uz
Feedback
Python jobs — вакансии по питону, Django, Flask

Python jobs — вакансии по питону, Django, Flask

Kanalga Telegram’da o‘tish

Лучшие вакансии для питонистов. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/908673cc Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197

Ko'proq ko'rsatish
9 476
Obunachilar
-324 soatlar
-27 kunlar
+8830 kunlar
Postlar arxiv
👋 Python AI Engineer от 280 000 до 308 000 ₽ Удалёнка Top Selection — подбор персонала IT-аутстаффинг, рекрутмент. Требования: – Опыт от 3 лет Python/backend – Опыт с production LLM/ML; async, тестирование, упаковка; RAG; REST/API; Git/CI/CD; – Понимание latency и стоимости Будет плюсом: •– Опыт работы с tool calling/multi-ste заp; vector DB/search; Kafka; B2B CRM/телеком; evaluation frameworks ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git» Это просто с
📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git» Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡 🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину. До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса. 🔗 Посмотреть, как устроен курс 🏃‍♀️ Proglib Academy

До конца июля на курс действует специальная цена и бессрочный доступ к материалам. Все детали — ниже 🎹

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса сегодня вечером Уже сегодня вечером в 19:00 по мск прихо
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса сегодня вечером Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

💻 Backend Developer (Senior) до 300 000 ₽ Удалёнка Doubletapp — существует с 2015 года, быстро растёт и превращает идеи в работающий продукт. Требования: – Опыт Backend-разработчиком от 4 лет. – Коммерческий опыт работы с Matrix (Synapse / Dendrite / Element) - обязательно. – Готовность к релокации в Саудовскую Аравию на 3 месяца (релокацию оплачиваем) - обязательно. – Senior-уровень backend-разработки: Python (Synapse - Python/Twisted) и/или Go. – Глубокий опыт с PostgreSQL: репликация, оптимизация запросов, HA. – Redis (кэширование, Pub/Sub). – Docker, CI/CD, уверенное администрирование Linux. – Опыт с self-hosted / on-premise инфраструктурой и объектным хранилищем (MinIO / S3 / Ceph). – Nginx, TLS/HTTPS. – Понимание принципов E2EE, криптографии и безопасной архитектуры (zero-trust, defense-in-depth). – Опыт интеграции LDAP/AD и SSO (SAML 2.0 / OIDC). – Разговорный английский (проект международный, коммуникация с заказчиком). ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой
😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.
Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.
🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃‍♀️ Proglib Academy

🎹 Почему два разработчика с одной и той же задачей и Claude Code могут прийти к совершенно разным решениям? Разбираемся на бесплатном вебинаре 💡

😎 Python разработчик от 100 000 до 250 000 ₽ Удалёнка/Гибрид (Москва) Тензор — разрабатчик Saby (СБИС — экосистема цифровых сервисов для автоматизации бизнеса).  Требования: – Опыт коммерческой разработки от 2 лет; – Уверенное программирование на Python; – Опыт написания чистых SQL-запросов (без использования ORM) ОБЯЗАТЕЛЕН; – Желание решать сложные задачи; – Умение эффективного взаимодействия в команде; – Способность работать на результат и соблюдать дедлайны. ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущи
🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥 🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена. В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹 🏃‍♀️ Proglib Academy

💡 Один из главных вопросов при выборе курса — кто его ведёт Proglib Academy рассказали, почему сделали ставку на практикующих инженеров из бигтеха ⬇️

😐 Python Backend разработчик (мидл+) Гибрид (Москва) Piklema — занимается разработкой решений в области предиктивной аналитики для горнодобывающей отрасли. Требования: – Уверенный Python (asyncio, threading, multiprocessing) – Опыт backend-разработки (FastAPI или аналоги, БД, ORM) – Практический опыт с Docker и docker-compose – Уверенный Linux (настройка, диагностика, работа с сервисами) – Понимание работы брокеров сообщений (RabbitMQ / Redis / Celery / Dramatiq) – Базовое понимание сетей (TCP/IP, маршрутизация) – Опыт деплоя и сопровождения сервисов – Понимание, как работает система в продакшене (логи, метрики, отказоустойчивость) – Навыки работы с GPU (на базовом уровне) – Понимание, как запускать и отлаживать приложения в Docker с GPU – Понимание принципов observability (метрики, логи, трейсы) – Опыт или знакомство с инструментами (Grafana, Prometheus, Telegraf, Loki) ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто по
🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy

😏 Python-разработчик от 3 000 до 5 000 $ Удалёнка SeagullWay Inc. — SaaS-проект из США, разрабатывающий решения для индустрии Apparel / Fashion. Требования: – Уверенное знание языка Python – Опыт работы с Flask/FastAPI и SQLAlchemy – Уверенное владение PostgreSQL – Умение писать чистый, читаемый код – Умение работать с существующей кодовой базой ➡️ Подробнее о вакансии на hh.ru 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

