Питон работа: Работа программистом Python в Москве

Leave a Comment / Разное / By /

Содержание

Python-разработчик в команду Добычи данных. Работа в 2ГИС

Откликнуться

Расскажите друзьям

Мы собираем данные для справочника 2ГИС. Компании-партнёры 2ГИС делятся с нами данными о своём территориальном устройстве: где находятся их филиалы (банкоматы, розничные магазины, кинотеатры), по какому расписанию они работают, как с ними можно связаться и прочей ценной информацией. А мы переводим это знание на язык, понятный нашим внутренним системам: парсим, анализируем, приводим к единому виду.

Форматы, в которых мы получаем данные, многообразны: от хорошо документированных и структурированных REST API до заполняемых человеком файлов Excel. Но мы готовы к большему — если нам до сих пор не прислали фотографию рукописного перечисления ларьков с хот-догами, вставленную в документ Word, то это ещё не значит, что такого не случится завтра.

Что надо делать
Если тебя радует (ну или хотя бы не пугает) возможность:

  • брать порцию хаоса на входе и превращать этот хаос в упорядоченное знание, которое поможет десяткам миллионов пользователей 2ГИС;
  • писать автотесты, деплоить и мониторить свой код;
  • выделять время на техдолг, чтобы потакать своему внутреннему перфекционисту и делать сервисы технически совершеннее,
  • то ты попал по адресу.

Что мы умеем и предлагаем
Сейчас, в основном, пишем на Python, но с другими языками тоже работаем. Из веб-фреймворков используем FastAPI. Запускаем свои приложения на Linux через Gunicorn. На других системах не запускаем вообще. Пишем статически типизированно, и Mypy нам в этом помогает. Данные храним в PostgreSQL, задумываемся о внедрении SQLAlchemy. Любим структурные логи, шлём их в ELK.

Не доверяем никому, даже себе, поэтому всё проверяем по JSON-схемам. Чтим RFC, JSON:API и другие стандарты. Тесты пишем сами на pytest’е, иногда даже получается TDD. Крутим это всё богатство в Docker и k8s. Ansible для Infrastructure as Code, Jenkins для CI/CD.

Что ждём от тебя
Знакомство с чем-то из списка выше, больше — лучше. Готовность не пасовать перед новыми задачами, которые непонятно как делать.

Немного об R&D 2ГИС
У нас комфортные офисы и удобный график работы. Кто-то приходит в 9, кто-то в 10. Главное, чтобы ты выполнял задачи в срок и был на связи с коллегами.
Спокойно относимся к удалёнке. Если захочешь работать из офиса — поможем с релокацией в Новосибирск. Для комфортной работы предоставляем на выбор несколько вариантов техники и ОС. Для удалёнки — доставим и поможем настроить.

Рассказываем о наших продуктах в дайджесте Доставили, делимся опытом на конференциях и пишем на Хабр. Некоторые конференции — например, DevDay — проводим сами.

Зарплата вовремя, полностью белая и индексируемая. Размер готовы обсуждать индивидуально.

Приходите, у нас хорошо

Как у других, только лучше

Классный
коллектив

Мы любим и ценим сотрудников, тщательно их отбираем, помогаем расти и развиваться. Работать в 2ГИС — значит работать в компании лучших.

Крутой
и полезный продукт

Миллионы людей пользуются и любят 2ГИС, а мы постоянно развиваем продукт, чтобы радовать пользователей ещё больше.

Передовые
технологии

Мы используем современные технологии и всё время учимся новому, выступаем на конференциях и сами их организуем, рассказываем о применении новых фреймворков или подходов в разработке. А ещё у нас своя библиотека и даже корпоративный университет.

Удалённая
работа

Мы готовы обсуждать формат удалённой работы для большей части сотрудников. Работайте там, где вам удобно, — в офисе, дома, в другом городе или даже стране. Мы умеем налаживать и успешно поддерживаем процессы в распределённых командах.

Хочу работать в 2ГИС

Привет!
Я — Дарья Ефименкова. Помогаю соискателям — изучаю резюме и провожу собеседования. Чтобы откликнуться на вакансию, расскажите о себе в форме ниже. Будут вопросы — смело пишите мне на почту.

Обязательно для заполнения

Обязательно для заполнения

Обязательно для заполнения

Прикрепить резюме

При нажатии на кнопку «Откликнуться» вы принимаете условия Соглашения о содействии в трудоустройстве и даёте ООО «ДубльГИС» согласие на обработку персональных данных на условиях и в целях, определённых Политикой обработки персональных данных соискателей.

Отправилось!

Мы рассмотрим ваше резюме в течение двух недель и сразу же сообщим результат. А пока почитайте что-то интересное.

Как долго рассматривается резюме?

Не дольше двух недель. Если вы не получили ответ, напишите или позвоните в отдел по работе с персоналом — возможно, ваше письмо не дошло.

Когда я могу ждать ответа после собеседования?

Через два-три рабочих дня. Если через три дня ответа нет, напишите или позвоните эйчару — тут уместно проявить инициативу.

Мы даём ответы по всем кандидатурам и любым решениям.

Могу ли я не отправлять резюме, а сразу прийти на личную встречу?

Нет, у всех наших специалистов в работе обычно сразу по несколько вакансий — у них плотный график интервью. Даже если вы придёте лично, вас все равно попросят прислать резюме на электронную почту.

Могу ли я подать резюме сразу на несколько позиций?

Да, но мы рекомендуем определиться с тем, какая работа интересна вам в первую очередь, и проходить собеседования последовательно.

Сколько собеседований мне нужно будет пройти?

В среднем — от двух до четырёх. Первая встреча — всегда со специалистом по работе с персоналом. Далее — ещё одно-два интервью с руководителем. Возможны промежуточные встречи с экспертами. Число собеседований зависит от конкретной вакансии.

Что делать, если я отправил резюме, но не получил ответ?

Позвонить в офис 2ГИС и попросить соединить с отделом персонала. Вам помогут разобраться в ситуации.

Где находятся офисы 2ГИС? В каком из них я смогу работать?

В Новосибирске — на левом берегу на площади Маркса в «Сан Сити» и в Академгородке — в одной из башен Технопарка. Работать предстоит там, где работает ваша команда, в описании вакансии обычно указано место работы.

Какие условия труда, есть ли социальный пакет?

2ГИС даёт полный соцпакет, ДМС с момента прохождения испытательного срока, работу в комфортном современном офисе с комнатами отдыха и кухнями на каждом этаже.

Возможен ли переезд в офисы других городов и стран 2ГИС?

Да, возможен, но нужно будет пройти внутренний конкурс на вакансию.

Какой карьерный рост возможен в 2ГИС?

Как горизонтальный — переход в другие отделы / департаменты, расширение зоны ответственности, так и вертикальный — можно вырасти в руководителя. Для этого в 2ГИС есть стажировки внутри компании, Корпоративный университет и ежегодная оценка персонала.

Питон и работа с множествами OTUS

Python – перспективный язык, который пользуется спросом у современных разработчиков. Он относится к общему назначению и может применяться для самых разных целей.

В Питоне открытый исходный код. Он использует концепции объектно-ориентированного программирования. Огромную роль здесь играют множества, а также переменные.

В данной статье будет рассказано о том, как работать с массивами в Python. Раскрыта основная терминология, которая пригодится каждому разработчику. А еще – продемонстрирована работа с переменными. Все это – то, что должен знать каждый программист.

