📝 Подборка вакансий для лидов

Team Lead Data Engineer в Чековую аналитику
• Python, Hadoop, Hive, Spark, Kafka, SQL, Docker, Git, Kubernetes, PySpark, Airflow
• Уровень дохода не указан | от 2 лет

Тим-лидер группы разработки проектов
• Python, FastAPI, Asyncio, Linux, Bash, Makefile, Docker, Kubernetes, Helm, MongoDB, PostgreSQL, Kafka, Git, CI/CD
• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указан

Team Lead в Transport Backend
• C++17, Golang, Python, NoSQL, SQL, PostgreSQL, Kafka, Redis, Linux
• Уровень дохода не указан | от 3 лет

➡️ О векторных базах данных простым языком

Статья объясняет, как реализовать поисковую систему для онлайн-магазина, которая анализирует запросы пользователей и предлагает релевантные результаты, такие как товары по теме "лето".

Читать...

💾 Бэкапы — это не только про данные

Код — не единственное, что стоит сохранять. Что делать, если завтра ты забудешь все лайфхаки, которые выучил за год?

👉 Совет: заведи личный журнал знаний. Каждый раз, когда находишь решение сложной проблемы или учишься чему-то новому, записывай это. Это может быть обычный текстовый файл или продуманная база знаний в Obsidian. Перечитывая записи, ты будешь удивлён, сколько полезного уже знаешь.

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Python-разработчик (проекты с использованием AI)
🟢Python, Linux, AI, LLM, API, SQL
🟢Уровень дохода не указан | от 2 лет

Python Developer (+JS)
🟢Python, JavaScript, React, AWS, Elasticsearch
🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет

Data Scientist рекомендательные системы (full time office)
🟢Python, pandas, sklearn, scipy, matplotlib, catboost, статистический анализ, A/B тестирование, машинное обучение, SQL, Git, Docker
🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere

Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere.

Читать...

👩‍💻 Поиск второго наибольшего числа в списке

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если такого числа нет (например, все элементы одинаковые или список содержит менее двух элементов), функция должна возвращать None.

Пример:

print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7]))  # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10]))         # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5]))                  # Ожидаемый результат: None

Решение задачи🔽

def second_largest(numbers):
unique_numbers = list(set(numbers))
if len(unique_numbers) < 2:
return None
unique_numbers.sort(reverse=True)
return unique_numbers[1]

# Пример использования:
print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7])) # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10])) # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5])) # Ожидаемый результат: None

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• О векторных базах данных простым языком

• Ломаем капчу 4Chan

• Создаём генератор аудиокниг с персональным переводом

• Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС

• Самая наглядная и простая модель естественного отбора: птицы со всего одним геном. Важность разнообразия у потомков

👩‍💻 Получение информации о системе с помощью Python

Статья показывает, как системные администраторы могут использовать Python для быстрого получения информации о системе. Рассматриваются примеры скриптов для мониторинга производительности и отчетности.

Читать...

👩‍💻 Поиск наиболее часто встречающегося слова в тексте

Напишите функцию, которая принимает текстовую строку и возвращает наиболее часто встречающееся слово и количество его вхождений. Игнорируйте регистр и знаки препинания.

Пример:

text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding."
result = most_common_word(text)
print(result)
# Ожидаемый результат: ('python', 3)

Решение задачи🔽

import re
from collections import Counter

def most_common_word(text):
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
counter = Counter(words)
return counter.most_common(1)[0]

# Пример использования:
text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding."
result = most_common_word(text)
print(result)

🔎 Подборка вакансий для джунов

Data Scientist в области языковых моделей (Junior)
🟢Python, pandas, numpy, matplotlib, обработка текстовых данных, машинное обучение, языковые модели (LLM), библиотека Hugging Face
🟢от 190 000 ₽ до вычета налогов | 1–3 года

Data-аналитик в области временных рядов (Junior)
🟢Python, pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, анализ временных рядов, SQL
🟢от 190 000 ₽ до вычета налогов | 1–3 года

Junior Backend-разработчик
🟢Python, Flask, Django, FastAPI, PostgreSQL, MySQL, Git, Docker, Unittest, Pytest
🟢от 125 000 ₽ на руки | Без опыта

Python разработчик (Junior)
🟢Python, Selenium, HTML, CSS, JavaScript, Django, Flask, базы данных, Git, MySQL, SQL
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года

👩‍💻 IMPulse — наш взгляд на менеджмент инцидентов

Статья представляет open source решение для менеджмента инцидентов, альтернативу Alertmanager. Рассматриваются его преимущества и возможности для компаний, ограниченных санкциями или политикой безопасности.

Читать...

⚙️ Что такое модуль datetime в Python и зачем он используется?