Первое ощущение от ИИ-помощника — восторг. Второе — что каждый второй кусок кода приходится править за ним руками Инструмент вторичен — Cursor, Copilot, Codeium, что угодно. Проблема одна: модель не знает, какие в вашей команде соглашения, какие типы обязательны, где заканчивается общий стандарт и начинается «в этом проекте у нас так». И пока она этого не знает — она пишет усредненно, а вам приходится дорабатывать. Дальше два пути. Либо каждый раз править за агентом руками. Либо один раз собрать вокруг него слой правил и проверок, чтобы код с первого захода ложился в стандарт проекта. На воркшопе karpovꓸcourses «AI-first разработка на Python» Алексей Жиряков за 4 часа показывает, как это делается. Собираете рабочую агентную среду: правила, автоматические проверки, тесты через агента, ревью по чек-листу архитектуры, метрики вклада ИИ в цифрах по коммитам. Не слайды и не демо: рабочее место, которое переносите к себе в проект. Стек — Litestar + PostgreSQL + Alembic. Тем, кто пишет на FastAPI, тоже подходит. Модели подключаете через OpenRouter (один ключ — gpt-5, Claude, DeepSeek, Qwen), сравниваете на своей задаче. Алексей — 15+ лет в бэкенде, ex-Stream CTO KION, сейчас исполнительный директор в Сбере (блок «Развитие генеративного ИИ»). Соберите правила один раз, чтобы не править за агентом: https://clc.to/erid_2W5zFHGp617 С промокодом aikarpov20 — скидка 20% Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHGp617

🤐 Python-разработчик Гибрид/Удалёнка (Новосибирск) RuDesktop — платформа для управления IT-инфраструктурой. Требования: – 5+ лет коммерческой разработки на Python, из них минимум 3 года на Django + DRF. – Уверенное владение PostgreSQL: понимание индексов, транзакций, уровней изоляции, умение оптимизировать запросы. – Опыт с Redis и фоновыми задачами/очередями. – Понимание REST API и OpenAPI. – Опыт написания и поддержки тестов. – Уверенная работа с Git (ветки, merge requests, разрешение конфликтов). – Аккуратность в коде: чистые миграции, понятные ревью, осознанная работа с обратной совместимостью. – Умение разбираться в чужом коде и большой кодовой базе. ➡️ Подробнее о вакансии на career.habr.com 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одно
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе. Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций. Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе

Первое ощущение от ИИ-помощника — восторг. Второе — что каждый второй кусок кода приходится править за ним руками Инструмент вторичен — Cursor, Copilot, Codeium, что угодно. Проблема одна: модель не знает, какие в вашей команде соглашения, какие типы обязательны, где заканчивается общий стандарт и начинается «в этом проекте у нас так». И пока она этого не знает — она пишет усредненно, а вам приходится дорабатывать. Дальше два пути. Либо каждый раз править за агентом руками. Либо один раз собрать вокруг него слой правил и проверок, чтобы код с первого захода ложился в стандарт проекта. На воркшопе karpovꓸcourses «AI-first разработка на Python» Алексей Жиряков за 4 часа показывает, как это делается. Собираете рабочую агентную среду: правила, автоматические проверки, тесты через агента, ревью по чек-листу архитектуры, метрики вклада ИИ в цифрах по коммитам. Не слайды и не демо: рабочее место, которое переносите к себе в проект. Стек — Litestar + PostgreSQL + Alembic. Тем, кто пишет на FastAPI, тоже подходит. Модели подключаете через OpenRouter (один ключ — gpt-5, Claude, DeepSeek, Qwen), сравниваете на своей задаче. Алексей — 15+ лет в бэкенде, ex-Stream CTO KION, сейчас исполнительный директор в Сбере (блок «Развитие генеративного ИИ»). Соберите правила один раз, чтобы не править за агентом: https://clc.to/erid_2W5zFHGp617 С промокодом aikarpov20 — скидка 20% Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHGp617

😱 Старший Python-разработчик от 350 000 ₽ Гибрид/Удалёнка (Москва) Avito — самый популярный сайт объявлений в России. Требования: – Отлично владеете Python. – Знаете Golang или готовы с ним работать. – Обладаете знанием паттернов архитектуры. – Умеете учитывать контекст бизнеса и зоны ответственности команд при проектировании технических решений. – Обладаете хорошими навыками Code Review и обратной связи по нему. – Имеете уверенные навыки коммуникации для взаимодействия с потребителями. – Умеете разбираться в сложных системах состоящих из большого количества микросервисов. ➡️ Подробнее о вакансии на getmatch.ru 📍 Навигация: База знанийЗадачиСобеседования

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать арх
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний. Старт уже завтра! Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока! Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой. 🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автоном
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD). Вот как этот подход меняет работу агента на практике: 🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти. 🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией. 🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ. Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