Терминология

Перед тем, как рассматривать множества в Python, стоит разобраться в ключевых понятиях. Эти термины применимы ко всем объектно-ориентированным языкам. Встречаются не только в Питоне:

  1. Алгоритм – правила и принципы, которые помогают решать конкретную задачу.
  2. API – интерфейс прикладного программирования. Он обеспечивает общения софта со службами и друг с другом. Это – правила, протоколы и процедуры, способствующие созданию утилит.
  3. Аргументы – значения, передаваемые в функции и команды.
  4. Символы – элементарные единицы отображения данных. Равняются одной буквенной или цифирной записи/символу.
  5. Объект – комбинация связанных переменных, констант и иных структурных данных. Они предварительно проходят совместную обработку и выборку.
  6. Класс – набор объектов, связанных между собой. Такие элементы будут обладать общими свойствами.
  7. Константа – значение, которое по ходу выполнения программы в Питоне или ином ЯП не меняется.
  8. Тип данных – классификация данных определенного типа.
  9. Массив – множество значений. Списки и группы схожих типов значений электронных сведений, которые предварительно сгруппированы.
  10. Ключевое слово – слово, которое зарезервировано системой ЯП. Необходимо для обозначения функций и команд.
  11. Операнд и оператор – объект, которым можно управлять и элемент, умеющий манипулировать другими компонентами кода соответственно.
  12. Указатель – переменная, которая отображает адрес места в памяти.

Также стоит обратить внимание на понятие переменной. Это – именованная ячейка памяти. Элементарная единица (элемент) хранения информации кода.

В коддинге основная работа заключается в постоянном контактировании с переменными и массивами (множествами). Их нужно предварительно задать.

Переменные и тип данных

Переменная – элемент, который предназначается для хранения информации. Имя соответствующего компонента начинается с латинского символа (алфавитного). Можно задействовать подчеркивание. Имя элемента может включать в себя буквы, цифры, подчеркивание. Совпадать с названием ключевого слова не должно.

Выше – пример того, как задать переменную. Для того, чтобы вывести значение соответствующего элемента кода, необходимо использовать команду print.

Тип данных

Рассмотренная категория элементов хранит в себе информацию одного из типов данных. В Питоне их множества. К базовым относят:

  • float;
  • int;
  • bool;
  • str;
  • complex.

Все это поможет при работе с множествами. Без разбора типа элементов в коде массив сформировать не представляется возможным.

Логика

Логическое значение – это bool. Имеет два варианта:

  • true – истина/верно;
  • false – ложь/не верно.

Элемент true указывает на то, что что-то является правдой. False – неправдой. В зависимости от этого будет выполняться условие в кодификации.

Целые

Int – это целое число. Основной элемент, с которым предстоит работать программеру при написании итоговой кодификации.

Стандартно целочисленные элементы расцениваются по десятичной системе. В Питоне есть поддержка множеств двоичных, шестнадцатеричных и восьмеричных значений. Для их прописки требуется ставить префикс 0b, 0x или 0o соответственно.

Если использовать функцию print для вывода на консоль, по умолчанию значение элемента отображается в десятичной системе.

Дробные

Float отвечает за множества чисел с плавающими точками. В виде разделителя дробной и целой части применяется знак «. ».

Такой тип данных способен иметь лишь 18-значимые символы.

Комплексные и строки

Complex – это комплексное число. Имеет запись типа:

вещественный_элемент+мнимыйj.

J здесь – это суффикс, который помогает сослаться на мнимую часть. А еще Питон умеет работать со строками – str.

Это – последовательность символов, которая заключена в одинарные или двойные кавычки. В 3.x версии языка строчки – это элементы в кодировке Unicode.

Если у string много символов, его можно разбить на части, разместив каждый «блок» на отдельной строке кодификации. В данной ситуации всю строку требуется предварительно заключить в круглые скобки. Ее элементы – в кавычки.

Множества – это…

Множество в Python – это математический термин, который часто встречается на практике. Выражен совокупностью тех или иных элементов, наделенных общими свойствами. Так описывается массив, но без упорядочивания.

Структура данных, которая отображает множество в математическом понятии. Может включать в себя:

  • самостоятельные компоненты;
  • последовательности.

Упорядочивания здесь нет. В множество разрешено добавлять записи и удалять их, перебирать, а также выполнять разного рода операции. Программер должен иногда проводить проверку на принадлежность элемента конкретному множеству.

Как задать

Работая с множествами в Python, нужно уметь задать этот компонент кодификации. Оно прописывается перечислением всех элементов в фигурных скобках. Исключение – пустое множество. Оно прописывается в коде через функцию set.

Если set передать в виде параметра список, строчку или кортеж, произойдет возврат множества, которое составлено из элементов списка, строчки или кортежа соответственно.

Каждый компонент множества, которое задавали, может быть включен в оный всего один раз. Повторения не считаются системой.

Работа с компонентами

При помощи различных команд программер способен осуществлять манипуляции над массивами и множествами в Питоне:

  • Чтобы узнать число элементов в «наборе компонентов», необходимо использовать len.
  • Перебор всех элементов множества в Python происходит через цикл for. Здесь переборка осуществляется хаотично.
  • Проверка на принадлежность компонента происходит через in, которая вернет значение типа bool. Аналогичным образом можно задействовать not in.
  • Чтобы добавить элемент в «неупорядоченный массив», требуется задействовать функцию Add.
  • Удаляет элемент x далеко не одна команда. Их несколько: discard и remove. Если удаляемый компонент изначально отсутствовал, первый подход ничего не предпринимает. Второй будет генерировать исключение KeyError.
  • Sets (set) – отвечает за задание «неупорядоченного массива».
  • Метод pop удаляет один случайный компонент, а затем осуществляет возврат его значения. Если речь идет о пустом множестве в Python, будет происходить генерация исключения KeyError.
  • Сделать список позволяет функция list.

Все это – база, о которой должен знать каждый программер.

Математические операции

Питон – язык, который достаточно легко освоить. И выучить множества сможет каждый программер. Кроме ранее перечисленных манипуляций допустимо выполнение привычных математических операций:

  • объединение;
  • пересечение;
  • симметричность.

Также есть «особые» методы:

  1. Isdisjoint(). Метод, который определяет, есть ли у элементов двух set-ов общие компоненты. Специального оператора для данного подхода в Питоне нет.
  2. Issubset(). Помогает понять, является ли I подмножеством J. Метод предусматривает возврат всех элементов множества I, если они относятся к J. Здесь оператор < будет определять строгость подмножества. Обычно ведет себя как <=.
  3. Issuprset(). Указывает, является ли F надмножеством G. У оператора > такие же особенности, как и у <. Соответствующего метода в языке для данной ситуации тоже не предусмотрено.
  4. Update(). Отвечает за изменение исходного множества по объединению.
  5. Intersection_update(). Это – пересечение.
  6. Difference_update. Метод, отвечающий за разность множеств.
  7. Symmetric_difference_update(). Отвечает за симметрическую разность элементов множеств.

Выше – табличка, которая поможет лучше и быстрее разобраться в математических операциях относительно «неупорядоченных массивов информации».

Неизменный тип

Frozen set – это не совсем обычное множество. Оно отличается неизменяемым типом данных. Обычный «сет» подлежит корректировке при необходимости.

А вот – наглядный пример того, как выглядит Frozen Set в Python. На практике встречается не слишком часто. Но его применение способно значительно облегчить процесс коддинга.

Как узнать больше

В Сети полно информации не только по Питону, но и по всем его компонентам. Туториалы на русском языке и сопутствующая документация поможет быстрее разобраться в интересующем направлении.

