Python — вакансии и стажировки

🚀 Giskard — библиотека Python для оценки и тестирования LLM-, ML-моделей 🎓 Помогает обнаруживать проблемы в моделях. Сканирует LLM, позволяет определить производительность, фиксирует проблемы безопасности. 🌐 GitHub @pythonpython

«Разработчики проходят семь кругов собеседований, а потом разбираются с легаси-кодом» — так думают о Яндексе многие соискатели из IT. Но так ли это? На самом деле всё проще. ✅ Попасть в команду можно за 2–4 этапа. При этом успешные секции не сгорают, их можно перезачесть на новых собеседованиях ещё в течение двух лет. ✅ В Яндекс Поиске от легаси-кода не страдают: команды постоянно развивают технологии, так как растёт продуктовый заказ и требования к надёжности сервисов. Команда Поиска с Нейро собрала несколько мифов о своей работе — посмотрите карточки 👉 А если готовы к собеседованиям, откликайтесь на наши вакансии — сейчас мы ищем бэкендеров. У кандидатов есть возможность попробовать свои силы, а те, кто пройдёт отбор, будут создавать системы для обработки и генерации данных, разрабатывать продуктовые сценарии, готовые к миллионным нагрузкам. Переходите по ссылке: расскажем, что ждём от кандидатов, и приведём примеры рабочих задач.

🚀 geemap — библиотека Python для интерактивного геопространственного анализа и визуализации с помощью Google Earth Engine 🎓 Библиотека geemap Python создана на базе ipyleaflet и ipywidgets и позволяет пользователям анализировать и визуализировать наборы данных Earth Engine в интерактивном режиме в среде, основанной на Jupyter. 🌐 GitHub @pythonpython

Хватит топтаться на месте! Конференция TEAMLY WORK MANAGEMENT 2025 — это прорыв в управлении процессами, который уже работают у лидеров рынка. Узнайте, как сделать вашу команду мощнее, а процессы — быстрее! Её главная идея в том, что теперь стратегическими активами являются культура знаний, использование AI и прозрачность рабочих процессов.  Среди спикеров Анатолий Вассерман, Виталий Чесноков, Максим Ильяхов и ещё более 13 именитых лидеров в мире диджитала и бизнеса. 3 конференц-зала, где нон-стопом идут доклады и дискуссии от экспертов, мастер-классы и бизнес-игры. Крутой нетворкинг с основателями и руководителями крупного бизнеса. Бонусом: кофе-брейки и сытный фуршет. Всё это счастье пройдет 8 апреля в ЦДП (Москва, ул. Покровка, 47).  🎟 Билеты уже в продаже. Места ограничены, так что не тяните. 👉 А по промокоду СЕРВЕР скидка 50% на любой билет! Встречаемся на TEAMLY WORK MANAGEMENT 2025!

👨🏼‍🎓 «Python Developer. Professional» – хардкорный курс для опытных разработчиков от OTUS! Освойте промышленную разработку на Python и прокачайте ключевые навыки программной инженерии. Готовы к вызову? Проходите тестирование и присоединяйтесь к новой группе: https://otus.pw/Ps88/ 🎯 Что вас ждет на курсе?   — Фокус на профессиональный рост: никаких повторов базовых тем, только практические знания, которые помогут вам выйти на новый уровень.   — Сложные, но ценные задачи: курс охватывает web-разработку, анализ данных и создание ПО.   — Только актуальный Python: разберем все особенности версий 3.6 и выше.   — Финальный проект: выберите интересную тему и реализуйте полноценное приложение.   — Высокий уровень отбора: лишь 30% кандидатов проходят вступительное тестирование.   👉 Пройти тестирование: https://otus.pw/Ps88/?erid=2W5zFGxtoWp ⚠️ Лучшие выпускники получают приглашения на собеседования от ведущих IT-компаний и партнеров OTUS. Готовы стать одним из них? Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963

⚡️Хотите узнать как попасть в Самокат на позицию Junior аналитика данных? Чтобы найти работу, пройденного курса и классного резюме недостаточно. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать как оперативно использовать тот или иной инструмент в разных кейсах. Эти навыки приходят с опытом решения тестовых заданий, одно из которых мы разберем на вебинаре. Денис Иванов - ведущий продуктовый аналитик разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных в рамках бесплатного вебинара. Что мы будем делать на вебинаре: 🟠Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев; 🟠Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса; 🟠Обсудим реальные примеры из практики; 🟠Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании; 🟠Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных). 🕗 Встречаемся 18 марта 18:30 по МСК 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

✂️✅ CSV Trimming 🎓CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода. Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях. 🌐 Github @pythonpython

