Python — August 2026

⚠️ 100% Free for Limited Time ⚽️ Python: Zero to Professional

✅ JOIN HERE : https://www.udemy.com/course/python-zero-to-professional/?couponCode=KEEPLEARNING

---------------------------------------------------------------

💸WORK FROM HOME JOB (EARN FIXED 2K TO 5K PER MONTH) : https://careers.abhyasmitra.in/

🤑 EARN 501₹ MONEY (DOWNLOAD AND COMPLETE 1 UPI TRANSACTION) https://r.navi.com/QyaorB

✅ NEW WHATSAPP CHANNEL : https://whatsapp.com/channel/0029VbCqdnmIyPtVjKk6gQ0m

Python: Zero to Professional

FREE - 11 Enrolls Left

Welcome to Python: Zero to Professional. I’m excited to have you here.Whether you are completely new to programming or someone with basic exposure looking to build real-world Python skills, this course is designed specifically for you. In this course, we will start from absolute basics—things like w...

Coupon Code:- PROMOAUG2026 Enrolls: 11/100

🔗 https://freecourse.io/courses/python-zero-to-professional

Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

В этой статье автор разберет процесс создания desktop-приложения, которое по запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, он воспользуется асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

Python Hacks

⚠️ 100% Free for Limited Time ⚽️ Full Stack Python Developer Bootcamp: For Absolute Beginners

✅ JOIN HERE : https://www.udemy.com/course/complete-full-stack-python-developer-bootcamp-masterclass/?couponCode=FPYAUG26

---------------------------------------------------------------

💸WORK FROM HOME JOB (EARN FIXED 2K TO 5K PER MONTH) : https://careers.abhyasmitra.in/

🤑 EARN 501₹ MONEY (DOWNLOAD AND COMPLETE 1 UPI TRANSACTION) https://r.navi.com/QyaorB

✅ NEW WHATSAPP CHANNEL : https://whatsapp.com/channel/0029VbCqdnmIyPtVjKk6gQ0m

🖥 Репозиторий: Helium — библиотека для упрощенной автоматизации веб-браузеров на Python

Helium — это высокоуровневая библиотека на языке Python для автоматизации действий в браузере и веб-скрейпинга, построенная поверх Selenium.

— Инструмент предоставляет человекочитаемый и интуитивно понятный API (позволяя взаимодействовать с элементами прямо по их видимому тексту, например, click("Войти")), автоматически обрабатывая ожидания загрузки элементов и избавляя от необходимости писать сложные CSS- или XPath-селекторы.

⏺ Ссылка на GitHub

#Python #Browser #Automation #Selenium #Web #Scraping #Testing #Automation | Лаборатория хакера

ℹ️ Как проверить все Python‑окружения на опасные пакеты без запуска Python

В марте такие атаки затронули npm‑пакет Axios, сканер уязвимостей Trivy и Python‑пакет LiteLLM.

Пока меня это не коснулось: во всех этих случаях атаки затрагивали библиотеки и пакеты, которыми я не пользуюсь. Но было бы наивно думать, что так будет всегда. У меня много локальных Python‑проектов, и я задумался, что буду делать, если скомпрометируют пакет, который использую я.

Первый шаг – обнаружение. Допустим, я уже знаю, что конкретная версия пакета вредоносна. Как понять, устанавливал ли я её? Из‑за того, что я использую виртуальные окружения, ответить на этот вопрос не так‑то просто.

🖥 Читать подробнее

Python Lead #офис #lead Москва Компания: Сбер

☑️Обязанности -проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций -развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий -формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования -проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации -распределение нагрузки между членами команды -контроль сроков выполнения задач -организация внутренних процессов в команде -контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований.

☑️Требования -опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!) -понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы -опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL) -понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF) -понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio) -уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit -опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy) -практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience -опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker) -уверенный Linux пользователь -понимание принципов CI/CD -умение работать в команде и эффективно распределять задачи -понимание принципов и инструментов Scrum.

