Привет! У нас открыта вакансия инженера по автоматизации на Python. Ищем того, кто готов работать с браузерной автоматизацией, прокси и ИИ. Если тебе интересно, откликайся и приходи на интервью уже сегодня. Не упусти шанс стать частью проекта!

Должность: Инженер по автоматизации на Python: браузерная автоматизация, прокси и интеграция ИИ
Формат: Удалённо (Пн-Пт, с 7:00 до 16:00 по EST)
Тип занятости: Полный рабочий день, контракт (с оплачиваемым испытательным сроком 1 месяц)

О PRAI.co
PRAI.co трансформирует сферу PR с помощью искусственного интеллекта. Наша основная платформа, PRAI Transformer помогает брендам достигать широкой видимости, формировать повестку и лидировать в цифровом пространстве.

Сейчас мы создаём инструменты следующего поколения: кастомные браузерные решения, ИИ-автоматизацию и масштабируемые системы на основе прокси. Если вы увлечены автоматизацией и хотите развиваться в быстрорастущем AI-стартапе, будем рады познакомиться.

Обязанности
Мы ищем Python-инженера среднего уровня, который поможет расширить систему браузерной автоматизации.
Вы будете решать реальные задачи: эмуляция поведения пользователей в браузере, адаптация ботов под изменения фронтенда и внедрение ИИ-компонентов в рабочие процессы.

Отличная возможность для специалиста, который хочет перейти от стандартной автоматизации к более сложным системам и ИИ-инструментам.

Основные задачи
-Написание и поддержка скриптов автоматизации с использованием Selenium или Playwright
-Эмуляция поведения реальных пользователей (движение мыши, задержки, ввод текста, скроллинг)
-Интеграция прокси-сервисов и ротация IP-адресов
-Отладка проблем, связанных с детектированием ботов и капчами
-Адаптация скриптов к изменениям во фронтенде сайтов
-Подключение автоматизации к базам данных (MongoDB, PostgreSQL) и Redis
-Внедрение лёгких ИИ-моделей или API для умной логики
-Мониторинг производительности и отчётность перед инженерной командой

Требования
-2–3 года опыта разработки на Python, включая автоматизацию
-Опыт с браузерной автоматизацией (Playwright, Selenium или Puppeteer)
-Понимание прокси, ротации IP и методов обхода детектирования
-Опыт работы с динамическими веб-сайтами (HTML, CSS, JavaScript)
-Знание Git, асинхронного Python и отладочных инструментов
-Уверенное владение английским для тех. терминов
-Готовность обучаться продвинутым методам: кастомизация браузеров, ИИ-интеграции и пр.



Преимущества
-Опыт с undetected-chromedriver, stealth-плагинами или методами обхода антиботов
-Знание Docker, Redis или систем фоновых задач (например, Celery)
-Знакомство с AI/ML-инструментами (OpenAI API, Langchain, Hugging Face)
-Базовое понимание системного дизайна и мониторинга производительности



Что мы предлагаем
-Удалённая работа с графиком по EST
-Оплачиваемый месяц на испытательном сроке с возможностью повышения ставки по итогам
-Менторство от старших инженеров, работающих с продвинутыми ИИ- и автоматизационными системами
-Работа над продуктом с глобальным охватом и реальными пользователями
-Быстрый темп, масштаб, рост и реальное влияние вашего кода


Как подать заявку
Отправьте на @olexandra_vakul :
-Краткое сообщение о вашем опыте с браузерной автоматизацией и мотивации на эту роль
-Резюме или профиль в LinkedIn
-GitHub или примеры кода (если есть)

Если вы готовы прокачать свои навыки в Python-автоматизации в реальной ИИ-среде, мы готовы работать с вами.
Откликайтесь, построим новое поколение умной автоматизации.

1. Веб-приложения на Django & Flask: Это самая частая сфера применения. Интернет-магазины, блоги, CRM-системы, социальные сети — везде, где нужно надежно хранить данные о пользователях, товарах или постах, MySQL отлично справляется с ролью хранилища. Django и Flask имеют прекрасную интеграцию с этой СУБД.
2. Аналитика и ETL-процессы: Представьте, что вы парсите данные с сайтов. Python-скрипт собирает информацию, обрабатывает ее и аккуратно записывает в таблицы MySQL. Позже эти данные можно легко анализировать и строить отчеты.
3. Телеграм-боты: Ваш бот должен помнить пользователей, их настройки или историю сообщений? MySQL — отличный и надежный выбор для хранения этой информации.
4. Системы мониторинга: Скрипты, которые следят за состоянием серверов или приложений, могут записывать логи и метрики в базу MySQL для последующего анализа.

