Python вопросы с собеседований
Відкрити в Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python вопросы с собеседований
Канал Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 954 підписників, посідаючи 5 319 місце в категорії Технології та додатки та 26 101 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 954 підписників.
За останніми даними від 29 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 82, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.86%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.02% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 462 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 753 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, api, собеседование, git, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
24 954
Підписники
-224 години
-237 днів
+8230 днів
Архів дописів
🔥 Interview Coder — это бесплатное приложение, разработанное для помощи в подготовке к техническим собеседованиям!
🌟 Оно предоставляет невидимый интерфейс, который позволяет пользователям получать подсказки и решения прямо во время интервью, оставаясь незаметным для большинства инструментов записи экрана и скриншотов.
🖥 Github
@python_job_interview
🌐Ваш код на Python работает, но мог бы работать лучше?
Вы уже пишете на Python, но ощущаете, что упираетесь в потолок? Код медленный, асинхронность пугает, архитектура трещит, а безопасность — отдельная головная боль?
Пора переходить на новый уровень. На повышении квалификации «Python Developer. Professional» вы освоите:
- Best Practices промышленной разработки — от паттернов до метапрограммирования
- Высокопроизводительный код — анализ, профилирование, оптимизация
- Масштабируемые веб-приложения — Django, FastAPI, RESTful API
- Data Science и машинное обучение — Pandas, NumPy, Matplotlib
Обучение ведут практикующие эксперты, а диплом OTUS востребован в крупных IT-компаниях.
👉Пройдите вступительное тестирование прямо сейчас и получите скидку на обучение: https://otus.pw/nkfJb/?erid=2W5zFGtNToN
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
👩💻 Эта статья рассказывает, как можно сохранить весь ваш Python-проект в одном файле!
🌟 С помощью shiv вы можете получить исполняемый zip-архив всего вашего кода Python и его зависимостей (называемый zipapp), который будет работать на любом сервере с Python, использующем ту же ОС.
🔗 Читать: *клик*
@python_job_interview
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
⚡️ Разбор собеседования по машинному обучению в Озон 2025
https://uproger.com/razbor-sobesedovaniya-po-mashinnomu-obucheniyu-v-ozon-2025/
@python_job_interview
🖥 Эта статья посвящена объяснению концепции полиморфизма в Python!
💡 Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать идентичные методы по-своему, что повышает гибкость и расширяемость кода. В статье приводится пример с классами Dog и Cat, которые наследуют от общего класса Animal и переопределяют метод make_sound(). Это позволяет вызывать один и тот же метод для разных объектов, получая соответствующие результаты.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
Тест: узнай свой грейд и зарплату
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха
Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxhy4jw
Тест: узнай свой грейд и зарплату
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха
Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxhy4jw
🖥 Эта статья посвящена объяснению концепции полиморфизма в Python!
💡 Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать идентичные методы по-своему, что повышает гибкость и расширяемость кода. В статье приводится пример с классами Dog и Cat, которые наследуют от общего класса Animal и переопределяют метод make_sound(). Это позволяет вызывать один и тот же метод для разных объектов, получая соответствующие результаты.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
⭐️ Спустя миллионы лет эволюции мы получили ванную комнату от Github.
@python_job_interview
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvG97WD
🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных.
В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python.
✔️ Читать статью
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics. До 24 февраля оставьте заявку на участие, 1 марта пройдите технические собеседования, а 2 марта познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 11 команд: Большие данные, Алиса, Ecom-сценарии Поиска, Автономный транспорт, Поиск с Нейро, Карты, Рекламные технологии, Коммерческий департамент, Международные проекты Поиска в Турции и Казахстане, Crowd, Приложение «Яндекс с Алисой». Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai!
💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@python_job_interview
Repost from Machinelearning
⭐️ LLM-Reasoner
Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.
✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.
⭐️ Установка:
pip install llm-reasoner
Пример с кодом:
from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio
async def main():
# Create a chain with your preferred settings
chain = ReasonChain(
model="gpt-4", # Choose your model
min_steps=3, # Minimum reasoning steps
temperature=0.2, # Control creativity
timeout=30.0 # Set your timeout
)
# Watch it think step by step!
async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
print(step.content)
asyncio.run(main())
Repost from Machinelearning
⭐️ Первый Open Source аналог Deep Research от OpenAI.
Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.
Для этого он использует несколько сервисов:
- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.
🟢 Функции
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.
▪ Github
▪Google Colab
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher
