Девман для питонистов

Пока нейросети захватывают мир, холивар на тему Django vs FastAPI так и не решен Часто видим одну и ту же боль: у вас здоровенный монолит на Django, куча легаси или сложная админка. Но задачи по API становятся всё более капризными: нужна строгая типизация, авто-доки и нормальная валидация. DRF не предлагать — с ним еще хуже, чем без него, уже тошнит от сериализаторов-мутантов. Переписывать всё на FastAPI (и плодить зоопарк микросервисов на ровном месте) — неоправданный суицид. ❓Что делать? ✅Затаскивайте в проект Django Ninja. 💥Главная киллер-фича — нативная дружба с Pydantic (а в последних версиях — и с Pydantic v2). ✍️Типовые проблемы → Решения Ninja: Проблема: Данные приходят грязные, строки вместо чисел, даты в диком формате. Ninja: Просто описываете модель Pydantic’ом. Всё. Автоматическая валидация, coercion типов и JSON Schema. Проблема: Вложенные объекты валидировать больно. Ninja: Схемы вкладываются как матрёшки, глубоко и без боли. Проблема: OpenAPI/Swagger документация вечно устаревшая. Ninja: Доки генерируются автоматически из ваших type hints. Код = Документация. Никакой магии и декораторов-уродцев. ⚔️Django Ninja vs FastAPI: война, которой нет Зачем Ninja, если есть FastAPI и SQLAlchemy?. Ответ прост: экосистема и реальный мир. ✅ Когда вы выбираете Ninja вместо FastAPI: Монолит Django: У вас уже есть модели Django ORM, админка, система аутентификации. Ninja просто садится сверху как современный API-слой, не требуя переписывать бизнес-логику. Сложная аутентификация: Бесшовная интеграция с сессиями Django, куками и встроенной User моделью. Не нужно городить велосипеды на JWT, если используются сессии. Синхронность: Django ORM в основе своей синхронна. FastAPI с async SQLAlchemy требует дисциплины и легко ловит «зеленые потоки» на продакшене. Ninja работает в родной среде без сюрпризов. Батарейки в комплекте: Кэширование, очереди (Celery), ORM с Signals — всё это стабильно работает в Django и ломается, если начать переезжать фрагментами. 🚀

✅Как внедрить ИИ и получить прибыль, а не убытки? В апреле мы выступали для бизнес-клуба «Гермес»! Собрали главные тезисы и кейсы из выступления в статью! ➡️ Читайте и делитесь своими кейсами использования ИИ в комментариях!

⚡️Обновили урок из мини-курса «API веб-сервисов» Урок 5 из модуля «API веб-сервисов» долгое время был одним из самых любимых и популярных. Ученик парсил данные по API и прикидывал какую зарплату станет получать после курса на HH.ru и паре других сервисов. И сейчас это более чем актуально, ведь около 67–75% компаний и рекрутеров используют технологии искусственного интеллекта и автоматизированные ATS-системы (Applicant Tracking Systems) для первичного отбора и скрининга резюме. Уже видели мемы про разговор ИИ-рекрутера и ИИ-кандидата? ИИ пишет резюме, ИИ фильтрует резюме. А API позволяет легко подключить бота, парсить вакансии и откликаться на них. В итоге количество откликов зашкаливает, просмотреть всех в принципе невозможно, найм превращается в безумие! ❗️HH в конце прошлого года принял важное решение — закрыть публичное API, чтобы снизить накал страстей. По факту API работал до апреля текущего года. И наш урок тоже. Нам пришлось все-таки искать другую площадку, на которой можно парсить зарплаты. Обновили урок «Прикиньте будущую зарплату» — hh.ru заменен на habr.career. Навыки по работе с API те же, но размах не тот, конечно. ➡️ А вы проходили мини-курс API веб-сервисов? Какой ваш любимый урок? Делитесь в комментариях!

