Python работа
12.5K subscribers
32 photos
2 videos
1.06K links
Вакансии по Python. Только новые и только те, где можно связаться напрямую с HR или начальником.

Реклама и размещение вакансий- @anothertechrock

@aldrson

РКН: https://clck.ru/3R3tsD
Download Telegram
Разработчик бэкенда на Python и Go в Яндекс, сервисы Образования

Москва, Санкт-Петербург, Минск
Гибрид

Наша команда работает над созданием образовательной платформы, основанной на микросервисах. По мере своего развития эта платформа будет заменять существующие разрозненные части различных LMS на унифицированные, не теряя при этом в функциональности. Наносить добро будем таким продуктам, как Учебник, Практикум, Лицей, ШАД и Сезонные школы, которые прекрасны по-своему, но не имеют единых технических точек соприкосновения, что приводит к реализации одного и того же в разных местах и разными способами.

Какие задачи вас ждут:
– Развитие образовательной платформы
Вам предстоит переосмысливать и реализовывать унифицированную техническую составляющую образовательного процесса, проектировать и внедрять микросервисы, применяя паттерны распределённых систем.

– Интеграция решений в образовательные продукты
Вы будете развивать платформу с учётом особенностей текущих и будущих пользователей, налаживать взаимодействие внутри команды и со смежниками.

– Работа с legacy code
Нужно будет анализировать существующие решения и подходы, находить способы улучшения и интеграции с заменой.

Откликнуться
👍3💩1
Data Scientist (Pricing) в Lamoda Tech

Мы в поиске Data Scientist в команду Pricing.

Чем предстоит заниматься:

Развивать систему динамического ценообразования;
— Заниматься построением системы конкурентного ценообразования (матчинг), включающей в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML;
— Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжировании, пополнении стока, промо (купоны) и персональном ценообразовании;
— Предлагать новые инициативы, связанные с развитием data-driven подхода в отделе коммерции.
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.

Почему у нас классно:

— Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации;
— Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах;
— У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.

Мы ожидаем:

— Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
— Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
— Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
— Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
— Знания теории вероятностей и математической статистики;
— Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
— Знание алгоритмов и структур данных;
— Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения.

Как мы работаем:

— Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
— Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
— Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
— Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
— В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
— Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
— В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.

Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/b26cd0da-148a-431f-a0df-d24cafb78907?vlid=d31aba24-9d9a-42aa-aa43-2d481b1ff123
👍1
#работа #вакансия #job #vacancy #fulltime #удаленка #remote #Python

Компания: Obsidian
Уровень: Junior
+
Формат работы: проектная занятость/full time.
Вилка: 300-1000$+ на руки
Требуемый опыт работы: 0.5-
2 года

❗️ Obsidian — продуктовая IT-компания. Мы специализируемся на продуктах с технологией NFT и Blockchain. Присоединяйтесь к нашему приключению в области Web3!

Обязанности:
- Разработка скриптов для взаимодействия с блокчейнами;
- Интеграция с блокчейн-платформами и Web3.

Требования:
- Опыт программирования на Python и работа с реалиционными базами данных;
- Опыт работы с REST API, RPC, gRPC;
- Есть опыт многопоточного и асинхронного программирования;
- Понимание принципов ООП и шаблонов проектирования;
- Опыт работы с системами контроля версий, например, Git;
- Умение четко формулировать задачи и быстро их выполнять;
- Опыт командной разработки;
- Стремление и мотивация узнавать что-то новое.

Будет плюсом:
- Глубокое понимание Web3;
- Опыт работы с блокчейн сетью Ethereum;
- Опыт взаимодействия со Смарт-контрактами (например, минт NFT, swap, stake);
- Знание и опыт работы с Docker, Celery, PostgeSQL.

Что мы предлагаем:
- Работа удаленно или в офисе;
- Гибкий график в динамичной, инновационной среде;
- У нас хорошая команда, молодой коллектив в которой комфортно и приятно работать;
- ЗП в криптовалюте, USDT;
- Бонусы за ценный вклад 💰

Контакты: @obsidian_hr
🤡23👎5🔥2👍1
Друзья, книги по Python можно легко скачать в канале: @pythonbooks

А .ru книги тут:
@pythonknigiru
👍3🔥1
Руководитель разработки бэкенда сервисов для управления талантами в Яндекс

Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург

Перед нами стоит масштабная задача: перестроить и оптимизировать сервисы по управлению талантами и организации perfomance-цикла в Яндексе.

Какие задачи вас ждут:
– Разработка платформы управления талантами
– Модернизация архитектуры
– Ускорение time-to-market

Мы ждём, что вы:
– Обладаете глубокими знаниями Python и опытом работы с Django
– Работали со стеком Django, Pytest, Celery, Redis, PostgreSQL, Docker

Откликнуться
По всем вопросам к @k_shershneva