Модуль datetime позволяет работать с датами и временем, включая их создание, форматирование и вычисление разницы между ними. Это полезно для задач, связанных с обработкой временных данных.

➡️ Пример:

from datetime import datetime, timedelta

# Текущая дата и время
now = datetime.now()
print("Сейчас:", now)

# Добавляем 7 дней к текущей дате
future_date = now + timedelta(days=7)
print("Через неделю:", future_date.strftime("%Y-%m-%d"))

🗣️ В этом примере datetime.now() получает текущую дату и время, а timedelta позволяет прибавить 7 дней. Метод strftime() форматирует дату в читаемый строковый формат.

🖥 Подробнее тут

📝 Подборка вакансий для мидлов

Python developer
🟢Python, Git, RabbitMQ, PostgreSQL, FastAPI, Apache Airflow
🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет

QA Automation Engineer (Python)
🟢Python, тестирование ПО, автоматизация тестирования
🟢Уровень дохода не указан | от 6 месяцев

Python разработчик (удаленно)
🟢Python, Celery, PostgreSQL, Docker, Django, Apache Spark, PyTorch, Greenplum, Apache Airflow
🟢до 200 000 ₽ | от 3 лет

Backend разработчик Python на CRM
🟢Redis, MongoDB, Python, Celery, MySQL, Unix, Docker
🟢от 120 000 ₽ | от 3 лет

👩‍💻 Python-библиотеки, которые упрощают жизнь программиста. Часть 1

Здравствуйте! Я — Алексей Жиряков, техлид backend-команды KION. Делюсь подборкой Python-библиотек, которые мы используем для оптимизации работы. Надеюсь, они будут полезны и вам!

Читать...

👩‍💻 Фильтр уникальных слов

Напишите функцию, которая принимает строку текста и возвращает список всех уникальных слов в алфавитном порядке.

• Игнорируйте регистр символов (например, "Привет" и "привет" считаются одним словом).
• Удалите знаки пунктуации.
• Верните результат в виде списка строк.

Пример:

text = "Привет, мир! Привет всем."
result = unique_words(text)
print(result)  # ['всем', 'мир', 'привет']

Решение задачи🔽

import re

def unique_words(text):
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
return sorted(set(words))

# Пример использования
text = "Привет, мир! Привет всем."
print(unique_words(text)) # ['всем', 'мир', 'привет']

👩‍💻 Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки

Привет! Я — Денис, студент Ярославского университета и сотрудник Тензора. В статье расскажу, как мы с командой разработали кликер-игру и столкнулись с ошибками, но получили ценный опыт.

Читать...

👩‍💻 С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python

Статья описывает процесс оцифровки географических данных с бумажных таблиц. С помощью Python-скриптов создаются GPX-файлы, выполняется геокодирование и автоматический расчёт расстояний между точками.

Читать...

📝 Подборка вакансий для сеньоров

Разработчик Python (Senior)
• Python, SQL, Git, Linux, PyQT6, Qpid, Docker, Vault, SQLAlchemy, Pydantic, lxml, pytest, Jinja, Atlassian
• Уровень дохода не указан | от 5 лет

Senior Python/Openstack developer
• OpenStack, Python, PostgreSQL, Linux, KVM, Kubernetes, Django, Celery, Ansible
• Уровень дохода не указан | от 3 лет

Разработчик Python
• Python, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, ClickHouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes
• Уровень дохода не указан | от 3 лет

Senior Python разработчик
• Python, Flask, FastAPI, Aiohttp, Kafka, Artemis MQ, RabbitMQ, Git, Redis, PostgreSQL
• Уровень дохода не указан | от 3 лет

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Рецензия на книгу «MySQL. Сборник рецептов. 4-е издание»

• Чек-лист тестировщика в финансовой компании

• Чем Cloud-инженер отличается от DevOps-инженера и что между ними общего

• Базовое программирование, или Почему джуны не могут пройти к нам собеседование

• Я стал аналитиком, потому что не смог быть программистом

⚙️ Что такое contextlib в Python и зачем он используется?

Модуль contextlib предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами. Он позволяет создавать собственные контекстные менеджеры без необходимости вручную реализовывать методы __enter__ и __exit__. Это упрощает управление ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.

➡️ Пример:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_file(name):
    f = open(name, 'w')
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()
        print(f'Файл {name} закрыт.')

# Использование контекстного менеджера
with managed_file('example.txt') as f:
    f.write('Привет, мир!')

🗣️ В этом примере @contextmanager создаёт контекстный менеджер для работы с файлом. Файл автоматически закрывается после выполнения блока with, даже если произойдёт ошибка.

🖥 Подробнее тут