Разработчик на python ищет работу

пока ищешь подкури duckdb :) /polars ;)

Разработчик на python ищет работу

И не найдёт.

С pandas знаком. Polars ещё не смотрел, можно в принципе почитать про него. Duckdb, насколько я понимаю, удобен в основном в проектах для быстрого анализа данных, и специализированные БД в production среде все же будут предпочтительнее.

Возраст, с чего начинал карьру, Делфи и прочее – ты для чего пишешь? Я тебя уверяю, это не добавит тебе очков (скорее наоборот). Лучше писать актуальные навыки и опыт.

Для меня, как для человека, который когда-то нанимал людей на работу (сейчас нет), и для HR абсолютно неважно: с чего начинал, что делал 15-20 лет назад. Это уже нерелевантный опыт, увы. Я сам лет 20 назад довольно много писал на Perl, например. Кому это сейчас интересно или нужно? Никому, только отвлекает от понимания, что ты можешь делать сейчас.

Я бы посоветовал:

1. Убрать возраст (увы, по собственному опыту, процентов 50%-80% HR увидят его, и не станут читать дальше - откликов на любую вакансию сейчас тысячи, их все даже прочитать целиком нереально).
2. Подробнее расписать какие проекты, что именно в них делал, достижения.
3. Не писать «не очень люблю». Да, Django сейчас многие не любят, но на нём написаны мегатонны легаси, полулегаси, да и новые проекты начинают (в т.ч. для быстрого построения MVP, т.к. ничто другое не позволит взлететь в кратчайшие сроки - всё остальное требует очень много ручного написания кода). Да и вообще, наверное, люблю, не люблю. На работе редко приходится 100% делать то, что любишь.

Привычка от работы на freelance бирже - перечислить все навыки, которые есть, так как не знаешь, что может понадобиться заказчику. Основной инструмент уже давно Python, про начало карьеры написал, чтобы показать, что есть опыт построения сложных GUI. Хотя после перехода на python гуев было мало. На PyQt крупные проекты не попадались.

Основное направление развития сейчас - бэкенд.

Сейчас говорят, что если ищешь работу, то надо тюнить резюме под конкретное место работы, под то, что им нужно, возможно даже под конкретный отдел/человека. В принципе, я с этим согласен, такой подход точно работет лучше ковровых бомбардировок.

Ну и Дельфи сейчас нерелевантны точно вообще никак ни для чего.

Про Delphi можно было не писать, согласен. Да и наверное про PyQt тоже, разработка desktop приложений уже практически никем не ведется.

Про Delphi можно было не писать, согласен. Да и наверное про PyQt тоже, разработка desktop приложений уже практически никем не ведется.

Почти да, увы. Но меня недавно спрашивали про опыт разработки десктоп приложений на Python на собесе в окологос контору. Правда, оффер так и не дали, хотя обещали.

Да, Django сейчас многие не любят, но на нём написаны мегатонны легаси, полулегаси, да и новые проекты начинают (в т.ч. для быстрого построения MVP, т.к. ничто другое не позволит взлететь в кратчайшие сроки - всё остальное требует очень много ручного написания кода)

Полностью согласен, существующие библиотеки для построения админок под FastAPI сильно джанге уступают. А вручную делать админку трудозатратно.

и для HR абсолютно неважно: с чего начинал, что делал 15-20 лет назад. Это уже нерелевантный опыт, увы.

Да, Django сейчас многие не любят, но на нём написаны мегатонны легаси, полулегаси, да и новые проекты начинают

По-моему тут некоторое противоречие :-)

у пострге Стоунбрекер :)

а duckdb из cwi

оно как sqlite тока olap а не oltp

и ориентирована на текущие пропорции таймингов между видов памяти

всё по классике из https://norvig.com/21-days.html#answers

в некотором смысле duckdb это TurboPascal 1.0 от 1983 тока для 2025 и в данные а не в ide

так то и в 83 были «проффесиональней» среды однако TP изменил ланшафт IDE и общедоступность и duckdb прост в отличии от кликхауса

https://duckdb.org/docs/stable/internals/overview

https://duckdb.org/why_duckdb

flet а лучше локальный web - ибо web морда легче к интеграции/автоматизации в отличии от «попиксельного» интерфейса

Мне тут недавно линкедин стучались с вакансией питон бэкэндиста, коим мне не интересно становиться.