🚀 PaletteSnap PaletteSnap — это Python-программа, предназначенная для создания читаемых цветовых палитр из любых изображений с гарантированным хорошим контрастом и удобством использования. Приложение устанавливается через pip и автоматически применяет сгенерированную палитру в качестве обоев системы. 🎓 PaletteSnap также поддерживает обновление программ, позволяя применять новые палитры без необходимости перезагрузки. Программа создает отдельные папки для хранения конфигурационных и кэшированных файлов, что делает её удобной для пользователей, знакомых с pywal, аналогичным инструментом. 🦾 Кроме того, PaletteSnap поддерживает шаблонизацию, что позволяет применять цветовые палитры на уровне всей системы. 🌐 Github @pythonpython

🚀 aiocache — асинхронная библиотека Python для работы с кэшем! 🎓 Она поддерживает различные бэкенды (Redis, Memcached, Simple Memory) и позволяет эффективно использовать кэширование в асинхронных приложениях, написанных на Python с использованием asyncio. ✅ Библиотека предоставляет удобный интерфейс, декораторы для кэширования функций и продвинутые функции, такие как управление временем жизни записей и обработка ошибок кэша. Это полезный инструмент для улучшения производительности приложений, минимизации времени отклика и снижения нагрузки на базу данных. 🌐 Github @pythonpython

🚀 filesystem_spec — спецификация интерфейса для работы с файловыми системами в Python! 🎓 Она упрощает взаимодействие с различными файловыми системами, предлагая единый API, который используется в таких проектах, как s3fs (Amazon S3), gcsfs (Google Cloud Storage), а также в других хранилищах данных. 🦾 Библиотека позволяет приложениям взаимодействовать с файловыми системами без необходимости учитывать их внутренние реализации. Она также поддерживает дополнительные возможности, такие как монтирование через FUSE или использование файловых систем в качестве хранилищ ключ-значение. 🌐 Github @pythonpython

🚀 Полезные библиотеки Python Uscrapper — надежный OSINT-парсер, предназначенный для эффективного сбора разнообразной персональной информации с веб-сайтов. Модуль использует методы веб-парсинга и регулярные выражения для извлечения: ✅ адресов электронной почты; ✅ ссылок на социальные сети; ✅ имен авторов; ✅ геолокации; ✅ номеров телефонов и имен пользователей из гиперссылочных и негиперссылочных источников на веб-странице; ✅ поддерживает многопоточность для ускорения этого процесса. Инструмент оснащен передовыми модулями обхода анти-парсинга и поддерживает технологии для извлечения информации из всех ссылок в пределах одного домена. Кроме того, в программе предусмотрена возможность создания отчета, содержащего все извлеченные данные. 🌐 GitHub/Инструкция @pythonpython

🚀 slowapi — это библиотека для Python, предназначенная для ограничения количества запросов (rate-limiting) в веб-приложениях, разработанных на основе FastAPI! Она использует библиотеку limits для реализации функциональности ограничения запросов. 🎓 Особенности slowapi включают возможность настройки лимитов на основе различных критериев (например, IP-адреса, уникального идентификатора пользователя или других параметров). Она поддерживает конфигурацию различных стратегий ограничения, включая фиксированные временные окна и токен-ведро. 🦾 slowapi позволяет легко интегрировать обработку превышения лимита запросов с возвратом соответствующих HTTP-ответов, таких как 429 (Too Many Requests). 🌐 Github @pythonpython

🚀 Python Fire — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python! 🎓 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку. 🌐 Github @pythonpython

🚀 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet! 🎓 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени. 🌐 Github @pythonpython

🚀 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🎓Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+. 🌐 Github @pythonpython

🚀 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas! 🎓 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply. 🌐 Github @pythonpython

🚀 Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python! 🦾 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев. 🌐 Github @pythonpython

🚀 Ai-gradio Python Пакет, который упрощает разработчикам создание приложений машинного обучения на базе различных ИИ. Написанный на базе Gradio, он предоставляет единый интерфейс для множества моделей и сервисов ИИ. ✅ Особенности - Поддержка нескольких провайдеров: Интеграция с 15+ крупнейшиими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие - Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей - Голосовой чат: Голосовое взаимодействие в реальном времени с моделями OpenAI - Видеочат: Возможности обработки видео с моделями Gemini - Генерация кода: Специализированные интерфейсы для помощи в кодинге - Мультимодальность: Поддержка ввода текста, изображений и видео - Интеграция CrewAI для кооперативных задач ИИ - Автоматизация браузера: Встроенные Агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи 🌐 Github @pythonpython

🚀 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций! 🦾 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов. 🌐 Github @pythonpython

🚀 orjson — это высокопроизводительная библиотека для работы с JSON в Python! 🎓 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных. 🌐 Github @pythonpython