52808
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
📚 Эффективное сжатие текста: код Хаффмана в действии
Приглашаем на открытый урок.
🗓 11 июня в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Алгоритмы и структуры данных».
На этом вебинаре мы продолжим разработку архиватора, реализовав код Хаффмана.
✔️ Рассмотрим, как построить дерево кодов, где частота появления символов определяет их битовое представление.
✔️ Интегрируем алгоритм в наш архиватор и проведем сравнительное тестирование с RLE.
✔️ Увидим, как эффективно работает код Хаффмана на текстовых файлах и других типах данных.
Отличная возможность изучить продвинутые древовидные структуры данных на практическом примере.
Развивайте алгоритмическое мышление, увеличивайте производительность программ.
🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - Algo5
👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/4BpC/
#реклама
О рекламодателе
🚨 Атака на PyPI, npm и RubyGems: сотни вредоносных пакетов в официальных реестрах
🔍 Исследователи обнаружили массовую кампанию по размещению вредоносных библиотек в популярных экосистемах:
🧪 Что произошло:
• На npm опубликованы фейковые версии библиотек вроде Hardhat, крадущие приватные ключи и .env
• В PyPI появились клоны requests, urllib3 и др., с вредоносными вставками
• В RubyGems — более 700 пакетов, использующих тайпосквоттинг (`activesupportt`, httpartyy и т.д.)
🎯 Цель — разработчики. Пакеты собирают:
– мнемоники
– приватные ключи
– конфиги AWS/GCP
– системную информацию
🛡 Что делать:
– Проверяй названия пакетов (тайпосквоттинг — главный приём)
– Запускай pip audit, npm audit, bundler audit
– Используй виртуальные окружения и минимум прав
– Подпиши зависимости, где это возможно (например, через Sigstore)
📌 Подробнее
🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его
Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты.
Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно.
💡 Что внутри:
🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B
Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders.
Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска.
🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT)
Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought).
• Обходит Qwen3-4B
• Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8%
• Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением
📌 Зачем это нужно:
– для автотестирования кода
– для CICD пайплайнов
– для агентных систем, которые сами проверяют свои решения
📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B
@pythonl
🖥 Physics Simulations
Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая:
- Законы Ньютона
- Гравитацию
- Силы и трение
- Простую гармоническую модуляцию
- И многое другое
Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:
pip install -r requirements.txt
python gravity_sim.py
🕵️♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python
ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков.
Он проводит статический анализ исполняемых файлов .exe (PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме.
🧩 Что умеет ExeRay:
✅ Анализировать PE-файл и извлекать:
- Заголовки, секции, импорты/экспорты
- Таблицы ресурсов
- Используемые API и библиотеки
- Suspicious patterns и аномалии
✅ Генерировать отчёт в HTML
✅ Работает полностью офлайн
✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры)
📦 Пример использования:
python main.py -f malware.exe
pefile, matplotlib, pyvis для графов зависимостей .exe, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа.
🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные
Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня:
🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка
🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI
🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio
🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace
🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста
✅ Примеры кода
✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit
✅ Всё реально собрать за выходные
📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked»
@pythonl
Хотите быстро создать своего Telegram-бота?
Например:
📊 Бота-аналитика, который собирает данные и строит отчеты
🤖 Бота-переводчика, который поможет общаться с зарубежными коллегами
🎬 Бота-киноэксперта, который подберет фильмы по настроению
Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру.
Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны.
Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы.
Зарегистрироваться на вебинар🖱
🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥
Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.
Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka
⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.
📌 Полная версия онлайн
@pythonl
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
🖥 Топ Python-библиотек для работы с PDF
Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇
📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf
⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами)
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six
📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/
🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/
🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber
📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF
🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF
🔜 Примеры по работе с библиотеками
Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт.
@pythonl
#Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource
💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.
Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.
На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.
➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/4246af263d73?erid=2W5zFGw41u2
Чтобы успеть воспользоваться 🏷15% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» + 🎁 промокодом ML_5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 26.05 включительно!
#реклама
О рекламодателе
🛡 StarGuard — умный аудит GitHub-репозиториев прямо из консоли
Открытый проект — это мощный CLI-инструмент на Python, который автоматически анализирует open-source репозитории и помогает выявить:
🔸 фальшивые звёзды
🔸 всплески активности
🔸 опасные зависимости
🔸 лицензии с подвохом
🔸 подозрительный код и токсичных контрибьюторов
📊 Что делает StarGuard
✅ Обнаруживает аномалии звёзд
— Вычисляет резкие всплески популярности с помощью BurstDetector и медианного отклонения.
— Определяет подозрительных пользователей с «пустыми» профилями и новыми аккаунтами.
