Вакансии для специалистов и разработчиков Python

▪️Python Developer
Гибкий график
Python • SQL • Kubernetes
Подробнее о вакансии

▪️QA Automation Engineer (Python)
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Git • SQL
Подробнее о вакансии

▪️QA Automation engineer (Python)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • REST • Robot Framework
Подробнее о вакансии

▪️Python разработчик
от 1500 до 3000 $
Полная занятость
Python • PostgreSQL • Docker • Django
Подробнее о вакансии

▪️Python разработчик (middle)
от 200 000 до 300 000 ₽
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • PostgreSQL • FastAPI
Подробнее о вакансии

@pythonpythonjobs

🖥 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.

🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:

🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!

💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения

🌐 Github

@pythonpythonjobs

🎓Matplotlib — это мощная библиотека для создания статичных, анимационных и интерактивных визуализаций в Python. Она особенно полезна для визуализации данных и генерирования графиков, что делает её важным инструментом среди исследователей и инженеров.

🚀Основные Особенности Matplotlib:
- Конфигурация графиков: Вы можете настраивать каждый элемент вашего графика, включая цвет, стиль линий, шрифты и многое другое.
- Структурированные данные: Matplotlib хорошо работает с данными, представленными в формате массивов NumPy и таблиц Pandas.
- Многофункциональность: Поддержка различных типов графиков, включая линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, 3D-графики и даже анимации.
- Интерактивные графики: Matplotlib может работать в Jupyter Notebook, позволяя создавать интерактивные графические элементы.

🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://matplotlib.org/stable/contents.html — это ваше основное место для изучения всех функций и возможностей Matplotlib.

Гид по Matplotlib:
https://www.tutorialspoint.com/matplotlib/index.htm — отличный ресурс для начала работы с Matplotlib, включая примеры и объяснения.

Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python — интерактивный курс, который познакомит вас с основами работы с Matplotlib.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который фокусируется на визуализации данных с использованием Matplotlib.

Книги:
"Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas содержит раздел, посвященный Matplotlib. Вы можете найти свободную онлайн-версию https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.

Сообщество и Форумы:
https://stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib — место для поиска ответов на вопросы и общения с другими пользователями Matplotlib.
https://www.reddit.com/r/Python/ — комьюнити разработчиков Python, где вы можете задавать вопросы и делиться опытом.

Примеры графиков и код:
https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html — официальная галерея примеров визуализаций с кодом, что поможет вам быстрее понять, как создавать различные типы графиков.

Использование Matplotlib позволяет значительно улучшить представление ваших данных и сделает их более понятными и наглядными для анализа и презентации.

@pythonpythonjobs

⚡️Хакатон BIV Hack Challenge

BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий.

🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды:
- Кейс №1. Автоматизация разбора платежей
- Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами
- Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта

Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз!

🏆Призовой фонд: 300 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59
📅Даты проведения: 15 - 17 ноября
👨‍💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты

Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/48391985d218?erid=LjN8K3hff 

#реклама
О рекламодателе

Вакансии для специалистов и разработчиков Python

▪️Python developer / Разработчик Python (KORNFELD)
Гибкий график
Python • Docker • Linux
Подробнее о вакансии

▪️Python Developer
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • FastAPI • Git
Подробнее о вакансии

▪️QA Automation Engineer (Python)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Gitlab • Zabbix
Подробнее о вакансии

▪️Senior Python разработчик
Полная занятость
Python • PostgreSQL • Redis • Git
Подробнее о вакансии

▪️QA Automation Python
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • Docker • CI/CD
Подробнее о вакансии

@pythonpythonjobs

Долой серые будни!
 
Работа может быть увлекательной! Пройди игру и убедись, что карьера в Сбере — это не только рост, но и яркие эмоции каждый день. 🌟
 
Что нужно сделать? Просто заходи в игру, узнавай больше о культуре компании и почувствуй, что идеальная работа — это реально!
 
👉 Начни прямо сейчас — https://vk.cc/cDIog9?erid=LjN8KUvzV

Яндекс Игры в поисках бэкендеров

class BackendDeveloper:
def __init__(self, experience, skills, mindset):
self.experience = experience
self.skills = skills
self.mindset = mindset

def is_fit(self):
required_skills = {'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker'}
return (
self.experience >= 3 and
required_skills.issubset(self.skills) and
self.mindset == 'problem-solving'
)

you = BackendDeveloper(
experience=3,
skills={'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker', 'Redis'},
mindset='problem-solving'
)

if you.is_fit():
print("Присоединяйся к нашей команде")
else:
print("Не нашлось совпадения, но, скоро всё сложится как надо")

Что предлагают
• сервис с надежностью уровня Tier-A и нагрузкой в десятки тысяч запросов в секунду,
• высокий уровень ответственности за продукт,
• разнообразный и востребованный во всём мире стек технологий: Go, Python, PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes, NGINX, YDB, Celery.