Что не так с регулярками (regex)❓ Все хвастаются, что знают регулярки (regex). Даже на собесах про них спрашивают. Но никто не говорит, что с ними не так. Исправляем ситуацию. На первый взгляд регулярки — это простая и мощная утилита: скопировал, вставил, шустро работает, мало кода. ❗️Но дьявол кроется в деталях: 1️⃣Ты вставляешь выражение в код 15 минут, а через месяц не можешь прочитать. ❓Что делать: 👉 разбить выражение на простые строки с комментариями, используя re.verbose() import re pattern = re.compile(r""" \b # Граница слова (?P<year>\d{4}) # Год (4 цифры) - # Разделитель (?P<month>0[1-9]|1[0-2])# Месяц (01-12) - # Разделитель (?P<day>0[1-9]|[12]\d|3[01]) # День (01-31) \b # Граница слова """, re.VERBOSE) 2️⃣ Тестирование и доработка регулярных выражений превращается в ад — максимум времени и минимум стабильности. ❓Что делать: 👉 использовать для тестирования сервисы вроде https://regex101.com/, 👉 написать автотесты. 3️⃣ После того, как готовы автотесты, все проверено и доработано возникает вопрос — а зачем? Это было уже совсем не быстро, дешево, сердито! ✅Выход: 👉 Сразу ищите готовую библиотеку, которая закроет вашу проблему: phonenumber для валидации номеров или urlparse для работы с URL адресами. ❌ Не заменяйте регулярку на 100500 if-else. Это убьет читаемость и стабильность кода! 🤔А регулярки то нужны вообще? Да. Для очень простых случаев вроде [a-zA-Z0-9]+. А еще они часто под капотом тех самых библиотек, при написании которой были вбуханы ресурсы на отладку и тестирование, а вы используете готовый результат. Очень редко, но все-таки приходится писать свои сложные регулярки, но тогда готовьтесь — по трудозатратам придется написать библиотеку. Чистого всем кода! Мы в Макс

Получили интересный вопрос по ИИ от Ольги. Давайте вместе разбираться! Какие навыки нужны разработчику, чтобы не тормозить при внедрении ИИ в разработку Сразу оговоримся — речь не про обучение нейросети на своем сервере, а использование универсальной LLM модели вроде DeepSeek или ChatGPT. Часть 1. Писать промпты? Да, промпты точно нужно уметь писать. Но не в том смысле, что надо владеть неким тайным кунг-фу, магической структурой или писать «пиши код как сеньор». Достаточно ясно и сухо изложить суть проблемы и желаемый профит, а формулировать задачу и ее результат должна нейросеть. ✍️ Не пишите инструкцию Надо излагать ценность и проблемы, мешающие ее получить, а не писать ИИ инструкцию что делать. Это базовый прием, повышающий качество работы. Пример ❌Плохо: Напиши скрипт, который конвертирует svg картинку в png. ✅Хорошо: Напиши скрипт, который поможем мне встроить иллюстрации в статью. У меня есть объемные svg файлы. Нужны png. Какие вопросы хочешь обсудить? ✍️ Не пытайтесь решить сложную задачу в один промпт Нейросеть, как и человек, так не умеет. Точнее то, что она сделает, вас не порадует. Разбейте задачу на этапы, результат каждого из которых можно проверить и оценить. ✍️ Следите за контекстом, избегайте автоматической саммаризации При заполнении контекста включается саммаризация — данные обобщаются и схлопывается, часто «выплескивая младенца из корыта». Именно в этот момент ИИ начинает чудить. Поможет сохранение промежуточных результатов, чтобы при достижения критического значения просто начать новую сессию. А важное от неважного отделите вы. Управление контекстом — это ключевой вид активности. Разработчик перестаёт тратить время на написание кода (этим занимается нейросеть), но сосредотачивается на управлении контекстом: накопление, актуализация, регламенты, инструменты навигации. Без этого далеко не уплыть. 📌Да, есть приёмы, которые делают промпты эффективнее, а работу ИИ стабильнее. Приведем пару лайфхаков: ✅ Мотивация ИИ "спереди" ИИ н