Сайт показывает вам небольшой фрагмент кода на разных языках программирования. Ваша задача — угадать, что именно этот код выведет на экран. Никаких сложных настроек, компиляторов и IDE. Только вы, код и ваша логика.

Дело в том, что разные версии библиотек могут иметь разный синтаксис. Например, популярный aiogram, который используют для написания асинхронных телеграм-ботов, во всех версиях 2. имеет совершенно иные методы/функции, нежели в версии 3. И даже внутри одного поколения, к примеру, aiogram 3.7 и aiogram 3.18 - есть значительные отличия. К чему это ведет? Проект написанный на какой-то конкретной, актуальной версии библиотеки, может просто не "стартовать" у пользователя уже через полгода. Для неопытного/начинающего разработчика - это беда.

requests
aiogram
pillow

pip freeze > requirements.txt

pip install pip-tools

pip-compile requirements.in -o requirements.txt

pip-sync requirements.txt

-r requirements.in
pytest
ruff
mypy

pip-compile requirements.in -o requirements.txt
pip-compile requirements-dev.in -o requirements-dev.txt

pip-sync requirements.txt requirements-dev.txt

- Poetry: самый популярный и элегантный. Идеально подходит как для приложений, так и для библиотек. У него очень дружелюбный интерфейс и он делает всё "под ключ": создает окружение, управляет зависимостями и собирает пакет.

- PDM: невероятно мощный и гибкий менеджер, строго следующий современным стандартам Python (PEP). Не заставляет вас использовать виртуальное окружение внутри папки проекта, что многим нравится.

- uv: это не совсем менеджер, а сверхбыстрый установщик и "резолвер" зависимостей от создателя ruff. Он уже интегрируется с PDM и Poetry и, возможно, скоро станет стандартом скорости в экосистеме.

1️⃣ Код без версий. Файлы «main_final_final_really.py» выглядят забавно, пока не надо откатиться на рабочий вариант. Git спасает нервы и проекты.
2️⃣ «Запустилось - значит работает». Отсутствие юнит-тестов делает рефакторинг лотереей, а баги - постоянными спутниками.
3️⃣ Копипаст без понимания. Стек-Оверфлоу (а сейчас - нейросети) решает задачу моментально, но чужой фрагмент приносит чужие же баги и дыры в безопасности.
4️⃣ Преждевременная оптимизация. Тратить часы на микро-ускорение цикла, не измерив, где реально узкое место, - самый быстрый способ потерять мотивацию.
5️⃣ Игнор читаемости. Завтра «temp2» и «x1» забудете даже вы сами. Говорящие имена и чистые функции - не украшение, а страховка.
6️⃣ Страх вопросов. Сеньоры помнят свои первые commit-ы. Чем раньше спросите, тем меньше технического долга наживёте.
7️⃣ Отсутствие системного обучения. Туториалы вдохновляют, но только книги (частный случай) и доки (всегда!) формируют фундамент и учат думать шире конкретного фреймворка.

1) Писать быстрый код. Разница между O(n²) и O(log n) — это разница между приложением, которое «тормозит», и приложением, которое «летает».
2) Создавать масштабируемые решения. Ваш проект выдержит нагрузку в 10, 100 или 1000 раз больше, потому что вы заложили правильную архитектуру данных.
3) Быть инженером, а не просто кодером. Вы будете принимать осознанные решения, а не наугад подбирать то, что вроде бы работает. Это основа, которая отличает профессионала от новичка.

- requests (http-запросы): для простой и понятной работы с API и сайтами;
- pandas (анализ данных): царь-библиотека для любых таблиц (CSV, Excel);
- pillow (изображения): режет, меняет и накладывает фильтры на картинки;
- fastapi (веб-api): молниеносное создание API с готовой документацией;
- pydantic (валидация): железобетонная проверка данных через тайп-хинты;
- loguru (логирование): красивые и полезные логи без сложной настройки;
- tqdm (прогресс-бары): добавляет шкалу загрузки в любой цикл одной строкой;
- pyautogui (автоматизация gui): управляет мышкой и клавиатурой вместо тебя;
- beautifulsoup4 (скрапинг): вытащит любые нужные данные с веб-страниц;
- schedule (планировщик): запуск функций по расписанию простым языком.