Держи, вдруг поможет

https://apply.workable.com/fuseenergy/j/B73DB96A02/ (Remote or relocation to London or Dubai)

контакт https://www.linkedin.com/in/yulia-minkova/

Но это, наверное, удалёнка вне РФ. А ты зачем-то начал не с этого ключевого в нынешние времена вопроса, а с возраста.

P.S. Корова не моя, кто это такие не знаю, за их поведение если что не отвечаю.

Ну polars по сути тоже самое что pandas, только на Rust и с поддержкой LazyFrame – позволяет обрабатывать датасет потоково, а не грузить его целиком в память, главная его фишка.

Я когда его трогал – налетел на багу в первые 2 часа использования. Зарепортил, уже пофиксили. Но от коллег тоже слышал что глючный очень.

pandas на самом деле так себе библиотека. В смысле на бумаге хорошая, на студенческом поделии тоже хорошая, а если реальный проект, то оно имеет огромные проблемы по производительности и в потреблении памяти, даже если его напильником усиленно напиливать. В плане мне надо было каких-то 40 гигабайт csv ему скормить (никаких терабайтов). Потребление памяти там было 120+ если грузить без особых раздумий и 60 если грузить указывая вручную некоторые типы данных, но во время обработки памяти опять требовалось больше и на машинке с 64 гигами оперативки оно упиралось в память. PostgreSQL в который я в итоге и засунул все данные и обработал их при помощи sql запросов справился с задачей на машинке с 4 гигабайтами оперативной памяти и сделал это за время не превышающее 10 минут на запрос (да и сами запросы я не оптимизировал, мне их разово надо было запускать). Так что я не думаю что pandas годится куда-то кроме как на курсовые. Да имея много-много денег можно и с 512 гигабайтами машники брать, но что будет если датасет будет не 40 гигабайт, а 400?

не думаю что pandas годится куда-то кроме как на курсовые

Все ML-щики и прочие дата саентисты только на нём и сидят из jupyter notebook. Кактус колется, но продолжают использовать, докупив терабайт оперативки в сервер на свои неограниченные бюджеты.

Ну не знаю, не знаю. SQL не менее удобен для ML-я. Я пробовал и то и другое, есть с чем сравнивать. Тем более если брать наши бюджетные папмасы, то там скорее вообще SQL. Благо с него и в python и обратно данные гонять очень просто, а многое прям там удобно делать. То что много на пандасе сидят это говорит о том, что ваши хрюши нанимают хрен пойми кого и конкуренции между бизнесом в отрасли нет совсем. Я бы хрюш менял.

зачем? оба не нужны никому, найди хоть один пример вакансии, где оно могло бы помочь обсуждаемому кандидату?

«математика хотя бы тем полезна что ум в порядок приводит»

Я конечно извиняюсь, но вот чисто по разумению - к 46 годам пора бы обрасти знакомствами в своей профессиональной сфере. Ну вот так все устроено, без привязки к профессии.

комбайн vs специалист :)

https://www.vldb.org/conf/1999/P5.pdf

прогресс вжух - ага

Убрать возраст (увы, по собственному опыту, процентов 50%-80% HR увидят его, и не станут читать дальше - откликов на любую вакансию сейчас тысячи, их все даже прочитать целиком нереально).

Вот тут спорный момент

У нас наоборот, хозяин конторы запретил рассматривать резюме младше 25 лет на любые вакансии, так как жертвы ЕГЭ достали

Не угадаешь

жертвы ЕГЭ

Ну это вообще надо 40-летних нанимать, чтобы без них было. Да и вообще, что с ними не так?

Инфантилы которых удивляет что на работе надо работать. Массово

Причём, это не только нам такие попадались. У всех моих знакомых в конторах то же наблюдения

При этом, 30+ нормальные приходят

Закидывай резюме https://tbank.ru/career/friends/3kPa0QOKdkJ

Не знаю. Пока у меня в резюме стоял возраст, я получал мало откликов. Как только убрал, откликов стало раза в 3 больше.

Что касается зумеров… Не знаю. Я собеседовал многих, на собеседованиях вроде ничего криминального не было. Лучший кандидат, правда, запросил совершенно неадекватные деньги (я про такие слышал, но ни разу не видел вживую человека, который бы их получал), при том, что у него, несмотря на светлую голову, отсутствует практический опыт. До сих пор любопытно - нашёл ли он того, кто согласился оплатить его запросы…

Пу пу пу. Pandas это база разведочного анализа данных (EDA), когда есть массивы сырых данных и нужно отловить в них роляющие признаки. ML-щики с помощью панды строгают данные на датафреймы и кидают их через бедро прямо в scikit-learn вытаскивая метрики (аля ROC AUC) и выводя корелляции через matplotlib которые прищуренным глазом сложно отловить. Другими словами это часть стандартного процесса первичной подготовки обучающих данных для не LLM нейронок. У LLM-ок просто с размаху токенизацией по лицу бьют, ибо нефиг.

Pandas штука хорошая, но его часто берут туда куда он не лезет. Так ты бы ещё и про OpenRefine и grel вспомнил, тоже хорошая штука для преобразования очень грязных данных (даже если брать очень много данных, сколько OpenRefine не переварит, то можно выборку туда засовывать и на ней глазками смотреть).

вытаскивая метрики (аля ROC AUC)
У LLM-ок просто с размаху токенизацией по лицу бьют

Тут смотри какое дело, большая часть задач машинного обучения меньше, чем LLM и в то же время больше, чем может сварить Pandas. Там где пандаса достаточно пандас хорош (там в речке определить загрязнения по датчикам и пробам воды, чтоб понять кто в неё гадит, в какие сезоны плавать нельзя и воду забирать с речки-вонючки нельзя для полива или для питья, это пандас сможет без проблем). А вот, например, для РКН чтоб лепить эвристику, которая сможет детектить слова из 3 букв и банить их по айпи/подсетям для конечных юзеров пандаса мало, а LLM юзеры никогда не смогут столько денег за инет заплатить чтоб для каждого по LLM сделать. Хотя, наверное, зря я вас хорошему учу, а то ведь чебурнет получится хороший.

аказыца быстрое преобразование фури от еда-дута-сциента

Спасибо! Закинул

Тут смотри какое дело…

Все именно так как вы описали. Абсолютно верно. Те вы сами понимаете когда и куда можно использовать Pandas, но при этом ругаете его в том что использовали для задач где он не подходит.

А вот, например, для РКН чтоб лепить эвристику

Там даже LLM не нужен, достаточно простого славянского зажима: лемматизация -> стемминг -> токенизация (pymystem3, nltk и тд), затем через intersection получаем необходимое. Для чистоты картины можно накинуть расстояние Левенштейна.

Хотя, наверное, зря я вас хорошему учу, а то ведь чебурнет получится хороший.

Не получится, у РКН нет таких зарплат чтобы туда пошел специалист понимающий то написано абзацем выше.

так это не математика, а журнал ералаш скорее, тогда уж map reduce надо учить

не все воспользовались возможностью своевременно оказаться в нужном моменте

имхо

мне лично «структуры хранения данных»

на фоне какого-то Рогова/Петрова/Клепмана об интернале апликухи для вжух над данными

сложило пазл

кого волнуют эти фифы? мне мужики лишь пишут по причине портянок текста. и там давно ats стоит, чем больше баззвордов, тем лучше

ты приглашения получал. мою утилиту для спама хх запусти

Ну это вообще надо 40-летних нанимать, чтобы без них было

Планочку надо бы тогда приподнять. Мне в этом году 40 годиков будет, но я сдавал ЕГЭ в 2003 году.

Да и вообще, что с ними не так?

Ровным счетом ничего. ЕГЭ первых волн (где-то до середины 10-х годов) внезапно включал в себя задачи из вузовских программ, т.е. те вещи, которые в средней школе просто не преподают.

Это попросту устоявшийся эвфемизм, обозначающий якобы зубрежку вместо умственной работы, как будто на устных экзаменах дела обстояли иначе.

А вот кого действительно стоит обходить стороной - это 20-25-летних представителей детства с гаджетами. Пресловутое неумение в часы с циферблатом нифига не смешное и вполне реальное.

троп «уже не тот» где -то с XVI местами - а с XIX «повсеместно»

реальный прикол что именно экспонента в законе Мура - вынуждает деградацию в «егэ» ибо для гомеостаза обратная отрицательная «вынуждена»

так то двойной гиперболический продолжается ибо IoT