✅ Анализирует зависимости и SBOM
— Поддержка PyPI, npm, Maven, Go, Ruby
— Предупреждает об unpinned-пакетах и git-зависимостях
✅ Проверяет лицензии
— Выявляет несовместимости (например, AGPL внутри MIT)
— Предупреждает о скрытых ограничениях
✅ Оценивает контрибьюторов
— Проверяет концентрацию коммитов
— Определяет "одиночек", на которых держится проект
✅ Сканирует код на опасные паттерны
— Обнаруживает eval, скрытые майнеры, необфусцированные ключи
🚀 Как использовать
python -m starguard.cli owner/repo --format markdown --plot stars.png
GITHUB_TOKEN — до 5000 запросов
🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict
📌 Условие
Что выведет следующий код?
def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.append_to_list изменяют один и тот же список.my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.None и создавай новый объект вручную:
def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list
[1]
[2]
[3]
[], {}, set() и кастомные классы.
Читать полностью…
🖥 PyRoki — модульный инструмент для оптимизации кинематики роботов
На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.
🔧 Что такое PyRoki?
PyRoki — это:
- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.
- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.
- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.
- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.
📊 Результаты
- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.
📁 Примеры использования
PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление
🚀 Установка
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
🐍 Задача на Python: "Исчезающая цифра"
Условие:
У тебя есть список строк — чисел от 1 до 100, но одно из чисел случайно пропало.
Найди, какое число отсутствует. Нельзя использовать sum(), sorted(), Counter. Все числа в списке представлены как строки.
Пример:
import random
original = [str(i) for i in range(1, 101)]
missing = random.choice(original)
shuffled = original.copy()
shuffled.remove(missing)
random.shuffle(shuffled)
def find_missing_number(data: list[str]) -> int:
...
a ^ a = 0
0 ^ b = b
xor_full — XOR всех чисел от 1 до 100.xor_data — XOR всех чисел в текущем списке (`str` → `int`).xor_full ^ xor_data вернёт единственное отсутствующее число.sum()
🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?
def paradox(n):
def f(x):
return ((x * x) % n + x) % n
slow = fast = 0
while True:
slow = f(slow)
fast = f(f(fast))
if slow == fast:
return slow
print(paradox(31337))
Давно хотели освоить программирование, но вас останавливала нехватка времени или строгие дедлайны? Тогда советуем обратить внимание на бесплатные курсы Яндекс Лицея по Python, Go и C++ для начинающих.
Заниматься на них можно когда и где угодно, ведь уроки доступны онлайн и в них нет дедлайнов! Вас ждут:
✅ Качество: занятия разработаны практикующими экспертами Яндекса.
✅ Свобода: пользуйтесь автоматической проверкой решений и задавайте вопросы через поддержку.
✅ Перспективы: после завершения вы получите уверенную базу для дальнейшего роста, а также сертификат, который пригодится при поступлении в Яндекс Лицей.
Не откладывайте на потом — выберите курс и зарегистрируйтесь на сайте!
Это реклама открытой технологической конференции от Сбера GigaConf 2025.
На ней технари рассказывают сложные вещи о прикладном применение генеративного искусственного интеллекта.
Контент конференции будет сложно понять простому обывателю, а разработчиков и членов инженерных команд мы приглашаем пройти регистрацию на сайте.
GigaConf 2025 // Москва, 25 июня
https://gigaconf.ru/
Реально ли совмещать учёбу с работой и жизнью?
Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность.
Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой.
На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы,
основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке.
А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер.
По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go.
Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку.
Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах.
Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr
🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»**
🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения
📍 Ситуация:
У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:
def log_event(event, metadata={}):
metadata["event"] = event
print(metadata)
log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")
{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}
code: 500 появляется там, где его быть не должно?metadata={} создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан.def f(d={}):
print(id(d))
d["x"] = 1
print(d)
f()
f()id(d) — значит, используется тот же объект.def log_event(event, metadata=None):
if metadata is None:
metadata = {}
metadata["event"] = event
print(metadata)
code: 500 не "протекает" в следующие вызовы.items=[] visited=set() None + инициализацию внутри функции для изменяемых типов.
🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов
Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью:
🔸 os — работа с файловой системой, путями, переменными окружения
https://docs.python.org/3/library/os.html
🔸 subprocess — запуск внешних команд и управление ими
https://docs.python.org/3/library/subprocess.html
🔸 psutil — мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети
https://pypi.org/project/psutil/
🔸 platform — информация об ОС, архитектуре, версии Python
https://docs.python.org/3/library/platform.html
🔸 socket — сетевые соединения и сокеты
https://docs.python.org/3/library/socket.html
🔸 pwd — доступ к информации о пользователях Unix
https://docs.python.org/3/library/pwd.html
🔸 pathlib — удобная работа с путями в ООП-стиле
https://docs.python.org/3/library/pathlib.html
🔸 shutil — копирование, удаление, архивация файлов и директорий
https://docs.python.org/3/library/shutil.html
🔸 tarfile — создание и извлечение `.tar`-архивов
https://docs.python.org/3/library/tarfile.html
📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов.