Продолжаем отвечать на вопрос «Какие навыки нужны разработчику, чтобы писать код нейросетями?» ❓Часть 2. Надо ли создавать ИИ агентов? Обязательно. Просить ИИ написать код просто в режиме чата неэффективно совсем. Что такое ИИ агент Агент = обычный ИИ + инструменты. Инструменты позволяют работать с файловой системой, git, открывать сайты, лазить в БД и т.д. Часть инструментов можно найти готовыми, а часть — придется написать самим. Старожилы нашего канала точно смогут написать недостающие скрипты на Python для агента! Вообще и нейросеть сама может написать разово, а потом пользоваться скриптом на постоянке. Отревьюить не забудьте😁 Ничего страшного в «создании агентов» нет — сейчас множество платформ создаст их за вас, вы и не заметите. Мы работаем с OpenCode. Можно вести разработку с помощью агентов в VSCode. Вариантов все больше, холиварить не будем — на вкус и цвет все фломастеры разные. В итоге платформа предложит вам готовые скиллы, MCP сервера и много всяких плюшек для работы с агентами. ❌ Не плодите субагентов В какой-то момент контекст кончится и агент или вы сами подумаете, а чего бы субагентов не добавить. Без крайней нужды не стоит! Использование субагентов радикально снижает качество работы нейросети. Использование субагентов требует очень зрелой продвинутой инфраструктуры. Управление контекстом субагента — задача со звездочкой. А ИИ без корректного контекста — это обезьяна с гранатой. Для новичков это точно антипаттерн. Если проблема именно в переполнении контекста — сохраните важные результаты в файлы и начните новый сеанс с агентом. Разбейте задачу на этапы. Подсушите исходные данные или выберите другой их формат, чтобы ужать объем. Если бюджет позволяет, подключите ИИ с большим лимитом контекста. 👇 Ставьте огоньки и ждите продолжение! Расскажите в комментариях о своем опыте работы с ИИ-агентами! Мы в Макс

Продолжаем отвечать на вопрос «Какие навыки нужны разработчику, чтобы писать код нейросетями?» Мы уже рассказали про: — Нужно ли писать промпты — Нужно ли создавать ИИ-агентов Сегодня поговорим про вайбкодинг! ❓Часть 3. Про вайбкодинг и «что-то еще» Надо ли уметь вайбкодить? Если речь про «иди, сделай за меня» в один промпт (даже со скиллами и MCP-серверами) — это плохой вариант. В 9/10 случаях руками быстрее. Даже если на старте будет что-то путное, доработать продукт, не сломав еще что-то нейросеть не сможет. ✔️ Подойдет для прототипов. Например, как в уроке по FastAPI с генерацией фронта сайта. ✔️ С натяжкой работает для автотестов. ✔️ Ограниченно работает для обновления версий библиотек. ✖️Нейросеть не умеет чинить сложные баги — процесс не сходится: чинит одно и ломает то, что работало. Сложные баги не решаются в один шаг. Сначала надо сформулировать гипотезы, потом проверить их и локализовать проблему, найти варианты решения, в итоге выбрать оптимальный. В итоге, если делать в один шаг, проект застревает на фазе «почти готово» и вы либо дорабатываете вручную, либо переписываете с нуля. Использование ИИ как ассистента не дает кратного прироста эффективности. То время, которое тратилось на разработку кода, теперь тратиться на ревью, рефакторинг и доработку кода ИИ. Причина — отсутствие в контексте какую проблему и для кого решаем + отсутствие четких критериев результата на каждом этапе разработки веб-приложения от принятия архитектурных решений, до покрытия кода автотестами. Другой подход — выстраивание системы, где ИИ берет на себя не только разработку кода, но и проверку его качества, тестирование. Недавно для него даже появился термин «Агентная разработка». Человек все еще нужен, но как архитектор и «руководитель». Не надо отдавать ИИ все задачи целиком. Самые сложные решения и задачи остаются под ответственность архитектора, а ИИ выступает как ассистент. 👉 Знаете как проверить качество результата — можно делегировать ИИ 👉 Объясните ИИ в чем цен

Продолжаем отвечать на вопрос «Какие навыки нужны разработчику, чтобы писать код нейросетями?» Мы уже рассказали про: — Нужно ли писать промпты — Нужно ли создавать ИИ-агентов — Про вайбкодинг ❓Часть 4. Мышление Классический подход к разработке кода — продумать все корнер-кейсы, разработать алгоритм, проанализировать входные и выходные параметры. Интерпретатору Python не надо сообщать что и зачем вы делаете — просто пишите команды, которые надо исполнить. Достигнет ли ваше ПО результата зависит от того, как правильно разработали и реализовали алгоритм. 🌟Но ИИ может круче, если описать что нужно получить и зачем. Нейросеть спросит обо всех важных моментах и предложит решения. При наличии инструментов для тестирования и проверки, ИИ сможет самостоятельно проверить результат. Критерии качества кода должны включать как функциональные требования, так и общие требования к чистоте кода и архитектуре (да-да, то самое ревью Девмана). 👉 Укажите какую задачу нужно решить и зачем, а не давайте простые команды. Процессы с ИИ сложно тестировать и отлаживать. Причем как элемент в составе ПО, так и как инструмент для написания кода. Отладка принтами уже не поможет, к сожалению😢 👉 Заранее продумайте как вы будете дебажить работу ИИ С ног на голову меняется процесс разработки — старые подходы начинают рушиться. Скорость написания кода возрастает настолько, что если не подготовиться, то тимлид погибнет в код-ревью. Ну или ваша собственная работа превратиться в постоянное ревью и уточнение задачи. От написания кода избавит, но вряд ли даст ускорение больше, чем на 10-30% (если повезет). 👉 Перестраивайте процессы, внедряйте новые инструменты ❓Наверно, сразу ответим еще на такой вопрос — а когда Devman будет учить кодить с помощью ИИ? — Уже есть курс для тимлидов, сеньоров и архитекторов, кто готов выстраивать у себя в отделе/компании AI-first процессы разработки и инфраструктуру под них — А вот как учить начинающих разработчиков и с нуля мы пока не придумали. Дело в то

Без точного названия сложно понять для чего нужен токен. Речь идёт одновременно и про переменные в коде, и про переменные окружения. А если, например, API поддерживает несколько видов токенов, то тем более в названии каждого из них необходимо указать специфический тип. Если внутри программы используется только один вид токена, то давать переменной специфичное название не обязательно, а вот переменная окружения всегда должна называться специфично. Код из нашего примера может выглядеть так: from environs import Env def main(): env = Env() env.read_env() geocoder_token = env.str('YANDEX_GEOCODER_TOKEN') Также хотели бы ответить на комментарии к посту: 1️⃣ Нужно ли задавать значение по умолчанию? Если такое значение существует или является необязательным, то да, нужно задать. В других случаях, как правильно отметили в комментариях, должно быть исключение, говорящее о невозможности работы программного обеспечения. Лучше узнать об ошибке при деплое, чем через неделю удивиться, что пользователи не могут пользоваться сервисом и уже ушли к конкуренту! 2️⃣ Нужно ли вынести чтение переменных окружения из `main`? Если речь про вынос из main без обертки, то однозначно нет. Т.к. чтение переменных окружения будет запускаться при импорте модуля. Чтение настроек приведет к ошибки на этапе инициализации модуля. Такие исключения тяжело перехватывать и обрабатывать, поэтому так делать не рекомендуется. Сначала инициализация: какие функции объявлены, какие модули импортированы, потом исполнение, включая чтение переменных окружения и непосредственный вызов функций. 3️⃣ Нужно ли убрать строку `env = Env()`? По официальной документации, текущий двустрочный вариант рекомендуется для Django. Способ чтения зависит от того, с каким фреймворком используете библиотеку environs. 💙Спасибо вам, что делились своими вариантами в комментариях! Мы в Макс

Нужно ли учиться код-ревью❓ Сначала разберёмся, что такое хорошее код-ревью. Это не попытка «кодить руками» разработчика — «замени на», «добавь синглтон», «перемести код в эту функцию». Хороший ревьюер формулирует проблему, которая мешает код читать или пользоваться. Он задаёт наводящие вопросы: «Функция так названа, а по коду делает другое — это так?». Автор сам должен понять замечание, провалидировать его и применить. Критерий качества один: ты не диктуешь решение, а показываешь проблему. ✅Кому и когда это реально нужно: — Тимлиду, который даёт обратную связь авторам кода; — Программисту в команде с перекрёстным ревью; — Каждому, кто работает с нейросетями и по сути становится их тимлидом. ❓Как этому научиться?  1️⃣ Делать ревью. Чем чаще, тем лучше. Ревьюить код нейросети – отличный вариант для начала.  2️⃣ Делать ревью — необходимо, но недостаточно. Чтобы замечать больше проблем, нужно качать насмотренность. Нужен либо огромный собственный опыт, либо чужой.  Где набраться чужого опыта: — Книги про чистый код, паттерны проектирования и около того. Обращать внимание на кейсы: что доставило проблемы, как исправили; — каталог улучшений Devman; — код-ревью, полученные от старших товарищей – свои и чужие, если есть возможность посмотреть. 🎯 Главная трудность — не формулировки, а умение проблему увидеть и осознать. Начинающие обычно говорят: «Я так не делаю, я делаю по-другому», но не понимают, что будет плохого, если оставить текущую реализацию. А это и есть суть ревью. 👉 Статья «Грейд разработчика приходит с годами, но иногда годы приходят одни: зачем вам код-ревью» 👉 Пост «Секретный ингредиент уроков Девман –  код-ревью» ✅Итого: навык сам не появится, если его не качать. Нужна практика + насмотренность. Ну а все курсы Devman заканчиваются код-ревью действующего разработчика — так накопленный опыт команды достаётся вам. Сдавайте уроки — мы уже заждались! Мы в Макс

Может ли нейросеть делать код-ревью❓ Короткий ответ: может. Но из коробки — вряд ли вам понравится качество и ревью вряд ли будет полезно проекту.  ❌ Проблема не в нейросети, а в подходе и выборке кейсов. В подавляющей массе разработчики делают ревью плохо. Тех, кто ревьюит по-настоящему качественно, сильно меньше половины. Часто это вкусовщина, придирки, игра в «угадай, чего хочет ревьюер» и куча лишней работы автору кода.  Нейросеть обучается на том, что есть в интернете, а там нет валидации качества ревью, вот и получается «как-то». Поэтому из коробки она даёт средненькое ревью — то самое, которое в лучшем случае просто не помогает, а иногда и вредит. ⚠️ И вот важный нюанс. Как бывает: код написал, отладил, а потом проходишь тернии, угадывая пожелания ревьюера и внося бесконечные правки. Нейросеть этот вред воспроизводит быстрее и в масштабе x 100. Больше добавленных проблем, которых не было, больше времени на их «исправление». Вот уж точно хуже, чем без ревью. ✅ Как сделать, чтобы нейросеть реально помогала? Поднять её скилл. Это делается через регламентацию: — Пошаговая процедура: шаг 1 — проверили то-то, шаг 2 — то-то; — Результат упаковывается в шаблон, который не даёт ИИ писать объемную ерунду; — Провалидированные каталоги типичных проблем с симптомами и сценариями; — Жёсткие правила под конкретный проект. Например, все входные и выходные данные должны быть зафиксированы в схемах данных; — Фильтр ложных срабатываний: симптом есть, а проблемы нет. База типичных проблем универсальна. А вот правила придется адаптировать под проект, исходя из принятых архитектурных решений, стека технологий и даже состава команды. В процедуре важно сделать обязательным указание на корневую проблему, которую надо решить, внося правки в код. 🎯 Важно — замечания ситуативные и контекстозависимые. Взять DRY: «не дублируй» — это лишь эвристика. Иногда погоня за DRY делает код невыносимым, и его приходится переписывать. Хорошее ревью — это куча приёмов + понимание, когда приём

⚡️Изменения в программе обучения «От джуна» С сентября уроки по Kubernetes перестанут быть обязательными в программе курса. Первый урок станет опциональным. Второй будет закрыт в связи с перестройкой ИТ-инфраструктуры в Яндекс.Облако. Зато теперь у вас будет возможность познакомиться с FastAPI и добавить в портфолио проект с подключением ИИ для генерации сайтов! ✅Для постановки в очередь на стажировку с 1 сентября обязательны: — Docker, 2 урока — Django, 3 урока — FastAPI Начало + FastAPI: Создаем AI генератор сайтов с нуля Первый урок по Kubernetes можно будет делать после основных уроков, пока ждете начало стажировки. 👉Если у вас возникнут вопросы или сложности при переходе со старой версии программы на новую, напишите нам в Телеграм! Всё решим. Мы в Макс

🚀Тренды Kubernetes 📎Kubernetes — один из самых популярных инструментов для оркестрации контейнеров. Еще пять лет назад он считался сложной технологией для бигтехов и гиков, но сегодня является фундаментом для построения инфраструктуры в крупном и среднем бизнесе. Исследование TAdviser показало, что Kubernetes используют более 60% российских компаний с выручкой от 10 млрд рублей и доля только растет. А вот небольшие компании наоборот от технологии отказываются. Прежде всего потому, что поддержка облачной инфраструктуры значительно увеличивает расходы и на сервера, и на высококвалифицированных DevOps инженеров. 📎В основе Kubernetes лежит работа с контейнерами — изолированными средами, в которых запускается приложение со всеми его зависимостями. А главное — технология навязывает язык для эффективного взаимодействия разработчиков и DevOps-инженеров, что снижает риски при релизах веб-приложений и их масштабировании. 🚀Основные тренды на сегодняшний день: 1️⃣ Kubernetes для ИИ и машинного обучения Обучение и запуск нейросетей требуют мощных вычислительных ресурсов, особенно GPU. Kubernetes позволяет эффективно управлять этими ресурсами: распределять GPU-серверы между задачами, масштабировать инфраструктуру под обучение моделей, автоматически развертывать обученные модели в продакшен. Растет популярность GPUaaS (GPU as a Service) — сервисов, предоставляющих доступ к профессиональным ускорителям через облако на базе K8s. Это особенно актуально для компаний, которым нужны мощности для обучения моделей эпизодически, без покупки дорогого оборудования. 2️⃣ ИИ-агенты для управления кластерами Идет активная разработка ИИ-агентов, которые помогают администраторам Kubernetes: анализируют логи, предсказывают проблемы до их возникновения, предлагают оптимизацию конфигураций. Например, агент может заметить, что один из сервисов систематически потребляет больше памяти, и предложит увеличить лимиты или найти утечку памяти. На текущем этапе это именно помощники, способные решать ли

📌Война сертификатов Многие наверняка заметили, что в последнее время с сертификатами российских сайтов что-то происходит неладное. А в шапке часто маячат напоминалки, что нужно что-то установить в браузер. Платежные формы не грузятся. А вот в Яндекс Браузере почему-то всё работает. Давайте разберемся что произошло. ✍️HTTPS (от англ. HyperText Transfer Protocol Secure) – это безопасный протокол передачи данных, который поддерживает шифрование посредством криптографических протоколов SSL и TLS, и является расширенной версией протокола HTTP.  Еще десять лет назад никого было не удивить сайтом без шифрования. Сейчас же во все современные браузеры встроена обязательная проверка TLS/SSL сертификата сайта. Так что если вход на сайт через HTTP без сертификата, то пользователь увидит кучу предупреждений о небезопасности сайта, прежде чем на него все-таки попадет. ✍️SSL/TLS-сертификат ― это цифровая подпись сайта. С её помощью подтверждается его подлинность. Перед тем как установить защищённое соединение, браузер проверяет ключи, полученные от центра сертификации, чтобы подтвердить легальность документа. Если он действителен, то браузер считает этот сайт безопасным и начинает обмен данными. ✍️И вот тут корень проблемы. SSL/TLS сертификаты выдают специальные международные и национальные организации — удостоверяющие центры (УЦ), чьи корневые сертификаты изначально встроены в операционные системы и браузеры.  ✍️Международные центры — глобальные компании, например, GlobalSign, Let’s Encrypt, DigiCert, Sectigo, которые подчиняются правилам международного консорциума CA/Browser Forum. О них знают все браузеры и их сертификатами годами пользовались сайты по всему миру, включая российские.  ❗️По новым правилам CA/Browser Forum международные удостоверяющие центры обязаны проверять владельцев сайтов на соответствие санкционным спискам США и ЕС. Подсанкционные российские компании и госструктуры начали массово сталкиваться с принудительным отзывом и отказом в продлении зарубежных

❓Где искать работу сегодня Еще год назад HH был основной площадкой для ИТ-специалистов. Сегодня там … ничего. Отклики силами ИИ-агентов пачками отправляются в отказ, фиктивные вакансии без ответа, отказы на собесах без указания причины. 🤔Уровень безработицы официально составил 2,2% за 2 квартал 2026 года — это острый дефицит кадров. Но одновременно в последнем обзоре HH портала за август число вакансий снизилось на 13% в годовом сопоставлении, а число активных резюме, напротив, выросло — аж на 25%. Так что на самом деле ИТ-специалистам приходится трудно как никогда. Но это не повод опускать руки! ✍️Ваше оружие, помимо навыка и опыта — реферальные программы и выход на HR. Толковые разработчики все еще нужны. ✍️Реферальные программы — это когда сотрудник кидает на открытую в своей компании вакансию от себя. Обычно за успешный найм он также получает бонус, ну а вы попадаете на собес.  Не стесняйтесь подергать знакомых — во всех крупных компаниях такие программы есть: Авито, 2ГИС, Т-Банк, Сбер и т.д. Если подходящих знакомых не нашлось – посетите митапы для разработчиков и знакомьтесь с участниками, узнавайте полезные контакты. Конференции тоже подойдут, но там сложнее установить контакт, т.к. собирается толпа и знакомств порой слишком много, чтобы кого-то запомнить. Тематические сообщества и каналы тоже в помощь. ✍️Другой вариант – выходить напрямую на HR. На HH контакт обычно не указан, но его не так уж и сложно добыть на самом деле.  ✅Что можно предпринять: — Для понравившейся вакансии поищите контакты на официальном сайте работодателя (на hh указан): там почта для связи и иногда контакт hr или его почта;  — Напишите компании в мессенджеры, спросите актуальна ли вакансия и отправить резюме; — Если есть форма подачи заявки на вакансию на сайте компании, отправьте через нее резюме; — Если пришел ответ, иногда там есть имя и фамилия HR специалиста, можно найти прямой контакт через ТГ или через Сетку; — Через Сетку можно искать по названию компании сотрудников; —

🤔 Давайте вместе разберемся, что не так с этим кодом? class Service: def __init__(self, payment_payload): self.payment_payload = payment_payload def process_payment(self): ... 👉 Чтобы понять, что можно исправить, загляните в типичные улучшения Девмана. ➡️Пишите в комментариях, что можно исправить! Мы в Макс