1. "Безжалостные границы".
После 19:00 телеграм и почту слушаю только при «пожаре». В выходные - офлайн. Сон наладился, тревожность стала ниже.

2. Трекинг «утомляет».
Фиксирую, где «горелка»: дедлайн, переключение задач, изменения требований или «техностресс». Записываю в дневник и постепенно устраняю корни. Это работает против эмоционального истощения и когнитивной перегрузки.

3. Перезарядка через творчество.
Оставляю 20 % времени на пет‑проекты: микросервис на Go, утилита CLI, попытки в функционалку (например, Elm, Haskell), а не в JIRA. Это дыхание - случается кайф, возвращается драйв.

4. Движуха вне экрана.
Бег, йога, прогулки в лесу или обрезание деревьев у родственников - сброс тревожности, рост креативности. Это не спорт, это декомпресс. Я лично купил себе на новый дом набор из гантелей и штанги - то, что я люблю. И сейчас это больше про тело, а про голову.

5. Прожить "upgrade: reboot".
Когда поймал и понял, что есть выгорание - попросил отпуск, полностью пропал, выключил соцсети и уведомления. Через 6 недель вернулся с головой, мозг начал работать, приходили идеи. Иногда нужно не «кейсы закатать», а дать себе reset.

1) GPT-4o: реал-тайм чат, текст+голос+картинка. Для всех, кто хочет гибкости: быстрая переписка, генерация идей, помощь с почтой, перевод.

2) GPT-4.5: креативные задачи, сложные тексты и сценарии, эмоциональный интеллект. Креаторы, сценаристы, исследователи - это для вас. Мне часто с темой для видео помогает.

3) o3: глубокая аналитика, стратегия, длинные цепочки рассуждений, сложные вычисления и код. Для бизнес-аналитиков, продвинутых задач.

4) o4-mini: быстрые ответы, STEM, программирование, визуальные задачи. Технари, разработчики, учёные, студенты - целевая.

5) o4-mini-high: программирование, сложная математика, технический разбор. Советую разработчикам, Data Science в частности.

🔓 1. Валидация входных данных:

Никогда не доверяйте данным от пользователя. Любой ввод — потенциальная угроза.

- Что делать: всегда валидируйте и санитизируйте запросы. Это лучшая защита от SQL-инъекций и XSS-атак.
- Инструменты: используйте pydantic или встроенные механизмы фреймворков (FastAPI, Django ORM).

🔑 2. Управление секретами:

Хранить ключи и пароли в коде — всё равно что оставить ключи от квартиры под ковриком.

- Что делать: используйте переменные окружения (.env) или специальные сервисы (Vault, AWS Secrets Manager).
- Золотое правило: никогда не пушьте файлы с секретами в публичные репозитории. Используйте .gitignore.

⚙️ 3. Обновление зависимостей:

Уязвимости в старых библиотеках — одна из самых частых причин взломов, но не самая очевидная, поэтому решил тут упомянуть.

- Что делать: регулярно обновляйте зависимости. Включите автоматические проверки, например, Dependabot в GitHub.

⛔️ 4. Принцип наименьших привилегий:

Мудрость гласит: чем меньше прав у сервиса или пользователя, тем меньше ущерба он нанесет в случае компрометации.

Что делать: выдавайте доступам к БД и API только необходимые права. Изолируйте сервисы друг от друга с помощью Docker.

⏺ 5. Логирование и мониторинг:

Тут все просто. Вы не можете защититься от того, чего не видите.

Что делать: настройте информативное логирование (но без паролей и токенов!). Отслеживайте аномальную активность и настройте алерты.
Инструменты: Sentry, Prometheus, Grafana.

📡 6. HTTPS — это стандарт:

В 2025 году сайт без HTTPS — это "красный флаг", как говорят тянки из тик-тока.

Что делать: всегда используйте SSL-сертификаты (например, бесплатные от Let's Encrypt). Настройте заголовки безопасности (Content Security Policy, HSTS).

⚙️ 7. Код-ревью и контроль версий:

Четыре глаза видят больше, чем два. Особенно когда речь идет о безопасности.

Что делать: внедрите обязательные код-ревью. Используйте Git для контроля всех изменений — это залог прозрачности.

🔥 8. Бэкапы и план восстановления:

Любая система может отказать. Вопрос не "если", а "когда".