@pythonl
🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио
Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа.
🔧 Что умеет:
• Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote
• Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью
• Транскрипция: генерирует текст аудио
• Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего
• Многоязычность: работает не только с английским
🎯 Зачем использовать:
• Создание кастомных TTS-моделей
• Анализ подкастов, лекций и интервью
• Построение голосовых ассистентов
🚀 Как запустить:
git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3
🖥 Хитрая задача на Python для продвинутых: словарь, который работает как список
Представь структуру данных, которая:
• работает как dict — доступ по ключу
• работает как list — доступ по индексу
• сохраняет порядок вставки
• поддерживает .index(key) и .key_at(i)
📌 Задача: Реализуй класс IndexedDict, который делает всё это.
🔍 Пример использования:
d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30
print(d["a"]) # 10
print(d[0]) # 10
print(d[1]) # 20
print(d.key_at(1)) # "b"
print(d.index("c")) # 2
for k in d:
print(k, d[k]) # перебор по ключам
dict не получится — d[0] будет интерпретироваться как ключ, а не индекс __iter__, __getitem__, __len__ и др.
🚀 TG_AutoPoster — бот для автоматической пересылки постов из групп ВКонтакте в ваш Telegram: канал, чат или личку.
📌 Что умеет:
• Автоматически публикует записи из заданных групп ВК в Telegram
• Настраивается через файл config.yaml: логин/пароль или токен VK + данные Telegram API
• Поддерживает прокси (SOCKS5) — для обхода блокировок
• Гибко настраиваемый интервал проверки новых постов (по умолчанию — 1 час)
• Фильтрует записи по чёрному списку и стоп-словам
• Добавляет заголовки и футеры с поддержкой Markdown
• Работает в Docker — легко разворачивается на сервере
TG_AutoPoster — готовое решение для автоматического кросспостинга из ВК в Telegram 💬
▪ Github
@pythonl
🧪 Microsoft представляет Pyrona — экспериментальный проект для безопасной конкуренции в Python!
🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python.
🌀 Что такое Pyrona?
• Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock)
• Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности
• Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов
🚀 Зачем это нужно?
С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение:
✅ Безопасная многопоточность
✅ Динамические гарантии корректности
✅ Поддержка привычной экосистемы Python
🔍 Детали:
• Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684)
• Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety*
• Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython
🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pythonl
🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance
🌟 Что такое DeerFlow?
DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.
🧱 Основные особенности
- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.
- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.
⚙️ Github
@pythonl
Python уже покорен? А как насчет Django?
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
Всего за час вы научитесь:
1️⃣ Работать с бэкендом и API
2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django
3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn
4️⃣ Автоматизировать резервное копирование
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqvQwmor
🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика для сложных и прокачивающих задач в разработке СХД!
Хочешь:
— Работать над репликацией, метрокластером и высоконагруженными системами?
— Глубоко погрузиться в Linux, сетевые протоколы и архитектуру ПО?
— Решать нетривиальные задачи, влияя на масштабные инфраструктурные решения?
— Прокачивать скилы в команде с крутыми инженерами и архитекторами?
📌 Нужно:
— Python (от 3 лет), Linux — экспертно
— Понимание сетей, репликации, системной архитектуры
— SQL/NoSQL, работа с техдокументацией на английском.
🧠 Прокачка:
— Живое общение, обучение за счёт компании, конференции
— Чёткий рост, внутренняя экспертиза, развитие в enterprise-инфраструктуре
💼 Офис в БЦ "Кругозор", соцпакет, гибкий график
👉 Подробнее и отклик
🔥 Скучно не будет — будет интересно и мощно.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGsyf7E
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг
22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании
Как это будет:
📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму
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. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFUCLU
«Я в режиме реального времени поясняла структуру запросов / ответов в Postman и разбирала документацию в Swagger», — пишет аналитик, который прошел наш курс, а потом два технических собеседования в международные компании. Приятно, конечно ❤️
Если в 2025 году вы хотите:
— научиться выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
— начать проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и других, + брокеры сообщений);
— узнать как правильно собирать требования и моделировать в UML;
— подготовиться к собеседованию, решив более 100 заданий;
— запустить свой API на Python.
Значит наш курс для вас!
🚀 Начните с открытых бесплатных
уроков — переходите в бот курса и жмите «Старт»
👇
@studyit_help_bot
🚀 Скидка на курс
от канала — 1 000₽ на Stepik по промокоду PYTHONL до конца мая.