Что ждут от вас
• опыт в бэкенд разработке от 3-х лет,
• готовность улучшать сервис с 40 млн пользователей в месяц,
• развивать кодовую базу продукта.

Подробнее о вакансии здесь, но лучше сразу пишите в тг рекрутеру: @sedykhkate

Яндекс Игры в поисках бэкендеров

class BackendDeveloper:
def __init__(self, experience, skills, mindset):
self.experience = experience
self.skills = skills
self.mindset = mindset

def is_fit(self):
required_skills = {'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker'}
return (
self.experience >= 3 and
required_skills.issubset(self.skills) and
self.mindset == 'problem-solving'
)

you = BackendDeveloper(
experience=3,
skills={'Python', 'Django', 'PostgreSQL', 'Docker', 'Redis'},
mindset='problem-solving'
)

if you.is_fit():
print("Присоединяйся к нашей команде")
else:
print("Не нашлось совпадения, но, скоро всё сложится как надо")

Что предлагают
• сервис с надежностью уровня Tier-A и нагрузкой в десятки тысяч запросов в секунду,
• высокий уровень ответственности за продукт,
• разнообразный и востребованный во всём мире стек технологий: Go, Python, PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes, NGINX, YDB, Celery.

Что ждут от вас
• опыт в бэкенд разработке от 3-х лет,
• готовность улучшать сервис с 40 млн пользователей в месяц,
• развивать кодовую базу продукта.

Подробнее о вакансии здесь, но лучше сразу пишите в тг рекрутеру: @sedykhkate

⚡Тест на знание Python ⚡

Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте свои знания. Квиз является частью онлайн-курса «Python Developer. Professional» от Отус.  

➡️ПРОЙТИ КВИЗ: https://vk.cc/cEeLmN

🔥Это курс для опытных разработчиков на Python и других языках программирования, веб-разработчиков, дата-сайентистов и ML-разработчиков, которые хотят углубить знания, повысить производительность и безопасность кода, создавать масштабируемые веб-приложения и анализировать данные. 

🎁Сможете пройти успешно тест - бонусом получите доступ к записям прошедших вебинаров курса.

#реклама
О рекламодателе

🎓Seaborn — это библиотека для визуализации данных на Python, построенная на основе Matplotlib. Seaborn предоставляет удобный интерфейс для построения сложных статистических графиков, упрощая визуализацию данных и анализ их распределений. Она особенно полезна для работы с данными в формате Pandas и предоставляет множество функций для создания красивых и информативных графиков.

🦾Основные Особенности Seaborn:
- Статистические графики: Seaborn облегчает построение графиков, таких как распределения, регрессии и категориальные графики.
- Красивая и информативная визуализация: Библиотека по умолчанию оформляет графики более эстетично, чем стандартные графики Matplotlib.
- Интеграция с Pandas: Seaborn идеально подходит для работы с DataFrame из библиотеки Pandas, что делает его мощным инструментом для анализа данных.
- Темы и цветовые палитры: Seaborn предлагает множество предустановленных тем и цветовых палитр, позволяя легко изменять внешний вид графиков.

🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://seaborn.pydata.org/ — это ваша основная точка отсчета для изучения функциональности и возможностей Seaborn.

Гид по Seaborn:
https://towardsdatascience.com/seaborn-tutorial-2799a5a3f85a — прекрасный ресурс с примерами и пошаговыми инструкциями по использованию Seaborn.

Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/seaborn-python-tutorial — интерактивный курс, который познакомит вас с основами библиотеки Seaborn и её возможностями.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который предлагает обучающие материалы для создания визуализаций с использованием Seaborn.

Книги:
В книге "Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas есть глава, посвященная Seaborn и примерам его использования.

GitHub и Сообщества:
https://github.com/mwaskom/seaborn — официальная страница Seaborn на GitHub, где вы можете найти исходный код, отчеты об ошибках и обсуждения.
Сообщество пользователей и разработчиков Seaborn активно на Stack Overflow. Вы можете задать свои вопросы, используя теги, например, https://stackoverflow.com/questions/tagged/seaborn.

🚀Seaborn является одним из наиболее мощных инструментов для визуализации данных в Python, предоставляя простоту использования и красивый визуальный вывод, что делает его отличным выбором для аналитиков данных и исследователей.

@pythonpythonjobs