Что делать: настройте автоматические бэкапы (минимум два, в разных местах). И самое главное — регулярно проверяйте, что из этих бэкапов можно восстановиться!

1. 🚀 AI и Machine Learning:

- Активный рост генеративных моделей (GPT, LLM, диффузионные сети).
- Ключевые инструменты: PyTorch, Hugging Face, LangChain, OpenAI API.
- Задачи: разработка чат-ботов, нейросетей, автоматизация на базе LLM.
- Актуальность: Очень высокая. Продолжает быстро расти, востребовано везде.

2. 📊 Data Engineering и MLOps

- Подготовка и обработка данных для больших AI-проектов.
- Развертывание ML-моделей в продакшене.
- Ключевые инструменты: Apache Airflow, dbt, Dagster, Kubeflow, MLFlow.
- Задачи: пайплайны данных, автоматизация и CI/CD для ML-проектов.
- Актуальность: Очень высокая. Спрос растет быстрее, чем предложение специалистов.

3. 🌐 Web-разработка (FastAPI, Django, Starlette)

- Стабильно востребованное направление.
- Ключевые инструменты: FastAPI, Django 5, Pydantic v2, HTMX.
- Задачи: создание бэкендов для приложений, микросервисы, API.
- Актуальность: Высокая и стабильная.

4.🛡 Кибербезопасность и автоматизация

- Разработка автоматизированных инструментов для пентестов, аудита и мониторинга.
- Ключевые инструменты: Nuclei, mitmproxy, scapy, asyncio.
- Задачи: сканеры, прокси, мониторинг сетевой активности.
- Актуальность: Высокая, спрос растёт в связи с увеличением атак.

5. 📈 Аналитика данных и BI

- Анализ данных, визуализация, принятие решений на основе данных.
- Ключевые инструменты: Pandas, Polars, DuckDB, Plotly.
- Задачи: построение отчётов, dashboards, выявление инсайтов.
- Актуальность: Стабильно высокая, хороший спрос на опытных специалистов.

6. 🧩 Автоматизация бизнес-процессов (RPA)

- Роботизация рутинных задач в бизнесе.
- Ключевые инструменты: Robocorp, Selenium, Playwright, Airflow.
- Задачи: автоматизация ручного труда (финансы, логистика, документооборот).
- Актуальность: Хороший спрос в крупных компаниях.

Теперь вместо нескольких файлов requirements‑dev.txt, requirements‑test.txt и пр. можно удобно описать группы зависимостей прямо в pyproject.toml в блоке [dependency-groups]. Например, группа dev может включать тестовые, линтеры и прочие зависимости с логическим именованием. Инструменты вроде pip, uv и IDE научатся распознавать эти именованные группы и устанавливать их командой pip install --dependency-groups=dev,test

Теперь «состояние» зависимостей фиксируется в стандартизированном файле pylock.toml, который описывает точные версии, хэши, источники, extras и платформенные условия. Установщик может выполнить установку без резолвера, ориентируясь на lock‑файл, что делает процесс быстрее, безопаснее и воспроизводимым. Lock-файл написан в TOML‑формате и совместим с несколькими инструментами упаковки - pip, Poetry, PDM, uv и др.

С Python 3.14 PGP‑подписи больше не обязательны - теперь релизы CPython подписываются через Sigstore - открытый, более удобный механизм. Sigstore поддерживает OpenID-идентификацию и даже офлайн‑верификацию, проще в автоматизации и внедрении. Это реально упрощает процесс проверки целостности скачанных архивов и повышает криптографическую надёжность распределения

В Python 3.14 появляется модуль compression.zstd и новый namespace compression.*, который объединяет zlib, bz2, gzip и другие под единым API. Теперь можно сжимать и распаковывать данные с помощью алгоритма Zstandard без внешних библиотек, с API, схожим на lzma или bz2. Zstd обеспечивает высокий уровень сжатия и скорость разжатия, особенно полезен для лонов или large‑файловых архивов.

PEP 771 вводит возможность указать default-optional-dependencies в [project], чтобы extras автоматически включались при обычной установке пакета. Это удобно для пакетов с опциональными компонентами вроде recommended или all, которые не хочется заставлять включать вручную. Пока это черновой этап (Draft), но активно обсуждается и ожидается реализация в 2026 году. 👀 Например, pip install foo сам активирует [recommended], если оно задано по умолчанию.