Но для того, чтобы суметь программировать на Питоне, а также грамотно использовать множества и массивы, стоит пройти специализированные компьютерные курсы. Они рассчитаны на широкую публику – от новичков до продвинутых разработчиков. В конце будет выдан электронный сертификат, подтверждающий навыки и знания пользователя. Образовательный процесс длится до 12 месяцев. Предусматривает постоянное кураторство, а также море практики и сбор собственного портфолио.

библиотека, сериализация и десериализация пользовательских объектов

Основной принцип работы интернета — обмен данными. Они бывают разных видов, например файл, строка или число. Есть структура данных, которая позволяет быстро и просто воссоздавать объекты и обмениваться этими данными по сети, — JSON.

JSON в Python

Сериализация и десериализация

Функции

Как работать с пользовательскими объектами

🚀 Написать функцию

🚀 Создать расширение классов

🚀 Применить паттерн «Адаптер»

Главное о работе с JSON в Python

JSON в Python

JSON — это строка со словарем. Она представлена в виде байтовой последовательности. Вы можете отправить ее по сети приложению, а в нём воссоздать полученную структуру в объекты языка. 

💡 Пример JSON:

{


    "kwarg1": "value_1",


    "kwarg2": "value_2",


    "kwarg3": "value_3",


    "additional": ["value_4", "value_5", "value_6", ]


}

Сериализация и десериализация

В Python есть множество библиотек, чтобы работать с JSON, но мы рассмотрим встроенную библиотеку JSON Python. Она позволяет приводить любые структуры данных к JSON-объекту — вплоть до пользовательских классов. А из него получать совместимую для работы в Python сущность — объект языка.

Упаковка объектов в байтовую последовательность называется сериализацией. А распаковка байтов в объекты языка программирования, приведение последовательности назад к типам и структурам, — десериализацией. 

В байты данные необходимо переводить, чтобы отправлять их по сети или локально другому приложению, так как иной формат передать невозможно. Вот так преобразовывают данные из объектов Python в JSON и обратно:

>>> # импортируем библиотеку


>>> import json


>>> 


>>> # объявляем переменные


>>> string = "Some test string"
 


>>> integer = 211


>>> array = [1, 2, 3, 4, 5]


>>> 


>>> # создаем словарь


>>> mydict = {"title": string, "code": integer, "data": array}


>>> 


>>> # сериализуем его в JSON-структуру, как строку


>>> x = json.dumps(mydict)


>>> x


'{"title": "Some test string", "code": 211, "data": [1, 2, 3, 4, 5]}'


>>> 


>>> # проводим десериализацию JSON-объекта


>>> y = json.loads(x)


>>> y


{'title': 'Some test string', 'code': 211, 'data': [1, 2, 3, 4, 5]}


>>> 


>>> y["title"]


'Some test string'


>>> 

Функции

Dumps позволяет создать JSON-строку из переданного в нее объекта. Loads — преобразовать строку назад в объекты языка. 

Dump и load используют, чтобы сохранить результат в файл или воссоздать объект. Работают они схожим образом, но требуют передачи специального объекта для работы с файлом — filehandler.

>>> import json # импортируем библиотеку


>>> 


>>> # создаем filehandler с помощью контекстного менеджера


>>> with open("data.json", "w") as fh:


...     json.dump([1, 2, 3, 4, 5], fh) # записываем структуру в файл


... 


>>> 


>>> # открываем тот же файл, но уже на чтение


>>> with open("data.json", "r") as fh:


...     json.load(fh) # загружаем структуру из файла


... 


[1, 2, 3, 4, 5]


>>> 

Как работать с пользовательскими объектами

Пользовательские классы не относятся к JSON-сериализуемым. Это значит, что просто применить к ним функции dumps, loads или dump и load не получится:

>>> # создаем пользовательский класс


>>> class Test:


. ..     def __init__(self, title, body):


...         self.title = title


...         self.body = body


... 


>>> # создаем экземпляр класса


>>> t = Test("Some string", "Here is a bit more text, but still isn't enough")


>>> 


>>> # пытаемся сериализовать его в JSON, но...


>>> json.dumps(t)


>>> # получаем ошибку TypeError, что класс несериализуем


>>> 

Решить эту проблему можно тремя способами.

🚀 Написать функцию

Чтобы сериализовать пользовательский объект в JSON-структуру данных, нужен аргумент default. Указывайте вызываемый объект, то есть функцию или статический метод. 

Чтобы получить аргументы класса с их значениями, нужна встроенная функция __dict__, потому что любой класс — это словарь со ссылками на значения по ключу. 

Чтобы сериализовать аргументы класса и их значения в JSON, напишите функцию:

>>> # используем анонимную функцию (лямбду), которая


>>> # в качестве сериализуемых данных указывает полученный __dict__ объекта


>>> json. dumps(t, default=lambda x: x.__dict__)


'{"title": "Some string", "body": "Here is a bit more text, but still isn\'t enough"}'


>>> 

Но можно создать отдельную функцию и указать ее в качестве аргумента:

>>> def to_json(obj):


...     if isinstance(obj, Test):


...         result = obj.__dict__


...         result["className"] = obj.__class__.__name__


...         return result


... 


>>> json.dumps(t, default=to_json)


'{"title": "Some string", "body": "Here is a bit more text, but still isn\'t enough", "className": "Test"}'


>>> 

❗ Мы добавили название класса в получаемую структуру. Такой подход позволяет безошибочно понять: сущность какого класса нужно десериализовать в объект.

🚀 Создать расширение классов

Такого же результата добьетесь, если примените расширения специальных классов библиотеки:

>>> class TestEncoder(json. JSONEncoder):


...     def default(self, o):


...         return {"TITLE": o.title, "BODY": o.body, "CLASSNAME": o.__class__.__name__}


... 


>>> x = json.dumps(t, cls=TestEncoder)


>>> x


'{"TITLE": "Some string", "BODY": "Here is a bit more text, but still isn\'t enough"}'


>>> 


>>> y = json.loads(x)


>>> y


{'TITLE': 'Some string', 'BODY': "Here is a bit more text, but still isn't enough", 'CLASSNAME': 'Test'}


>>> 


>>> y["TITLE"]


'Some string'


>>> 

Такой подход можно использовать и в том случае, если класс состоит из нескольких других.

🚀 Применить паттерн «Адаптер»

Идея в том, чтобы написать класс, который приводит к JSON пользовательские объекты и восстанавливает их. Определите класс фигуры, формы и цвета:

class Figure:


    def __init__(self, title, form, color):


        self. title = title


        self.form = form


        self.color = color


    def __str__(self):


        return f"Figure: {self.title}, {repr(self.form)}, {repr(self.color)}"


class Form:


    def __init__(self, name):


        self.name = name


    def __repr__(self):


        return f"<Form: {self.name}>"


class Color:


    def __init__(self, name):


        self.name = name


    def __repr__(self):


        return f"<Color: {self.name}>"

Напишите класс, который будет приводить объекты фигуры к JSON, а из JSON воссоздавать полученный объект:

class JSONDataAdapter:


    @staticmethod


    def to_json(o):


        if isinstance(o, Figure):


            return json.dumps({


              "title": o.title,


              "form": o.form.name,


              "color": o.color.name,


            })


    @staticmethod


    def from_json(o):


        o = json. loads(o)


        try:


            form = Form(o["form"])


            color = Color(o["color"])


            figure = Figure(o["title"], form, color)


            return figure


        except AttributeError:


            print("Неверная структура")

