и общения с другими пользователями Matplotlib. https://www.reddit.com/r/Python/ — комьюнити разработчиков Python, где вы можете задавать вопросы и делиться опытом. Примеры графиков и код: https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html — официальная галерея примеров визуализаций с кодом, что поможет вам быстрее понять, как создавать различные типы графиков. Использование Matplotlib позволяет значительно улучшить представление ваших данных и сделает их более понятными и наглядными для анализа и презентации. @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 😉

🖥 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных. 🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как: 🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск). 🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди). 🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину). 🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование). 🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие! 💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения 🌐 Github @pythonpythonjobs

Вакансии для специалистов и разработчиков Python ▪️Python Developer Гибкий график Python • SQL • Kubernetes Подробнее о вакансии ▪️QA Automation Engineer (Python) Полная занятость • Удалённый формат работы Python • Git • SQL Подробнее о вакансии ▪️QA Automation engineer (Python) Гибкий график • Можно удалённо Python • REST • Robot Framework Подробнее о вакансии ▪️Python разработчик от 1500 до 3000 $ Полная занятость Python • PostgreSQL • Docker • Django Подробнее о вакансии ▪️Python разработчик (middle) от 200 000 до 300 000 ₽ Удаленная работа • Полный день Python • Git • PostgreSQL • FastAPI Подробнее о вакансии @pythonpythonjobs

Я айтишник и я устал! С годами работы в IT все сильнее напрягает рутина, прокрастинация, куча задач и 0 желания их выполнять. Че делать? Рекомендуем подписаться на того, кто уже не первый год работает с IT-специалистами и помогает им справиться с апатией и прокрастинацией - Психолог с научным подходом. ✔️ Как оторваться от ленты соцсетей и сесть за работу с удовольствием? ✔️ Как спокойно общаться с коллегами, если они бесят? ✔️ Как избавиться от постоянной тревожности? ✔️ Как успокоить конфликты в семье и перестать срываться на всех, а вместо этого получить поддержку и понимание со стороны близких? Подписывайся на канал @remizov_changes - начни работать и жить в кайф, не скатываясь в кризисы и выгорание! А в закрепе тебя уже ждут бонусы: 👨🏻‍💻 Видео, в котором ты найдёшь ответ на вопрос «Почему у тебя нет энергии и что с этим делать» + гайд как it-специалисту вернуть энергию, даже если не получается отдохнуть.

🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler 🦾Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust. Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов. Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется. На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков. 🌐 GitHub @pythonpythonjobs

Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате Что будет на интенсиве? 🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python 🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др. Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный инте

🖥 Справочник FastAPI – Как разрабатывать, тестировать и развертывать API! ⭐️После прочтения этого краткого руководства вы сможете разработать API администрирования курса с использованием FastAPI и MongoDB. Вы не только будете писать API, но и тестировать и контейнеризировать приложение ⭐️В этом пошаговом проекте вы создадите бэкэнд-систему Python с использованием FastAPI, быстрого веб-фреймворка и базы данных MongoDB для хранения и поиска информации о курсе ⭐️Система позволит пользователям получать доступ к сведениям о курсе, просматривать главы, оценивать отдельные главы и составлять общие рейтинги 🚀Проект предназначен для разработчиков Python с базовыми знаниями программирования и некоторыми знаниями NoSQL. Знакомство с MongoDB, Docker и PyTest не требуется 🌐Ссылка @pythonpythonjobs

👩‍💻 LLMCompiler — фреймворк на Python для оптимизации параллельных вызовов функций с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и LLaMA ⭐️ Этот фреймворк позволяет автоматически идентифицировать задачи, которые можно выполнять параллельно, снижая задержки и затраты. Этот инструмент полезен для ускорения и улучшения точности выполнения сложных задач с LLM 🌐 Github @pythonpythonjobs

🎓Pandas — это одна из самых популярных библиотек для анализа и обработки данных в Python. Она предоставляет структуры данных и функции для работы с табличными данными, что упрощает манипуляцию, анализ и визуализацию данных. 🦾Основные характеристики Pandas: 🌐Структуры данных: - Series: Одномерный массив, аналогичный списку или массиву NumPy, с возможностью использовать метки (индексы). - DataFrame: Двумерная таблица, подобная таблице в SQL или Excel, с возможностью использования различных типов данных в разных столбцах. 📈Функции для анализа: - Поддержка операций фильтрации, группировки, агрегации и обработки отсутствующих данных. - Возможность работы с временными рядами и временными метками. - Интеграция с другими библиотеками: - Хорошо интегрируется с библиотеками визуализации данных, такими как Matplotlib и Seaborn, а также с библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-Learn. 🤓Полезные ссылки и ресурсы: Официальная документация: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html Учебники и руководства: https://www.datacamp.com/community/tutorials/pandas-tutorial-dataframe-python https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/index.html Курсы и видео: https://www.coursera.org/learn/pandas-data-analysis https://www.youtube.com/watch?v=vmEHWxR9wQg Блог и примеры использования: https://realpython.com/pandas-dataframe/ https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-pandas-in-python-89c6a6ef840f @pythonpythonjobs

Вакансии для специалистов и разработчиков Python ▪️Python разработчик Гибкий график Python • FastAPI • Git Подробнее о вакансии ▪️Python Developer Полная занятость • Удалённый формат работы Python • FastAPI • RabbitMQ Подробнее о вакансии ▪️QA Automation Engineer (Python) Гибкий график • Можно удалённо Python • GitLab • Jira Подробнее о вакансии ▪️Middle Python Developer (Django) Полная занятость Python • PostgreSQL • Docker • Django Подробнее о вакансии ▪️QA Automation (Python) Удаленная работа • Полный день Python • CI/CD • Docker • FastAPI Подробнее о вакансии @pythonpythonjobs