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

Интерпретируемое машинное обучение на Python

Автор: Серг Масис Год издания: 2023

#python #ru

Скачать книгу

Подборка вакансий для разработчиков:

🏢 Фронтенд разработчик в Яндекс Senior, Москва

🏢 Разработчик PL/SQL (Парус) в Цемрос Middle, Москва

🏢 Golang Architect/Developer в Сбер Senior, Москва

🏢 Java разработчик в Сбер Middle, Санкт-Петербург

🏢 Fullstack разработчик в Альфа-Банк Middle, Москва

🏢 Frontend разработчик в YADRO Junior, Санкт-Петербург

🏢 Программист 1С в Т-Банк Middle, Санкт-Петербург

🏢 DevOps в Сбер Middle, Москва

🏢 DevOps-инженер (МТС Веб Сервисы) в МТС Senior, Москва

🏢 Backend разработчик в Wrike Senior, Удалённо, Литва

🏢 Бэкенд разработчик в Яндекс Образование Senior, Санкт-Петербург

🏢 Backend разработчик (GigaChat API) в Сбер Middle, г Москва

🏢 Инженер-программист (C/C++, DSP) в YADRO Senior, Москва

🏢 Java-разработчик (трайб POS) в АО «ОТП Банк» (JSC «OTP Bank») Middle, Москва

🏢 Go-разработчик (Корзина) в Ozon Senior, Москва

🏢 Python-разработчик в Т-Банк Intern, Омск

🏢 Go-разработчик в Т-Банк Intern, Саратов

🏢 Frontend разработчик в Т-Банк Middle, Краснодар

🏢 React Native разработчик в Ozon Senior, Москва

🏢 Python разработчик мобильного приложения в Вкусно — и точка Senior, Москва

🏢 Программист 1С в Ростелеком Senior, Челябинск

🏢 Ведущий разработчик Backend в Альфа-Банк Lead, Москва

🏢 AI Tech Lead в МТС Lead, Москва

🏢 Главный разработчик 1С:Документооборот в Ростелеком Senior, Москва

🏢 Engineering Manager в TradingView C-level, Cyprus, Tbilisi, Paphos

🏢 Backend разработчик в TradingView Senior, Tbilisi

🏢 Frontend разработчик в TradingView Senior, Tbilisi, Cyprus, Paphos

🏢 Senior Frontend Developer в TradingView Senior, Tbilisi, Cyprus, Paphos

🏢 Python разработчик (CFR) в Касперский Middle, Москва

🚶‍♂️ PHP-разработчик (Bitrix) в СКБ Приморья Примсоцбанк Middle, Владивосток

______________________

⚡ Сервисы Эйч:

Найти ментора Готовое резюме Сопровождение до оффера Все вакансии (39115) Трекер откликов Конструктор резюме Вопросы с собеседований Задачи с собеседований AI-Проверятор резюме Генератор сопроводительных

🍫 CV-инженер (техлид) в службу AI-сервисов Лавки

Привет! Меня зовут Алена, и я руковожу AI в Яндекс Лавке. Лавка, с одной стороны, очень операционный, а с другой — очень технологичный сервис, и мы работаем на стыке этих направлений.

Алена Зайцева Руководитель службы AI Лавки

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров из дарксторов. Мы ищем на техлидскую IC-роль сильного CV-инженера, который целиком возьмёт на себя техническую ответственность за создание и развитие CV-решений для операционных процессов.

Какие задачи вас ждут:

• Ведение CV-решений end-to-end Вам предстоит вести весь технический контур от выбора подхода и архитектуры до продакшна: определять, где достаточно анализа изображений, а где нужен видеоанализ, решать, когда подходят готовые модели, а когда требуется дообучение.

• Детекция нарушений по камерам в дарксторах Вы будете разрабатывать решения, которые автоматически выявляют отклонения в корректности хранения товара, соблюдении норм гигиены, правил пожарной безопасности и других операционных требований.

• Написание кода и сборка пайплайнов Вам нужно будет писать продакшн-код, собирать пайплайны обработки и инференса, доводить решения до стабильной работы в продакшне.

• Баланс качества, стоимости и надёжности Важно уметь смотреть на задачу с точки зрения не только качества модели, но и стоимости инфраструктуры, надёжности и сложности внедрения.

Мы ждём, что вы: • Работали с видеоаналитикой или готовы в неё погружаться • Имеете сильный опыт в computer vision • Умеете самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшна • Разрабатываете на Python, владеете фреймворками • Понимаете, как устроены MLOps-пайплайны и деплой моделей

Будет плюсом, если вы: • Работали с real-time-видеоаналитикой • Оптимизировали модели • Разворачивали CV-решения в промышленных или операционных средах

Наши бонусы: В Яндексе корпоративная подписка на хорошую жизнь — чекапы, спорт, терапия, образовательные курсы и многое другое. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#ML #CV #AI #python #лавка

🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта

GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.

Что внутри:

- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution; - результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table; - данные легко передаются в Pandas и Polars; - постоянное хранение построено на Parquet; - встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск; - Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute(""" MATCH (a)-[:CITES]->(b) RETURN a.title, b.title """)

print(result.to_pandas())

При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.

Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.

https://github.com/CurateLabs/graphforge

#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph

AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech

Локация: Удалённо Компания: NDA ЗП: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная

Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агенты — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя.

Сфера: Арбитраж трафика

Что будете делать:

— Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы — Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) — Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг — Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы — Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом — Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта

Хард-требования:

— Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе — Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели — Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. — Опыт с Redis — API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене — Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз — Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD — Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов

Требования по AI-инструментам:

— Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке — Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения — Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат

Не подойдёт, если:

— Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT — Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет — Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP — Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов

Условия:

— Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК — Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) — Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) — Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) — Все расходы на AI-инструменты покрывает компания — Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)

Чтобы откликнуться, ответьте на вопросы:

1. Кратко опишите свой коммерческий опыт: сколько лет, какой стек, какие проекты в продакшене. 2. Какие AI-агенты используете для разработки — Claude Code, Codex, Cursor, Aider или что-то другое? Какой основной? Как давно? 3. Опишите конкретный проект, который делали с помощью AI-агента. Стек, задача, результат. Что агент сделал хорошо, где пришлось переделывать руками и почему. 4. Приведите пример, когда агент сгенерировал код, который выглядел рабочим, но содержал серьёзную ошибку. Как нашли, что было не так, как исправили. 5. Python или Go — что ближе? Что из перечисленных хард-требований знаете уверенно, что слабее?

Отклики без ответов на вопросы рассматриваться не будут

📩 Отклик - @Darinn_HR

❣️ Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома

Привет! Я Влад, руковожу B2C-аналитикой еком-сценариев в Поиске. Наша цель — помочь пользователям быстро найти и выбрать то, что нужно, и сделать этот опыт приятным. В работе много исследований, тестирования и анализа. Мы изучаем, как пользователи взаимодействуют с продуктом, проверяем гипотезы, внедряем новые алгоритмы и технологии.

Владислав Харитонов, группа аналитики пользовательского опыта и B2C-продукта Екома

Еком-сценарии в Поиске — новый подход к выбору товаров в интернете. С помощью технологий и данных мы делаем покупки простыми и удобными. Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных.

Какие задачи вас ждут:

• Методология оценки B2C-показателей Предстоит создавать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик: выстраивать инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей.

• Оценка пользовательских сценариев Нужно будет разрабатывать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта: методологии, классификаторы, модели сегментации.

• Разработка аналитических инструментов Вы будете разрабатывать и развивать общекомандные аналитические инструменты, которые помогут стандартизировать подходы к анализу данных и ускорить решение бизнес-задач.

Мы ждём, что вы: • Проектировали метрики и строили системы их мониторинга • Уверенно владеете Python и SQL • Умеете работать с большими объёмами данных, владеете методами моделирования и декомпозиции • Знаете, как создавать витрины и хранилища данных

Будет плюсом, если вы: • Применяли ML в продуктовой аналитике • Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных • Строили сложные аналитические пайплайны

Почему у нас классно: ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#независимый_ecom #B2C #SQL #python #аналитика

Django 5 для начинающих & Продвинутый Django 5 для продолжающих

Чему вы научитесь: - Всему процессу разработки профессиональных веб-приложений с помощью Django и Django REST Framework. - Механизмам работы веб-фреймворка Django путем написания нескольких проектов на Python с нуля и последующим их деплоем на сервер.

💾СКАЧАТЬ

#python | Porscode & Max

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

Бэкенд с нуля в 2026: учим Flask, Docker, Redis и ещё 7 технологий

Прочитать полный гайд от «Кода» с разбором пути Python-бэкендера: https://v.thecode.media/fphzm Пять лет назад бэкенд-разработчик писал код и передавал его девопсу, который разворачивал в прод. Сегодня от бэкендера ждут полного цикла: написал, протестировал, задеплоил сам. Разбираем, что конкретно входит в этот цикл в 2026 году, в каком порядке учить — и где вовремя остановиться.

Пройти курс от Практикума «Python-разработчик»: https://v.thecode.media/8xeqe Здесь вы освоите профессию с нуля за 10 месяцев, получите реальный опыт и навыки, которые нужны работодателям.

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Grep в Linux как инструмент для администрирования

grep — утилита командной строки, используется для поиска и фильтрации текста в файлах, на основе шаблона, который (шаблон) может быть регулярным выражением.

Примеры использования.

grep iodmin

grep iodmin file.txt поиск iodmin в файле file.txt, с выводом полностью совпавшей строкой grep -o iodmin file.txt поиск iodmin в файле file.txt и вывод только совпавшего куска строки grep -i iodmin file.txt игнорирование регистра при поиске grep -bn iodmin file.txt показать строку (-n) и столбец (-b), где был найден iodmin grep -v iodmin file.txt инверсия поиска (найдет все строки, которые не совпадают с шаблоном iodmin) grep -A 3 iodmin file.txt вывод дополнительных трех строк, после совпавшей grep -B 3 iodmin file.txt вывод дополнительных трех строк, перед совпавшей grep -C 3 iodmin file.txt вывод три дополнительные строки перед и после совпавшей grep -r iodmin $HOME рекурсивный поиск по директории $HOME и всем вложенным grep -c iodmin file.txt подсчет совпадений grep -L iodmin *.txt вывести список txt-файлов, которые не содержат iodmin grep -l iodmin *.txt вывести список txt-файлов, которые содержат iodmin grep -w iodmin file.txt совпадение только с полным словом iodmin grep -f iodmins.txt file.txt поиск по нескольким iodmin из файла iodmins.txt, шаблоны разделяются новой строкой grep -I iodmin file.txt игнорирование бинарных файлов grep -v -f file2 file1 > file3 вывод строк, которые есть в file1 и нет в file2 grep -in -e 'python' `find -type f` рекурсивный поиск файлов, содержащих слово python с выводом номера строки и совпадений grep -inc -e 'test' find -type f | grep -v :0 рекурсивный поиск файлов, содержащих слово python с выводом количества совпадений grep . *.py вывод содержимого всех py-файлов, предваряя каждую строку именем файла grep "Http404" apps/**/*.py рекурсивный поиск упоминаний Http404 в директории apps в py-файлах

Полный мануал по grep есть тут

📲 Мы в MAX

👉 @i_odmin

Знали ли вы, что в Python можно читать текстовые файлы с помощью pathlib?

Вот как это сделать:

👉 @PythonPortal

⚙️ Функции. Рекурсия в Python: концепции, примеры и советы

Рекурсия — это фундаментальная концепция в программировании, а в Python она особенно важна. По своей сути это техника, при которой для решения задачи функция вызывает сама себя, разбивая задачу на более мелкие и управляемые подзадачи.

В этой статье мы рассмотрим саму концепцию рекурсии, разберем, как она работает в Python, и поговорим о ее практическом применении.

#функции

✅ Читать статью

Junior Python-разработчик (стажировка) #офис #junior Москва Компания: Сбер

☑️Обязанности -разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы -исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов -участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) -проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов -документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций -участие в Code Review -работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах.

☑️Требования -базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) -понимание Git (коммиты, ветки, PR) -основы SOLID и паттернов проектирования -знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest -понимание SQL (простые запросы) и принципов БД -общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах -понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

Skill Market Value. Рыночная стоимость навыка

После метрики «Время найма навыка» пошел дальше. Если мы можем измерить, сколько времени занимает поиск навыка, следующий вопрос: а какова рыночная стоимость этого навыка? Так появилась идея метрики Skill Market Value — рыночной стоимости навыка. Эта идея ложится в логику skill-based подхода — одного из главных направлений развития современного HR. Мы начинаем анализировать рынок через конкретные навыки. Не «сколько стоит HR-аналитик», а: сколько сегодня стоит SQL? сколько стоит Python?

Как это посчитать? Берем все вакансии, где есть конкретный навык. Например, хотим оценить стоимость Excel. Есть вакансия HR-аналитика, где в требованиях указан Excel. На нее откликнулось 10 человек. После первичного отбора до собеседования дошли 5 кандидатов. Их зарплатные ожидания: 130 тыс. ₽, 145 тыс. ₽, 150 тыс. ₽, 160 тыс. ₽, 180 тыс. ₽. Медианное значение — 150 тыс. ₽. Но одной вакансии недостаточно. Берем другие вакансии, где требуется этот навык. Например, бизнес-аналитик с Excel. На нее откликнулось 20 человек, до собеседования дошли 8 кандидатов. Их зарплатные ожидания: 140 тыс. ₽, 150 тыс. ₽, 155 тыс. ₽, 160 тыс. ₽, 170 тыс. ₽, 180 тыс. ₽, 190 тыс. ₽, 220 тыс. ₽. Дальше объединяем всех кандидатов, которые прошли фильтр релевантности: 5 кандидатов с вакансии HR-аналитика + 8 кандидатов с вакансии бизнес-аналитика. Всего — 13 специалистов. И считаем медианное зарплатное ожидание этих кандидатов. Это и есть оценка стоимости навыка Excel на рынке.

✅Почему именно кандидаты после собеседования? Это фильтр. Если брать всех откликнувшихся, мы получим много нерелевантных людей: случайные отклики, кандидатов без нужного опыта или с другим уровнем компетенций. Специалисты, дошедшие до собеседования, уже прошли первичную проверку и лучше отражают реальный рынок людей с этим навыком. Конечно, в модели нужно учитывать больше факторов: • уровень специалиста; • опыт работы; • регион; • отрасль; • сочетание навыков; • дефицитность компетенции. Но базовая логика такая: Стоимость навыка = медианное зарплатное ожидание кандидатов, прошедших отбор на вакансии, где этот навык является требованием.

✅Какая от этого польза? Для рекрутера Какие навыки сложно найти, но и какие навыки делают найм дороже. Например, поиск специалиста с SQL может быть одновременно более долгим и более дорогим, чем поиск специалиста с Excel. Для руководителя Какие требования к вакансии сильнее всего влияют на стоимость кандидата. Иногда добавление одного редкого навыка существенно меняет бюджет найма. Для обучения и развития Если навык дорогой на внешнем рынке, а компании он нужен постоянно, возможно, выгоднее развивать его внутри. Так появляется еще один инструмент для определения приоритетов upskilling. 📌Для проектирования новых вакансий Конструктор стоимости вакансии. Сегодня мы обычно начинаем с должности: «Нам нужен HR-аналитик».

Но за каждой должностью стоит набор навыков. HR-аналитик: Excel + Power BI + SQL + Python + статистический анализ. Если мы знаем стоимость отдельных навыков, можно примерно оценить, как набор требований влияет на стоимость такого профиля. + SQL — меняется рынок кандидатов. + Python — увеличивается стоимость поиска. Убираем необязательный редкий навык — возможно, расширяем воронку и снижаем стоимость найма. То есть еще до публикации вакансии можно задавать вопросы: Какие требования делают вакансию дорогой? Какие навыки действительно нужны? Какие компетенции дешевле развить внутри, чем покупать на рынке? Конечно, это не точный расчет будущей зарплаты кандидата. Это приблизительная модель стоимости skill-профиля вакансии.

📌Для HR-аналитики Можно строить рейтинг самых дорогих навыков, отслеживать динамику их стоимости и видеть, как меняется рынок труда. Рынок постепенно движется от профессий к навыкам. И тогда появляются новые вопросы: Сколько сегодня стоит SQL? Сколько стоит Python? Сколько стоит конкретная технология или компетенция?

Мы в телеге | Наш канал в макс | Наш канал в VK

ПыСы. На диаграмме реальные данные одной компании за период 2023-2026

Senior Blockchain Engineer

Company: Ondo Finance

Ondo builds infrastructure for Real World Asset (RWA) tokenization across DeFi ecosystems. Small remote-first team; early hire opportunity with experienced alumni and backing from top crypto investors.

Applicants must be based in PT, MT, CT, or ET time zones.

Responsibilities:

- Architect end-to-end smart contract systems for new chain deployments, DeFi interoperability, and protocol features. - Own contract lifecycle security, including upgrade safety, admin controls, and operational guardrails. - Build tooling and automation so non-technical teammates can safely view, monitor, and manage on-chain state. - Integrate smart contract design with web, product, legal, compliance, and operations teams. - Serve as technical lead and subject matter expert for blockchain projects.

Requirements:

- Excellent verbal and written communication skills. - Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or related technical field. - 5+ years software engineering experience. - 3+ years in blockchain engineering, ideally on a DeFi protocol live on multiple chains. - Strong competency with Solidity. - Demonstrated ability to design systems (tooling, automation, lifecycle security, integrations). - Python and/or TypeScript experience preferred.

Nice to have:

- Exposure to non-EVM smart contract languages (particularly Solana).

Stack:

Solidity, Python, TypeScript, Solana, EVM, DeFi

Benefits:

- Competitive compensation (salary, future token rights, and/or equity). - Full benefits (medical, vision, dental) and flexible vacation (PTO). - Small remote-first team and early team-member impact. - Backed by leading investors (Pantera Capital, Founders Fund, Coinbase Ventures).

📩 Apply

Top 21 skills to learn this year 👇

1. Artificial Intelligence and Machine Learning: Understanding AI algorithms and applications. 2. Data Science: Proficiency in tools like Python/ R, Jupyter Notebook, and GitHub, with the ability to apply data science algorithms to solve real-world problems. 3. Cybersecurity: Protecting data and systems from cyber threats. 4. Cloud Computing: Proficiency in platforms like AWS, Azure, and Google Cloud. 5. Blockchain Technology: Understanding blockchain architecture and applications beyond cryptocurrencies. 6. Digital Marketing: Expertise in SEO, social media, and online advertising. 7. Programming: Skills in languages such as Python, JavaScript, and Go. 8. UX/UI Design: Creating intuitive and effective user interfaces and experiences. 9. Consulting: Expertise in providing strategic advice, improving business processes, and implementing solutions to drive business growth. 10. Data Analysis and Visualization: Proficiency in tools like Excel, SQL, Tableau, and Power BI to analyze and present data effectively. 11. Business Analysis & Project Management: Using tools and methodologies like Agile and Scrum. 12. Remote Work Tools: Proficiency in tools for remote collaboration and productivity. 13. Financial Literacy: Understanding personal finance, investment, and cryptocurrencies. 14. Emotional Intelligence: Skills in empathy, communication, and relationship management. 15. Business Acumen: A deep understanding of how businesses operate, including strategic thinking, market analysis, and financial literacy. 16. Investment Banking: Knowledge of financial markets, valuation methods, mergers and acquisitions, and financial modeling. 17. Mobile App Development: Skills in developing apps for iOS and Android using Swift, Kotlin, or React Native. 18. Financial Management: Proficiency in financial planning, analysis, and tools like QuickBooks and SAP. 19. Web Development: Proficiency in front-end and back-end development using HTML, CSS, JavaScript, and frameworks like React, Angular, and Node.js. 20. Data Engineering: Skills in designing, building, and maintaining data pipelines and architectures using tools like Hadoop, Spark, and Kafka. 21. Soft Skills: Improving leadership, teamwork, and adaptability skills.

Join for more: 👇 https://t.me/free4unow_backup

ENJOY LEARNING 👍👍

Essential Python Libraries to build your career in Data Science 📊👇

1. NumPy: - Efficient numerical operations and array manipulation.

2. Pandas: - Data manipulation and analysis with powerful data structures (DataFrame, Series).

3. Matplotlib: - 2D plotting library for creating visualizations.

4. Seaborn: - Statistical data visualization built on top of Matplotlib.

5. Scikit-learn: - Machine learning toolkit for classification, regression, clustering, etc.

6. TensorFlow: - Open-source machine learning framework for building and deploying ML models.

7. PyTorch: - Deep learning library, particularly popular for neural network research.

8. SciPy: - Library for scientific and technical computing.

9. Statsmodels: - Statistical modeling and econometrics in Python.

10. NLTK (Natural Language Toolkit): - Tools for working with human language data (text).

11. Gensim: - Topic modeling and document similarity analysis.

12. Keras: - High-level neural networks API, running on top of TensorFlow.

13. Plotly: - Interactive graphing library for making interactive plots.

14. Beautiful Soup: - Web scraping library for pulling data out of HTML and XML files.

15. OpenCV: - Library for computer vision tasks.

As a beginner, you can start with Pandas and NumPy for data manipulation and analysis. For data visualization, Matplotlib and Seaborn are great starting points. As you progress, you can explore machine learning with Scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch.

Free Notes & Books to learn Data Science: https://t.me/datasciencefree

Python Project Ideas: https://t.me/dsabooks/85

Best Resources to learn Python & Data Science 👇👇

Python Tutorial

Data Science Course by Kaggle

Machine Learning Course by Google

Best Data Science & Machine Learning Resources

Interview Process for Data Science Role at Amazon

Python Interview Resources

Join @free4unow_backup for more free courses

Like for more ❤️

ENJOY LEARNING👍👍