Протестируйте решение:

if __name__ == '__main__':


    # создадим несколько цветов


    black = Color("Black")


    yellow = Color("Yellow")


    green = Color("Green")


    # несколько форм


    rountt = Form("Rounded")


    square = Form("Squared")


    # объекты фигур


    figure_one = Figure("Black Square", form=square, color=black)


    figure_two = Figure("Yellow Circle", form=rountt, color=yellow)


    print(“Отображение объектов”)


    print(figure_one)


    print(figure_two)


    print()


    # преобразуем данные в JSON


    jone = JSONDataAdapter.to_json(figure_one)


    jtwo = JSONDataAdapter. to_json(figure_two)


    print(“Отображение JSON”)


    print(jone)


    print(jtwo)


    print()


    # восстановим объекты


    restored_one = JSONDataAdapter.from_json(jone)


    restored_two = JSONDataAdapter.from_json(jtwo)


    print(“Отображение восстановленных объектов”)


    print(restored_one)


    print(restored_two)

Вывод терминала:

Отображение объектов

Figure: Black Square, <Form: Squared>, <Color: Black>


Figure: Yellow Circle, <Form: Rounded>, <Color: Yellow>

Отображение JSON

{"title": "Black Square", "form": "Squared", "color": "Black"}


{"title": "Yellow Circle", "form": "Rounded", "color": "Yellow"}

Отображение восстановленных объектов

Figure: Black Square, <Form: Squared>, <Color: Black>


Figure: Yellow Circle, <Form: Rounded>, <Color: Yellow>

Главное о работе с JSON в Python

  • JSON — это стандарт обмена данными. Он позволяет легко сериализовать и десериализовать объекты.
  • Стандарт часто применяют, когда разрабатывают API и веб-приложения.
  • Для сериализации и десериализации объектов в строку или из строки используйте функции json.dumps/json.loads. Из файлов — json.dump/json.load.
  • Сериализовать можно любую пользовательскую структуру. Для этого создайте функцию, напишите расширение классов JSONEncoder/JSONDecoder или свою реализацию «Адаптера».

Изучайте Python на онлайн-курсе от Skypro «Python-разработчик». Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и технического образования. Курс проходит в формате записанных коротких видеолекций. Будет много проверочных заданий и мастер-классов. В конце каждой недели — живая встреча с экспертами разработки для ответов на вопросы и разбора домашек.

Что делает разработчик Python? (Руководство 2022 г.)

как стать разработчиком Python (Руководство 2022 г. )

Карьерный справочник разработчика Python от BrainStation поможет вам сделать первые шаги на пути к прибыльной карьере в веб-разработке и науке о данных. Ознакомьтесь с обзором того, чем занимается разработчик Python, а также с различными работами, в которых используются навыки программирования Python.

Станьте разработчиком Python

Поговорите с консультантом по обучению, чтобы узнать больше о том, как наши учебные курсы и курсы могут помочь вам стать разработчиком Python.

Нажимая «Отправить», вы принимаете наши Условия.

Не удалось отправить! Обновить страницу и повторить попытку?

Разработчик Python отвечает за кодирование, проектирование, развертывание и отладку проектов разработки, как правило, на стороне сервера (или внутреннего интерфейса). Однако они также могут помочь организациям с их технологической базой.

В определенный день разработчика Python могут попросить создать приложение для вашего работодателя, разработать структуру для вашего кода, создать инструменты, необходимые для выполнения работы, создать веб-сайты и интегрируемые системы или опубликовать новые услуги.

Некоторые разработчики Python работают как независимые подрядчики, в то время как другие являются эксклюзивными для одной компании. Как и в большинстве должностей программистов, специфика этой работы зависит от потребностей вашего работодателя.

Кто такой разработчик Python?

Несмотря на то, что в сфере технологий есть много профессий, которые широко используют Python, включая инженера-программиста, веб-разработчика, специалиста по данным и бизнес-аналитика, ожидается, что преданный своему делу разработчик Python будет понимать язык на более высоком уровне и быть способным использовать Python для достижения любое количество задач, включая, помимо прочего, сбор и аналитику данных, создание базы данных, веб-разработку и дизайн, создание сценариев и автоматизацию.

Разработчик Python часто тесно сотрудничает со специалистами по сбору данных и аналитике, чтобы дать полезные ответы на вопросы и предоставить ценную информацию.

Python используется в веб-разработке, машинном обучении, искусственном интеллекте, научных вычислениях и академических исследованиях. Его популярность можно объяснить растущим сообществом специалистов по данным, охватывающим искусственный интеллект и машинное обучение. Такие отрасли, как образование, здравоохранение и финансы, используют приложения машинного обучения для внедрения инноваций в свои организации.

Python также широко используется такими компаниями, как Netflix, Google, Facebook, Reddit, YouTube, Instagram и другими. В частности, Spotify использует Python в своих серверных службах, собирая пользовательские данные для предоставления точных рекомендаций и списков воспроизведения. Тем временем Dropbox использует скрипты Python для создания собственных приложений на каждой платформе (Windows, macOS, Linux, iOS, Android и т. д.)

.

Должностная инструкция разработчика Python

Роль разработчика Python может охватывать широкий спектр обязанностей. Поскольку потенциальные области применения Python широки, должностная роль и обязанности разработчика Python, как правило, также широки.

В результате типичная должностная инструкция Python-разработчика может включать в себя следующие обязанности:

  • Разработка и создание эффективных веб-сайтов и приложений
  • Написание повторно используемого, тестируемого и эффективного кода Python
  • Интеграция решений для хранения данных
  • Создание интегрируемых систем
  • Интеграция элементов, ориентированных на пользователя, и понимание требований конечного пользователя

Какие инструменты используют разработчики Python?

Поскольку Python настолько универсален и имеет так много приложений, лучшие инструменты для Python-разработчиков можно разделить на несколько категорий:

Обработка данных Инструменты Python

Scikit-Learn — это инструмент с открытым исходным кодом, который используют разработчики Python, инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке и анализу данных. Написанная на Python, Keras представляет собой высокоуровневую библиотеку нейронных сетей, которая проста в использовании и хорошо подходит для машинного обучения и глубокого обучения. Theano — это библиотека Python, полезная для оценки математических вычислений, тесно интегрированная с NumPy. А SciPy используется для технических и научных вычислений.

Автоматизация тестирования Инструменты Python

Selenium любят не зря, поскольку он позволяет разработчику Python писать сценарии на многих других языках, включая C#, PHP, Perl, Ruby и Java. Selenium также позволяет выполнять тесты из любого браузера во всех трех основных операционных системах. Robot Framework также имеет открытый исходный код, универсальную среду автоматизации тестирования, предназначенную для приемочного тестирования, которая работает не только для веб-приложений, но и для автоматизации тестирования iOS и Android. Как и Robot Framework, TestComplete — это программное обеспечение для автоматизированного тестирования, но для него требуется коммерческая лицензия.

Веб-скрейпинг Инструменты Python

LXML — это многофункциональный инструмент на основе Python для библиотек C. Beautiful Soup — это экономящая время библиотека Python, которая используется для таких проектов, как очистка экрана. А Scrapy — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на Python, который сканирует веб-страницы и извлекает из них данные.

Какие навыки нужны разработчику Python?

