What Telegram channels wrote about Python in August 2026: 186 posts from 99 channels, collected automatically from public Telegram channels.
"Поколение Python": курс для профессионалов - 2025
Размер: 0.04 ГБ Цена: 1 000 руб.
Чему вы научитесь: - Работать с датами и временем. - Дополнительным типам коллекций. - Итераторам, генераторам. - Декораторам, рекурсиям. - Исключения, регулярные выражения и многое другое.
СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО
#python | 🪢 Open IT & Max
Data Scientist в команду Посуточно
Cian. ru — это большой и сложный продукт, в котором представлено несколько типов недвижимости и типов сделки, а также есть множество сервисов, информационных материалов и собственное медиа. Ежемесячная аудитория около 20 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1300 человек.
В Циан большая команда ML - DS, DE, своя MLOps-платформа.
Команда разделена на продуктовые стримы. Мы формируем самодостаточные команды (разработчики, аналитики, ML-инженеры) для решения задач бизнес-направления. С процессами интеграции моделей в продакшн нам помогает команда MLOps-платформы.
Мы ищем Data Scientist в команду Посуточно.
Команда создаёт удобный и технологичный сервис для посуточной аренды жилья — прозрачный, быстрый и надежный как для гостей, так и для владельцев объектов. На данный момент количество объектов у нас измеряется сотнями тысяч, количество бронирований в день тысячами и мы постоянно растем.
Наш стек: Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer). Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka) Airflow
Задачи: Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка Построение и развитие моделей улучшения качества контента Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей
Требования к кандидату: Опыт работы от 3х лет Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения. Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR. Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3). Знание ML-алгоритмов и применение их на практике. Владение Python и основными ML-фреймворками. Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности. Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
Что мы предлагаем: Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки; Технический рост. У нас есть успешные примеры роста с точки зрения ML, а также инженерии (разработка, архитектура приложений и сервисов) : есть возможность консультироваться с командой и брать инициативу по реализации крупных и сложных проектов. Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях; ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны); 5 day off в год, помимо основного отпуска; Кафетерий льгот;
Ждём тебя в команде!
Откликнуться
📱 Отличный курс по продвинутому Python
Он помогает не просто выучить синтаксис, а понять, как устроен язык изнутри.
Внутри генераторы, итераторы, корутины, дизайн кода и другие темы, до которых редко доходят в обычных курсах.
⛓ Ссылка на курс
tags: #обучение
➡ Python Developer | 📲 MAX
Сервис убивало по нехватке памяти каждые несколько часов, но утечки в нём не было
RSS рос ступенями: 620 МБ, 890 МБ, 1,4 ГБ, 2,3 ГБ, 3,1 ГБ. Трафик, загрузка процессора и p99 при этом стояли ровно. Число объектов Python не увеличивалось, ни разбухшего словаря, ни списка, ни кэша найти не удалось. gc.collect() честно собирал циклический мусор, а RSS после него почти не опускался. Сакшам Шарма разобрал этот случай 8 июля.
Дело в разделении обязанностей. Сборщик мусора решает, какие объекты ещё достижимы, а аллокатор решает, вернутся ли освободившиеся страницы операционной системе. Освобождённый объект просто уходит обратно в кучу процесса, и пока в той же странице памяти лежит хоть один живой объект, отдать её ядру нельзя. У glibc malloc к этому добавляются кэш освобождённых блоков tcache и отдельные арены на каждый поток, так что многопоточный сервис держит несколько независимых запасов. В одном из примеров автора живые объекты занимали около 700 МБ при RSS около 2,8 ГБ.
🔘 признак, отличающий это от настоящей утечки: tracemalloc показывает стабильный объём, а RSS продолжает расти; 🔘 лечение обошлось без единой правки в коде Python, jemalloc подключается через LD_PRELOAD; 🔘 в продакшене к нему добавили PYTHONMALLOC=malloc и MALLOC_CONF=narenas:2,background_thread:true; 🔘 автор сообщает примерно о вдвое меньшем потреблении оперативной памяти после перехода; 🔘 проверить гипотезу можно и без замены аллокатора, через MALLOC_ARENA_MAX=2 и вызов malloc_trim(0).
Оговорка автора: malloc не универсально лучше встроенного pymalloc, на миллионах мелких объектов выигрыш может оказаться обратным, поэтому замену нужно мерить на своей нагрузке.
Приходилось ловить рост RSS при стабильном числе объектов, и чем в итоге объяснялось?
@zen_of_python
Senior Python
Кратко: Разрабатывать сервисы внутренней автоматизации, писать новые и развивать существующие сервисы на Python
Посмотреть подробнее - https://clck.ru/3TcCPi
#Senior_Python ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ @jobs_it_digital
Turn Scripts Into WebSocket APIs
websocketd lets any script or program (written in Bash, Python, Go, etc.) become a WebSocket server by converting stdin/stdout interactions into a live WebSocket endpoint\._No extra networking libraries required\. Once a client connects, websocketd runs your script as a backend process_\.
Read more on GitHub
#WebSocket #API #OpenSource #Python #Bash #Go #Ruby #Java #Tech #DevTools #Programming
🚀 Full-Stack Developer Roadmap
If you want to become a Full-Stack Developer, you need to master both Frontend and Backend development, along with Databases, APIs, DevOps, and Deployment.
Here’s a step-by-step roadmap to guide you:
📌 1. Learn the Fundamentals Before diving into full-stack development, build a strong foundation.
✅ Internet Basics – How the web works, HTTP/HTTPS, DNS ✅ Basic Git & GitHub – Version control, repositories, branches ✅ Command Line (CLI) – Basic Linux/Terminal commands
📚 Resources: 🔹 GitHub Docs 🔹 HTTP Basics
📌 2. Frontend Development (Building the UI)
The frontend is what users interact with. Learn:
✅ HTML – Structure of webpages ✅ CSS – Styling, Flexbox, Grid, Responsive Design ✅ JavaScript (ES6+) – DOM Manipulation, Async/Await, Fetch API ✅ CSS Frameworks – Bootstrap, Tailwind CSS (optional)
📚 Resources: 🔹 HTML & CSS 🔹 JavaScript (JS.info)
📌 3. Frontend Frameworks (Choose One)
A frontend framework helps in building complex UI faster.
✅ React.js – Most popular, component-based, strong job market ✅ Vue.js – Lightweight, easy to learn, great for small apps ✅ Angular – Powerful but complex, used in large-scale apps
📚 Resources: 🔹 React Docs 🔹 Vue.js Docs 🔹 Angular Docs
📌 4. Backend Development (Server-Side Logic)
The backend handles data processing, authentication, and business logic.
✅ Choose a Backend Language:
JavaScript – Node.js + Express.js Python – Django / Flask Java – Spring Boot PHP, Ruby, Go (Optional)
✅ Backend Fundamentals:
REST APIs (GET, POST, PUT, DELETE) Authentication (JWT, OAuth, Sessions) Middleware, Routing, Error Handling
📚 Resources: 🔹 Node.js Docs 🔹 Django Docs
📌 5. Databases & ORM (Data Storage & Management)
Databases store and manage application data. Learn:
✅ SQL Databases – MySQL, PostgreSQL (Structured data) ✅ NoSQL Databases – MongoDB, Firebase (Unstructured data) ✅ ORMs (Object Relational Mapping) – Sequelize (Node.js), SQLAlchemy (Python)
📚 Resources: 🔹 PostgreSQL Guide 🔹 MongoDB Docs
📌 6. Full-Stack Development (Combining Frontend & Backend)
Learn how to connect frontend and backend into a complete web application.
✅ MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js) ✅ MEAN Stack (MongoDB, Express.js, Angular, Node.js) ✅ LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL, PHP)
📚 Resources: 🔹 Full-Stack Project Guide
📌 7. Authentication & Security
Web apps must be secure and protected from attacks.
✅ Authentication Methods: JWT (JSON Web Tokens) OAuth (Google, Facebook Login) Session-Based Authentication
✅ Security Best Practices: Protect against SQL Injection, XSS, CSRF Hash passwords with bcrypt Use HTTPS & Helmet.js for secure headers
📚 Resources: 🔹 JWT Guide 🔹 Web Security Best Practices
📌 8. DevOps & Deployment (Hosting Your Projects)
A Full-Stack Developer should know how to deploy applications. ✅ Frontend Deployment: Netlify, Vercel, GitHub Pages ✅ Backend Deployment: Heroku, Render, DigitalOcean, AWS, Firebase ✅ CI/CD (Continuous Integration & Deployment): GitHub Actions, Docker, Jenkins
📚 Resources: 🔹 Deploy Node.js Apps 🔹 AWS Hosting Guide
📌 9. Build Real-World Projects
Apply your knowledge by building full-stack applications.
✅ Beginner Projects: To-Do List App Weather App Personal Portfolio
✅ Intermediate Projects: Blog CMS (React + Node.js + MongoDB) E-commerce Website (Product Listing, Cart, Payments)
✅ Advanced Projects: Social Media App (Posts, Likes, Comments) Chat App (WebSockets, Real-Time Messaging) AI-Powered Web App (Chatbot, Image Processing)
📚 Resources: 🔹 Full-Stack Project Ideas
📌 10. Get a Job as a Full-Stack Developer Once you have projects and skills, start applying for jobs! ✅ Prepare a Strong Resume & Portfolio ✅ Optimize LinkedIn & GitHub Profile ✅ Practice Coding & System Design Interviews ✅ Apply for Jobs (LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Wellfound)
📚 Resources: 🔹 LeetCode for Coding Practice 🔹 Interview Prep
Web Development Best Resources
Like for more ❤️
ENJOY LEARNING 👍👍
Complete roadmap to learn Python and Data Structures & Algorithms (DSA) in 2 months
### Week 1: Introduction to Python
Day 1-2: Basics of Python - Python setup (installation and IDE setup) - Basic syntax, variables, and data types - Operators and expressions
Day 3-4: Control Structures - Conditional statements (if, elif, else) - Loops (for, while)
Day 5-6: Functions and Modules - Function definitions, parameters, and return values - Built-in functions and importing modules
Day 7: Practice Day - Solve basic problems on platforms like HackerRank or LeetCode
### Week 2: Advanced Python Concepts
Day 8-9: Data Structures in Python - Lists, tuples, sets, and dictionaries - List comprehensions and generator expressions
Day 10-11: Strings and File I/O - String manipulation and methods - Reading from and writing to files
Day 12-13: Object-Oriented Programming (OOP) - Classes and objects - Inheritance, polymorphism, encapsulation
Day 14: Practice Day - Solve intermediate problems on coding platforms
### Week 3: Introduction to Data Structures
Day 15-16: Arrays and Linked Lists - Understanding arrays and their operations - Singly and doubly linked lists
Day 17-18: Stacks and Queues - Implementation and applications of stacks - Implementation and applications of queues
Day 19-20: Recursion - Basics of recursion and solving problems using recursion - Recursive vs iterative solutions
Day 21: Practice Day - Solve problems related to arrays, linked lists, stacks, and queues
### Week 4: Fundamental Algorithms
Day 22-23: Sorting Algorithms - Bubble sort, selection sort, insertion sort - Merge sort and quicksort
Day 24-25: Searching Algorithms - Linear search and binary search - Applications and complexity analysis
Day 26-27: Hashing - Hash tables and hash functions - Collision resolution techniques
Day 28: Practice Day - Solve problems on sorting, searching, and hashing
### Week 5: Advanced Data Structures
Day 29-30: Trees - Binary trees, binary search trees (BST) - Tree traversals (in-order, pre-order, post-order)
Day 31-32: Heaps and Priority Queues - Understanding heaps (min-heap, max-heap) - Implementing priority queues using heaps
Day 33-34: Graphs - Representation of graphs (adjacency matrix, adjacency list) - Depth-first search (DFS) and breadth-first search (BFS)
Day 35: Practice Day - Solve problems on trees, heaps, and graphs
### Week 6: Advanced Algorithms
Day 36-37: Dynamic Programming - Introduction to dynamic programming - Solving common DP problems (e.g., Fibonacci, knapsack)
Day 38-39: Greedy Algorithms - Understanding greedy strategy - Solving problems using greedy algorithms
Day 40-41: Graph Algorithms - Dijkstra’s algorithm for shortest path - Kruskal’s and Prim’s algorithms for minimum spanning tree
Day 42: Practice Day - Solve problems on dynamic programming, greedy algorithms, and advanced graph algorithms
### Week 7: Problem Solving and Optimization
Day 43-44: Problem-Solving Techniques - Backtracking, bit manipulation, and combinatorial problems
Day 45-46: Practice Competitive Programming - Participate in contests on platforms like Codeforces or CodeChef
Day 47-48: Mock Interviews and Coding Challenges - Simulate technical interviews - Focus on time management and optimization
Day 49: Review and Revise - Go through notes and previously solved problems - Identify weak areas and work on them
### Week 8: Final Stretch and Project
Day 50-52: Build a Project - Use your knowledge to build a substantial project in Python involving DSA concepts
Day 53-54: Code Review and Testing - Refactor your project code - Write tests for your project
Day 55-56: Final Practice - Solve problems from previous contests or new challenging problems
Day 57-58: Documentation and Presentation - Document your project and prepare a presentation or a detailed report
Day 59-60: Reflection and Future Plan - Reflect on what you've learned - Plan your next steps (advanced topics, more projects, etc.)
Best DSA RESOURCES: https://topmate.io/coding/886874
Credits: https://t.me/free4unow_backup
ENJOY LEARNING 👍👍
collections.ChainMap — встроенный класс Python, который объединяет несколько словарей или других отображений в единое обновляемое представление.
Вместо слияния словарей и создания новых структур данных в памяти он связывает их по ссылке, позволяя выполнять поиск и управлять ими как единым целым.
👉 @PythonPortal
🎮 Я решил тряхнуть стариной. Старина очень удивился.
Друзья, всем привет! На этой неделе я был хорошим мальчиком не отвлекался на пет-проекты от работы, и к концу недели у меня внезапно осталось 60% лимита на Opus 5. А я не из тех, кто оставляет Дарио Амодею сдачу от своих столь тяжко зарабатываемых 200 долларов в месяц. Но обо всем по порядку.
Мало кто знает, но когда-то давно я начинал свой путь в IT с твердым намерением делать игры. К сожалению, суровый российский геймдев не просто разбил мои мечты занять свое место в индустрии - он еще дополнительно сжег мой дом и изнасиловал собаку. Вообщем, не задалось. Много где работал, была своя студия, игры издавал, но в конечном счете я на геймдев обиделся и ушел в управление проектами и маркетинг.
А обиделся вот почему. В какой-то момент карьеры я чувствовал себя настолько уверенным и крутым, что решил - могу выпустить свою мобильную игру. Позвал парочку друзей в пати, нашел отчаянных ребят, кто захотел вложиться в это предприятие долларом - 10 000 долларов, если быть точным. И мы худо-бедно взяли и сделали свою первую мобильную игру.
Идея была простая, без сверхъестественного - убивалка времени. Вы играете за мага, который защищает стену своего замка от нападения орды гоблинов. Монстры разные: по-разному атакуют, с разным здоровьем. А в арсенале у вас целая куча магии - от тапа пальцем по мобу, который бьет его молнией, до огненных стен и режима ярости, особенного для каждого героя-защитника. И на момент 13-14 года это было весьма новаторски: управление там было жестами, а тогда нативные жесты в играх вообще не были распространены.
А еще мы выбрали очень перспективную технологию. Adobe AIR + Starling. Что, вы никогда о них не слышали? Ну собственно, это и есть одна из причин нашего провала - надо было брать Unity. Но кроме того нас подвел издатель: как-то они нас плохо запустили, плохо прокремлили, и вообще все вышло очень грустно.
Игра заработала что-то типа 500 баксов за все время.
При вложенных десяти тысячах.
Вот тогда я собственно и ушел из геймдева, поняв, что деньги там можно заработать или где-то не тут, или только от ну очень большой любви. Мне, видимо, любви не хватило. Но игры и геймдев я любить от этого не перестал.
И вот, глядя на остаток лимита, я вдруг вспомнил, что у меня на дропбоксе (кто-то вообще его еще юзает?) с тех времен все еще лежат все готовые ассеты под целиковую игру. Да и права, получается, все еще мои - издатель игру давно не издает.
Опыта портирования всякого питона на всякий C++ у меня уже успело набраться, и я задумался: а чем в целом игра отличается от программы? Если я могу портировать приложение с питона и CUDA-инференса на Rust и C++, то может, смогу и со старого неудачного движка на новый современный? Сконвертировать все ассеты и воссоздать игру?
И знаете что. Я смог.
Провел ресерч - он показал, что для моих задач идеально подходит Godot, очень популярный и современный движок с большим комьюнити. А дальше было дело техники. В ход пошел официальный гайд Anthropic - «How Anthropic runs large-scale code migrations with Claude Code», тот самый, по которому Клод переписал Bun с Zig на Rust: миллион строк меньше чем за две недели. Там шесть шагов, опенсорсный стартер-кит и главная мысль, которая мне все и перевернула: ты чинишь не код, ты чинишь цикл, который этот код производит. Пишешь правила миграции и петли верификации, а агенты переводят, компилируют и тестируют, пока поведение нового кода не совпадет со старым. Взял оттуда лучшие практики и с какой-то матерью начал работу.
Билд для вас пока не выкладываю, но обещаю, что сделаю. Сейчас это только десктопная сборка, дальше соберу андроид-версию - вот ее уже скину вам потыкать. Кстати, если среди моих подписчиков есть ребята, у кого есть вся обвязка для паблишинга игр на андроид и ios в современных реалиях - напишите мне в личку. Было бы прикольно переиздать игру, которую я делал 12 лет назад.
А пока прикладываю релизный трейлер и запись экрана с уже портированной версии. Расскажите в комментариях: у вас есть такой же скелет в шкафу - проект, который когда-то не выстрелил и до сих пор лежит на дропбоксе? Может, пора и его расчехлить?
Всех обнял, увидимся на стриме всегда ваш - Nerual Dreming ❤️
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
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Python-разработчикr
Кратко: Ищем опытного специалиста, который будет влиять на архитектуру и стандарты агентных решений в компании
Посмотреть подробнее - https://clck.ru/3TkFdG
#Python_разработчик ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ @AcademyQA_ru_bot - Бесплатные курсы и вебинары @Vakanser_bot - Бот вакансий и фриланс задач @Work_for_everyone_bot - Удаленная работа и работа вахтой
GEO Strategist
Full-time/Company: Binance
Binance is a leading global blockchain ecosystem behind the world’s largest cryptocurrency exchange by trading volume and registered users. Offerings range from trading and finance to institutional services and Web3 features; Binance aims to build an inclusive financial ecosystem to advance the freedom of money.
Responsibilities:
- Own Binance's presence in AI-generated responses across major LLMs, driving citation authority and entity presence at scale - Build and maintain llms.txt, structured data, and knowledge graph signals across major page groups, including regional adaptation - Define and track GEO as a standalone acquisition channel (impressions, citations, referral attribution) and build measurement frameworks - Translate AI citation gaps into content requirements and embed GEO into Content, Tech, and Data workflows - Run ongoing LLM prompt testing and citation audits to validate performance and catch regressions - Benchmark competitor GEO positioning and convert findings into prioritized gap opportunities - Analyze log-level and query-level data to identify AI crawler behavior, citation patterns, and content structure gaps
Requirements:
- 5-6+ years of hands-on SEO experience, including technical SEO at enterprise scale - Mechanistic understanding of how LLMs retrieve, weight, and cite web content (RAG architecture, retrieval/ranking, citation behavior) - Proven ability to define and lead a GEO/technical SEO strategy independently - Expertise in structured data/schema markup, entity-based content architecture, and knowledge graph signals - Hands-on fluency in crawl/indexation mechanics, log file analysis, and Python or SQL for extracting insights at scale - Experience building measurement frameworks and attribution models for channels without established tooling - Enterprise experience operating cross-functionally with Content, Tech, Data, and Compliance teams
Nice to have:
- Experience in cryptocurrency, fintech, or another regulated/trust-sensitive industry
Stack:
ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, RAG architecture, llms.txt, structured data/schema markup, knowledge graph, Python, SQL
Benefits:
- Shape the future with the world’s leading blockchain ecosystem - Collaborate with world-class talent in a user-centric global organization - Autonomy on fast-paced, impactful projects - Opportunities for career growth and continuous learning - Competitive salary and company benefits - Work-from-home arrangement (may vary by business team)
📩 Apply
⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?
Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.
Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.
Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.
Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.
🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!
Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!
Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.
🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
📱 Ускоряем Python API с помощью кэширования
Если API отвечает слишком долго, не всегда нужно переписывать код. Иногда достаточно правильно настроить кэширование.
В статье разбирают, когда использовать lru_cache, в каких случаях лучше выбрать TTLCache, а когда без Redis уже не обойтись. Также объясняют, как избежать устаревших данных, кэш-штормов и других типичных проблем.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
Python-разработчикr
Кратко: Ищем опытного специалиста, который будет влиять на архитектуру и стандарты агентных решений в компании
Посмотреть подробнее - https://clck.ru/3TkFdG
#Python_разработчик ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ @jobs_it_digital
Честно говоря, современные модели (GPT 5.6, Opus 5, Kimi k3) - это прям хороший такой рывок вперед в области агентской разработки.
Если, допустим, во времена GPT-5 / 5.3 мне очень сложно было работать с фронтендом, визуально получалось что-то совсем скучное и ужасно рабочее, а агент постоянно сбивался и уходил куда-то в другое русло - сейчас же таких проблем нет и прогресс разработки какими-то дикими шагами идет вперед.
Это я не сравниваю времена GPT-4, где куда-то дальше Python было страшно уходить. А сейчас - Python, Go, React, Vue, C++ - пожалуйста, пара часов - рабочий прототип, несколько недель или порой дней - уже MVP.
Это уже не вайб-кодинг - это уже совершенно другой уровень.
Вообще, это и пугает. Система образования не поспевает за трендами, и по факту сейчас всех учат уже тому что устарело.
Бизнесу не нужны будут джуны с зарплатными ожиданиями в 70к+ рублей, без опыта, с минимальным пониманием языков, фреймворков, библиотек и прочего. Бизнесу сейчас нужны AI-Native Software Engineer, а такому в ВУЗах массово пока не учат.
И это не мои мысли - это реально о чем говорят представители достаточно крупных компаний, с кем мне довелось пообщаться.
Тут явно пора срочно что-то менять...