Хотя конкретные обязанности могут различаться, вот некоторые из основных навыков, которые понадобятся любому, кто станет разработчиком Python:

Навыки работы с Python

Разработчик Python должен владеть Python на уровне, превосходящем знания других коллег в области науки о данных, веб-разработки или других областях, от которых также можно ожидать некоторого знакомства с ним. Разработчик Python должен изучить объектно-ориентированное программирование, базовый синтаксис Python, семантику, примитивные типы данных и арифметические операторы.

Библиотеки Python

Одним из основных преимуществ Python является широкий выбор доступных библиотек. Разработчик Python должен хорошо разбираться в том, что там есть, и использовать доступные библиотеки в полной мере. Начните с изучения индекса пакетов Python (PyPi) и знакомства с распространенными библиотеками, такими как Pandas и NumPy.

Фреймворки Python

Разработчик Python должен знать о доступных фреймворках, которые могут быть очень полезными в зависимости от задачи, включая Django, Flask, CherryPy, web2py, TurboGears и Grok.

Библиотеки ORM

Библиотеки Object Relational Mapper (ORM) — примеры включают SQLAlchemy или Django ORM — помогают разработчику Python писать код Python вместо SQL для создания и изменения данных и схем в своей базе данных.

Какую работу вы можете получить с помощью Python?

Профессионал, специализирующийся на Python, может занимать несколько должностей, включая Python Developer, Data Scientist и Machine Learning Engineer. Конкретная работа, которую вы будете выполнять, будет зависеть от отрасли, компании и сферы деятельности, но в основном вы будете использовать код для создания сайтов и приложений или работать с данными и ИИ.

Python чаще всего используется в больших центрах обработки данных, а также как «связующий» язык между другими языками. Google, NASA, Industrial Light & Magic и id Software используют Python из-за его возможностей и возможностей расширения. Python часто используется разработчиками игр в качестве связующего звена между модулями C/C++, или вы можете использовать его с PyGame для создания полноценной игры. Он также популярен среди ученых и статистиков с SciPy и Pandas.

Хотя существует множество различных профессий, требующих навыков программирования на Python, у них есть одна общая черта: они, как правило, очень хорошо оплачиваются. Вероятно, это связано с тем, что работодателям трудно найти таланты Python в ряде отраслей.

Согласно опросу разработчиков, проведенному StackOverflow, Python был одной из самых востребованных технологий в 2018, 2019 и 2020 годах. По состоянию на 2020 год он занимает четвертое место в мире по популярности среди профессиональных разработчиков программного обеспечения, а также как первый наиболее востребованный язык программирования.

Веб-разработчик

Веб-разработчики обычно специализируются либо на «интерфейсной» («клиентской») разработке, либо на «внутренней» («серверной») разработке с наиболее востребованными профессионалами в области разработки. , называемые «Full-stack Developers», работающие в обоих.

Помимо компоновки и обязанностей на стороне сервера, веб-разработчики поддерживают сайты в актуальном состоянии, добавляя свежие обновления и новый контент. Веб-разработчики обычно работают в совместной роли, общаясь с руководством и другими программистами, чтобы их веб-сайт выглядел и функционировал должным образом.

Разработчик Python

Разработчики Python часто работают на стороне сервера, либо создавая логику, либо разрабатывая платформу. Как правило, они отвечают за развертывание приложений и работу с командами разработчиков и дизайнеров для создания веб-сайтов или приложений, соответствующих потребностям пользователя.

Разработчики Python также поддерживают разработчиков переднего плана, интегрируя их работу с приложением Python.

Инженер-программист

Инженеры-программисты, как и разработчики, несут ответственность за написание, тестирование и развертывание кода. Как инженер-программист, вам нужно будет интегрировать приложения, отлаживать программы, а также улучшать и поддерживать программное обеспечение в целом.

Повседневная работа инженеров-программистов обычно включает обеспечение бесперебойной работы активных программ, обновление программ, исправление ошибок и создание новых программ. Инженеры-программисты пишут для самых разных технологий и платформ, от умных домашних устройств до виртуальных помощников.

Аналитик данных

Аналитики данных собирают, систематизируют и интерпретируют данные для получения полезных сведений. Для этого аналитики данных должны собирать большие объемы данных, просеивать их и собирать ключевые наборы данных на основе желаемых показателей или целей организации.

Аналитик данных использует библиотеки Python для анализа данных, парсинга данных, анализа наборов данных и создания визуализаций для передачи результатов таким образом, чтобы это было полезно для организации.

Data Scientist

Data Scientist обладает более сложным набором навыков, чем Data Analysts, сочетая информатику, математику, статистику и моделирование с глубоким пониманием своего бизнеса и отрасли, чтобы открывать новые возможности и стратегии.

Специалисты по данным отвечают не только за анализ данных, но часто также за использование машинного обучения, разработку статистических моделей и проектирование структур данных для организации.

Инженер по машинному обучению

Если вы хотите выйти за рамки анализа данных, вы можете заняться машинным обучением, подмножеством науки о данных и искусственного интеллекта. Инженеры по машинному обучению выполняют статистический анализ и реализуют алгоритмы машинного обучения, которые можно использовать в ИИ.

Инженеры по машинному обучению также несут ответственность за использование теоретических моделей науки о данных и их масштабирование до моделей производственного уровня, способных обрабатывать терабайты данных в реальном времени.

НАЧАТЬ

Начните свою карьеру разработчика Python

Мы предлагаем широкий спектр программ и курсов, построенных на адаптивной учебной программе и проводимых ведущими экспертами отрасли.

  • Работа над проектами в совместной обстановке

  • Воспользуйтесь нашими гибкими планами и стипендиями

  • Получите доступ к VIP -мероприятиям и семинарам

. Выступайте с консультантом по обучению

.

    Certificate Data Science Course

    Преподаваемый специалистами по данным, работающими в отрасли, курс Data Science с частичной занятостью построен на модели обучения на основе проектов, которая позволяет учащимся использовать анализ данных, моделирование, программирование Python и многое другое для решения реальные аналитические задачи.

Python Works

PythonWorks

Откройте для себя лучшие возможности Python с Python Works

Покажите мне больше…

    0 selectedReset selection

    Найм сейчас

    Audius8 Live Jobs

    Engineering Manager

    Удаленный

    Protocol Labs9

    Nemanja GruborПрисоединился в 2020 г.

    Nick SebastianПрисоединился в 2015 г.

    Adam DangoorПрисоединился в 2016 г.

    Написать статью0002 IOHK, Сингапур

      BDDDistributedScala

    QontoParis, Франция

      RubyAndroidJavaScript

    Droit Financial TechnologiesНью-Йорк, США

      lambdasHaskellClojureScript – Знакомство с женщинами в разговорах о технологиях!

      Амелия Паркер, 4 февраля • 6 минут чтения • 186 повышений

        TechdiversityWomen in Tech
      Любой может внести свой вклад в Open Source — узнайте, как…

      Daniel Janus, 31 окт • 6 минут чтения • 106 повышений

        Открытый исходный код
      Как обсудить программный проект на собеседовании

      Адам Дангур 26 ноября • 3 минуты чтения • 91 повышение

        InterviewInterview Questionsproject
      Как подходить к написанию кода на собеседовании

      Adam Dangoor 15 декабря • 4 минуты чтения • 83 повышения

      3 Собеседование

      3 ВопросыСоветы по интервью

    Работа в Flipside Crypto — Decode Blockchain Behaviors

    Mihaela PopaDec 21 • 4 мин чтения • 77 бустов

      PythonStartupBlockchain

    Все статьи

    Написать статью

    Показать мне больше…

      0 selectedСбросить выбор

      Недавно было много просмотров

      Gauntlet — менеджер рисков DeFi. Мы повышаем эффективность капиталовложений, сохраняя при этом экономическую безопасность для некоторых из крупнейших криптопротоколов с помощью наших передовых симуляций. Gauntlet управляет рисками и стимулами для активов на сумму более 40 миллиардов долларов. Gauntlet постоянно публикует передовые исследования, что делает нас наиболее цитируемыми в рецензируемых статьях в индустрии DeFi. Мы — компания серии B с 40 сотрудниками, работающими сначала удаленно, но в основном в Нью-Йорке.

        urrythonc ++ dockergogcpgoogle cloudkubernetesmessnumpysolitysparktensorflowpandas

      недавно было много видов

      Модернизируя цепочку поставок.

      Полный рабочий день

      5 часов назад

      США

      Удаленно

        rustpythonnode.jsjavascriptethereumsoliditytypescriptengineering manager

      CollegeVine нанимает и развивает первоклассные умы, которые предпочитают системы реакциям и работают вместе как высокосознательная команда.

      $160K — 200K + Акционерный капитал

      Полная занятость

      7 дней назад

      США

      Удаленно

        haskellpythonrubyjavascriptgoФункциональное программирование

      Protocol Labs продвигает человечество к прорывам в вычислительной технике.

      $80K — 200K + капитал

      Полный рабочий день

      1 день назад

      Соединенные Штаты Америки

      Удаленный доступ

        clojurehaskellocamlpythonc++javascriptgoc

      Protocol Labs совершает прорывы в вычислительной технике, чтобы продвигать человечество вперед.

      $ 80K — 200K + Equity

      Полный рабочий день

      1 день назад

      Соединенные Штаты

      Удаленные

        Pythongosqldata Engineeringetetlkafka

      Присоединяйтесь к нашей новостной рассылке

      . !

      ваш адрес электронной почты

      Спасибо за регистрацию.
      Скоро увидимся 👋

      Недавно было много просмотров

      Лондон, Великобритания

      Более 1 миллиарда мелких фермеров производят 80% продовольствия в мире и четыре из пяти самых продаваемых товаров на земле, но у подавляющего большинства нет доступа к Интернету и даже базовой информации, которая помогла бы им решить проблемы или поделиться идеями. Никто не построил платформу для этих фермеров. Пока Вефарм. Wefarm уже является крупнейшей в мире цифровой сетью между фермерами, и только в Кении и Уганде нашу экосистему используют более 1 миллиона фермеров. Наши фермеры ежедневно задают более 40 000 вопросов и ответов. Фермеры связываются друг с другом, чтобы решать проблемы, делиться идеями и распространять инновации бесплатно и без подключения к Интернету (Wefarm работает даже через SMS). Используя новейшие технологии машинного обучения, служба Wefarm получает индивидуальную информацию из краудсорсинга, чтобы помочь фермерам повысить урожайность, получить представление о ценах, справиться с последствиями изменения климата, найти семена, удобрения и кредиты самого высокого качества и диверсифицировать свои сельскохозяйственные интересы. Учитывая, что глобальный сельскохозяйственный рынок мелких фермеров оценивается более чем в 400 миллиардов долларов США, мы стремимся создать цифровую онлайн-/офлайн-экосистему для глобального мелкого сельского хозяйства. WeFarm выиграла престижную награду Google Impact Challenge Award, премию MEFFYS за инновации в технологиях, награду Messaging and SMS World Awards за лучшее решение для SMS, Global Startup Pitch Battle от Business Rocks, премию Chivas Regal The Venture Competition в Великобритании и 2-е место в глобальном рейтинге. финал и премия Комиссии Европейского Союза «Идеи из Европы».

        clojureclojurescriptdockerawscode qualitycode reviewkuberneteskafkamachine Learningmysqlnlppostgresqlslacktravis-ci

      Недавно было много просмотров между поставщиками данных, кредиторами, партнерами и малым бизнесом. Nav демократизирует финансирование малого бизнеса. Другими словами, мы даем владельцам малого бизнеса доступ и контроль. Да, это бросает вызов общепринятым нормам, но это означает работу с любознательными, целеустремленными, целеустремленными и любознательно умными людьми, которые продвигают себя, нашу компанию и сообщество на новый уровень (и каждый последующий уровень). Мы люди, стоящие за технологиями. И когда это хорошо, мы ищем лучшего. Мы не задумываемся над ценностью, которую приносим, ​​и не тратим время на то, чтобы обновить мантры. Мы также не придумываем какой-то хитрый способ рассказать вам, кто мы и что мы предлагаем. Мы Нав! Здесь вы получите богатый опыт, научитесь тонкостям торговли и поработаете с победителями. Все компании говорят, что люди связаны со своей миссией, но в нашем случае наша миссия и наши люди едины — это способ быть не просто делом, которому вы привержены. А с 2013 года Навь целостно и органично выработала собственную идеологию, потому что Навь может быть только Навью.

        elixirpythonrubynode.jsreactdockerkubernetesmicroservicesreduxgoawsgraphqlsalesforceгибкая методология

      Недавно было много просмотров

      Агентство по подбору персонала и разработке программного обеспечения премиум-класса, специализирующееся на сложных проектах — мобильных приложениях, веб-сайтах, Back-End, Front-End, Big Data, Data Analytics, графическом дизайне. Обширный процесс проверки кандидатов. Сверхвысокий уровень удовлетворенности клиентов. Инженеры уровня Google.

        elmf#pythonjavac#rubynode.jsc++javascriptangularreacthtmlcsandroid

      Недавно было много просмотров

      Кто мы? Skolem Labs — это стелс-стартап, который предоставляет данные и услуги по исполнению сделок для децентрализованных финансовых рынков. Наши системы построены на глубоком понимании лежащих в основе смарт-контрактов и менталитете исследования безопасности, что позволяет институциональным игрокам иметь единый магазин для торговли, заимствования/кредитования и предоставления ликвидности для получения дополнительной доходности.

        ocamlansibleterraformtypescriptawsудаленная работагибкая работаакциисерия aблокчейн

      Недавно было много просмотров

      50-249

      Zero Hash — это встроенная инфраструктурная платформа B2B, которая позволяет любой платформе быстро и легко интегрировать цифровые активы в собственный клиентский опыт (вопрос конечных точек API). Zero Hash позволяет разработчикам и компаниям сосредоточиться на создании опыта и продуктов. Мы помогаем необанкам, брокерам-дилерам и платежным группам предлагать торговлю цифровыми активами и их хранение, программы вознаграждений и округлений, обеспеченные криптовалютой, а также доходность за счет ставок, DeFi и NFT Zero Hash определяет новую финтех-вертикаль цифровых технологий. -активы-как-услуга. Наш тезис очень прост: каждая фирма, предоставляющая финансовые услуги, будет предлагать цифровые активы в течение следующих 2 лет и будет делать это через такие платформы, как Zero Hash.

        pythonjavascriptреакцияgoблокчейнpostgresqltypescriptудаленная работагибкая работамедицинское страхование401(k)акциибюджет на образованиесерия c

      Недавно было много просмотров

      Берлин, Германия

      Zalando — ведущая европейская онлайн-платформа для модной индустрии, объединяющая клиентов, бренды и партнеров на 17 рынках. Мы внедряем цифровые решения для моды, логистики, рекламы и исследований, предлагая моду с ног до головы более чем 23 миллионам активных клиентов благодаря различным наборам навыков, интересам и языкам, которые выбирают наши команды. 🌍. ВСЕ НАЧИНАЛОСЬ С ОБУВИ… 👠…в общей квартире/офисе/складе на модной берлинской улице Торштрассе. Вернее, несколько пар обуви. С тех пор мы продали гораздо больше обуви и стали крупнейшим в Европе интернет-магазином модной одежды, или вы можете назвать нас самым модным техническим отделом Европы. Сегодня мы предлагаем любителям моды в 15 разных странах наш широкий ассортимент товаров — от фаворитов High Street до дизайнерских брендов, спортивной и детской одежды для него и для нее. С тех пор многое изменилось, но наши основные ценности всегда оставались прежними — сочетание высокой моды с новейшими технологиями и исключительным обслуживанием клиентов. ГОРДОСТЬ СООБЩЕСТВА За годы работы мы создали сильное сообщество. Мы любим делиться своими увлечениями, идеями и опытом в области технологий и тем, которые нам нравятся, посредством более чем 100 самоорганизованных гильдий, внутренних технических переговоров, обучающих инициатив, демонстраций, местных встреч, конференций и многого другого. Помимо поощрения заинтересованного сообщества, мы поддерживаем вас в построении вашей репутации технологического лидера не только среди ваших коллег в Zalando, но и в масштабах всей отрасли. Мы знаем, что каждая новая технология и методология, которые мы внедряем, требуют обучения, поэтому наши команды стремятся помочь каждому освоить инструменты, необходимые для успешной работы. ОТКРЫТЫЙ ИСТОЧНИК 📢 Мы заинтересованы в сотрудничестве и поддержке сообщества. Ознакомьтесь с нашими проектами с открытым исходным кодом, чтобы узнать больше о технологиях, в которые мы вносим свой вклад и которые мы создаем. (https://github.com/zalando)

        scalaclojurehaskellpythonjavanode.jsjavascriptreactandroidlinuxdockergoawsci/cd

      The trusted source of lifelong guidance for millions of families

      $120K — 150K + Equity

      Full time

      6 days ago

      United States

      Remote

        haskellpythonjavascriptgofunctional programmingpurescriptruby on rails

      Недавно было много просмотров

      50-249

      Truecaller родился в 2009 году, Стокгольм, Швеция, с миссией обеспечить более безопасное и эффективное общение в повседневной жизни каждого. Сегодня Truecaller любят 200 миллионов активных пользователей по всему миру, он популярен в Южной Азии, на Ближнем Востоке, в Африке! Мы являемся популярным приложением для идентификации вызывающего абонента, блокировки спама и платежей. Truecaller — шведская компания, основанная в 2009 году.в Стокгольме, Швеция, Нами Заррингалам и Алан Мамеди. Приложение началось, когда наши соучредители были еще студентами, которые хотели создать сервис, который бы легко определял входящие звонки с неизвестных номеров. У нас самое сильное присутствие в Южной Азии, на Ближнем Востоке, в Африке и штаб-квартира в Швеции. Нас поддерживают некоторые из самых известных инвесторов в мире, такие как Sequoia Capital, Atomico и Kleiner Perkins Caufield & Byers.

        scalapythonjavajavascriptlinuxgobig dataci/cdраспределенные системыjvmkubernetessparkгибкая работапенсия

      Недавно было много просмотров

      50-249

      Единственная диалоговая платформа, которая сочетает в себе лучшее от человека и искусственного интеллекта для оптимизации обслуживания клиентов. Они очеловечивают цифровой опыт в масштабе и делают его прибыльным. iAdvize — это диалоговая платформа, которая позволяет более чем 2000 брендов в 100 странах очеловечивать цифровой опыт. Сочетая лучшее из человеческого и искусственного интеллекта, они помогают нашим клиентам развертывать аутентичную и прибыльную стратегию онлайн-разговоров в масштабе. Они связывают клиентов с экспертами, которые могут дать им совет, и доступны 24/7 через обмен сообщениями. iAdvize — это сертифицированная Gartner Cool Vendor платформа, которая создает ценность для таких брендов, как Disney, TUI, L’Oréal, Nespresso. В 2019 году, исследование Forrester показало, что можно достичь 64% ROI.

        scalajavascriptreactswiftlinuxdockerawsansibleci/cdcloudcode qualitycode reviewgitgithub

      Недавно было много просмотров

      Ethyca создает автоматизированную инфраструктуру и инструменты для обеспечения конфиденциальности данных для разработчиков и команд по обеспечению конфиденциальности, которые позволяют легко создавать продукты, соответствующие требованиям GDPR и CCPA. Мощные и гибкие автоматизированные инструменты Ethyca для обеспечения конфиденциальности и защиты данных предоставляют любому бизнесу перспективное решение для соблюдения правил конфиденциальности в различных юрисдикциях по всему миру. Независимо от того, собираете ли вы адреса электронной почты потребителей или выводите сложные точки данных из неограниченного количества точек данных, Ethyca предоставляет вашим командам по продукту, инженерам и конфиденциальности непревзойденную простоту использования и функциональность, чтобы лучше заботиться о ваших пользовательских данных. Мы считаем, что конфиденциальность пользователей сейчас важнее, чем когда-либо, и что решение по управлению данными пользователей находится не в нормативных актах, а в коде. Мы увлеченная и увлеченная команда специалистов по решению проблем (которые также являются любителями музыки, энтузиастами физических упражнений, геймерами на ПК и консолях и любителями вина). Мы не только любим решать проблемы наших клиентов, но и думать о текущем и будущем состоянии конфиденциальности данных в обществе. По своей сути Ethyca является инжиниринговой компанией. Мы создаем недостающий компонент интернет-инфраструктуры — системы данных, обеспечивающие конфиденциальность. Если вы заинтересованы в этой миссии так же, как и мы, мы будем рады поговорить с вами.

        scalapythonjavaangularreactawsazureci/cdgoogle cloudkuberneteskafkaterraformjenkinsгибкая работа

      Недавно было много просмотров

      Лаборатория 1 — это быстрорастущий технологический стартап, поддерживаемый ангелами, который быстро находит скомпрометированные данные. Цель Lab 1 — систематизировать скомпрометированные данные со всего мира, чтобы помочь предприятиям принимать более взвешенные решения. Используя возможности графиков, искусственного интеллекта и машинного обучения, мы предоставляем анализ скомпрометированных данных, отчеты и рейтинги любой компании в любой цепочке поставок. Наши уникальные знания позволяют клиентам понимать и управлять рисками, связанными с открытыми и скомпрометированными данными, по всей цепочке поставок.

        f#pythonjavascriptreactcssgraphqlpostgresqlterraformtypescriptbazelamazon aws emrlinux scriptingstorybookhtml & css

      Недавно было много просмотров

      Portcast — сингапурский стартап, поддерживаемый венчурным капиталом, который разрабатывает технологию прогнозирования цепочки поставок для логистической отрасли. Мы сосредоточены на создании операционной системы логистики нового поколения, чтобы предсказывать, как груз перемещается по миру, и обеспечивать планирование цепочки поставок на основе данных. Базируясь в Сингапуре, мы строим вместе с 2018 года и поддерживаем некоторые из крупных инвесторов в технологической отрасли, мы считаем, что отрасль логистики находится на переломном этапе крупномасштабной оцифровки. Мы рады быть быстрорастущей командой инженеров-программистов, специалистов по данным и отраслевых экспертов. Мы стремимся обеспечить полную прозрачность каждой цепочки поставок по всему миру. Мы ориентированы на клиентов и постоянно работаем над тем, чтобы предоставить нашим клиентам доступ к полезным и информативным данным для создания устойчивых цепочек поставок.

        pythonnode.jsaivue.jsmlremote workownershipseries atechnology

      Недавно было много просмотров

      50-249

      Нью-Йорк, Соединенные Штаты Америки

      Компания Digital Asset стремится создать глобальную экономическую сеть тесно взаимосвязанных предприятий. Создавая современную платформу и инструменты для разработчиков, а также используя лучших поставщиков современной инфраструктуры, мы можем изменить то, как взаимодействуют предприятия. Амбициозные команды — от стартапов до предприятий — присоединяются к сети, чтобы создавать принципиально новые приложения для разных отраслей. Изменяющийся характер бизнеса Предприятия более взаимосвязаны, чем когда-либо прежде, и современные технологии обеспечивают репликацию данных, но не совместную обработку. Недоступные ресурсы, недифференцированная репликация и несовместимые API приводят к дублированию усилий и разрозненности инфраструктуры. Существует лучший способ. Глобальная экономическая сеть Digital Asset позволяет командам быстрее выходить на рынок, сосредоточиться на своей основной ценности и внедрять инновации в Интернете для всех отраслей. При поддержке мировых лидеров инноваций Digital Asset поддерживается 17 стратегическими инвесторами, в том числе ведущими финансовыми и технологическими компаниями, которые имеют уникальную возможность способствовать внедрению инструментов разработки Digital Asset и решений DLT в глобальном масштабе.

        scalapythonjavac++javascriptdamlщедрый ptoполное медицинское страхованиеопционы на акциипенсия по уходу за ребенком401kконкурентная заработная плататехнология распределенного реестра

      недавно было много просмотров Мы продаем информационные продукты, а также инструменты анализа спортивным, медийным и игорным организациям, с технологическим конвейером, который включает в себя компьютерное зрение, машинное обучение, потоковую обработку и веб-визу данных. Нашими клиентами являются многие из самых известных игроков в футболе, и ваша работа напрямую повлияет на нашу способность предоставлять информацию этим клиентам, способствуя успеху на поле.

        clojureclojurescriptpythonnode.jsjavascriptreactawsanalyticscomputer visiondata sciencedeep learninggitkafkapostgresql

      The trusted source of lifelong guidance for millions of families

      $120K — 150K + Equity

      Full time

      6 days ago

      United States

      Remote

        haskellpythonjavascriptgofunctional programmingpurescriptruby on rails

      Недавно было много просмотров

      Audius — это служба цифрового потокового вещания, которая напрямую связывает поклонников с артистами и эксклюзивной новой музыкой. Это достигается за счет полной децентрализации: Audius принадлежит и управляется активным сообществом художников, фанатов и API с открытым исходным кодом по всему миру. Audius дает артистам возможность делиться музыкой, которую они никогда не слышали, и напрямую монетизировать потоки. С помощью Audius API разработчики могут создавать свои собственные приложения поверх Audius, предоставляя им доступ к одному из самых уникальных существующих аудиокаталогов. При поддержке звездной команды инвесторов (включая Кэти Перри, Стива Аоки и Наса) Audius был основан в 2018 году и обслуживает более 6 миллионов пользователей каждый месяц, что делает его крупнейшим нефинансовым криптографическим приложением из когда-либо созданных.

        rustpythonnode.jsjavascriptreactdockerawsci/cdreact nativesoliditytypescriptмедицинское страхованиеполитика неограниченного отпускаежедневно вставать

      Marble разрабатывает механизм принятия решений о мошенничестве и соблюдении нормативных требований для финтех-компаний и финансовых учреждений.

      €50K — 70K

      Полная занятость

      21 день назад

      Франция

      Удаленно

        pythonawsdatadog

      CollegeVine нанимает и культивирует высокоэффективную команду, сознательную реакцию, которая предпочитает работать вместе, как системы, и которые предпочитают работать вместе как сознательные умы, и которые предпочитают работать вместе.

      $ 160K — 200K + акционерный капитал

      Полный рабочий день

      7 дней назад

      Соединенные Штаты

      Удаленный

        Haskellpythonrubyjavascriptgofunctional Proprumming

      недавно имел множество видов

      Modernally Mortemental Supplyship. % удалённо работает удалённо работает

    Найм сейчас

    Работа в Audius8 в реальном времени

    Инженер-менеджер

    Удалённо

    Protocol Labs9live jobs

    Distributed Systems Software Engineer — Compute Over Data

    Remote

    Protocol Labs9 live jobs

    DevOps/SRE Engineer

    Remote

    Top Ranking Users

    Nemanja GruborJoined in 2020

    Nick SebastianJoined in 2015

    Adam DangoorJoined in 2016

    Написать статью

    Найти вакансию программиста-фрилансера Python в Интернете

    Просмотр

    83 Вакансии Python

    Guru поможет вам связаться с качественными работодателями, чтобы найти внештатную работу, соответствующую вашим навыкам.

    Какая работа вам нужна?

    Или же

    Лучшие вакансии для фрилансеров на Python

    75 Больше проектов Python

    Просмотреть все

    Хотите работать проверенным фрилансером?

    Создайте свой профиль

    Ищете работу, соответствующую вашим навыкам?

    Найти работу

    Как гуру может помочь вам найти работу с Python

    Guru.com — ведущее онлайн-пространство для фрилансеров Python, где они могут найти работу, размещенную работодателями, управлять проектами и получать оплату. Просто создайте свой профиль и укажите услуги, которые вы хотите предложить в аренду. Работодатели найдут вас по этим сервисам, когда будут искать фрилансеров. Вы также можете искать и подавать заявки на вакансии программистов Python, которые вас интересуют.

    Как только вы начнете работать над проектом, вы сможете следить за своей работой и сотрудничать, используя Work Room. Guru дает вам инструменты для определения этапов, постановки задач, общения с работодателями, обмена файлами и согласования графиков платежей.

    Даже если вы работаете с работодателем на другом конце света, ваш платеж защищен с помощью SafePay. Работодатель платит нам до начала работы. По мере достижения утвержденных этапов и утверждения работы работодателем мы платим вам. Это «беспроигрышный» вариант для обеих сторон!

    Почему нас выбирают более 2 миллионов фрилансеров

    Бесконечные возможности

    Найдите внештатную работу в Интернете, которая соответствует вашим конкретным навыкам. Создайте профиль на Guru, указав свое портфолио и услуги, чтобы привлечь потенциальных работодателей.

    Значение

    У нас самая низкая плата за работу на рынке, что позволяет вам сохранить больше своих с трудом заработанных денег.

    Гибкость

    Работайте так, как вы хотите на нашей платформе. Выберите, как вы будете получать оплату за свою работу — фиксированная цена, почасовая оплата, по задачам или периодически.

    Безопасность

    Мы предлагаем защиту платежей SafePay, чтобы обеспечить безопасность каждой транзакции.

    Опора

    Наша специальная служба поддержки работает круглосуточно и без выходных, чтобы решить все ваши вопросы по телефону или электронной почте, независимо от того, где вы находитесь.

    Достоверность

    Благодаря данным о транзакциях за все время и проверке личности мы даем вам возможность продемонстрировать свою надежность и завоевать доверие потенциальных работодателей.

    Как работает Гуру

    • Создать профиль

      Продемонстрируйте свои навыки и выделите услуги, которые вы предлагаете.

    • Найти работу

      Ищите и подавайте заявки на вакансии, соответствующие вашим навыкам и услугам, на одном из лучших веб-сайтов для поиска внештатной работы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *