Python Django Jobs

На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы. Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт. На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно. Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFH8nGeC Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH8nGeC

сомнительно

Самое неприятное это HRы которые заражены вирусом из соц сетей. У нас руководители сами нанимают .. + да есть проблема с инженерами и технарями информацию на собесе от них нужно клещами вытаскивать пиздец какой-то если честно))

#vacancy #job #AI #remote #senior #MLengineer #MLLead #TeamLead #TechLead Вакансия: ML Lead Компания: WIT (https://witrec.com/ ) Локация: РФ Формат: удаленный Занятость: полная Оформление: ИП/ТК РФ Вилка: 300 - 430 000 Руб Задачи: -Определять и реализовывать стратегию развития AI/ML-проектов в рамках продуктовой и технологической стратегии Московской биржи. -Трансформировать бизнес-цели в архитектуру решений Data Science и чёткие дорожные карты с KPI, сроками и оценкой экономического эффекта. -Руководить разработкой и внедрением ML-систем (рекомендательные системы, прогнозирование, динамическое ценообразование, выявление аномалий, моделирование пользовательского поведения и др.). -Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы на Python/SQL с применением современных ML/DL/NLP/RL-методов. -Внедрять автоматизацию полного цикла ML-разработки: от сбора данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества. -Активно использовать LLM и AI-агентов для ускорения прототипирования и автоматизации повторяющихся задач. -Организовывать и проводить A/B-тесты, анализировать результаты, внедрять фреймворки для статистического тестирования. -Набирать, развивать и менторить команду Data Science. Требования: -Опыт руководства ML/AI-командой и управления несколькими сложными проектами одновременно. -8+ лет опыта в Data Science/ML, включая hands-on разработку. -Глубокие знания Python, SQL, основных библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch и др.). -Опыт в Predictive/Prescriptive/Descriptive Modeling, Reinforcement Learning, NLP, AI-агентах, RAG, LangChain. -Владение методами A/B-тестирования, статистического анализа, оптимизационных моделей. -Навыки построения архитектуры больших данных (Hadoop, Hive, Kafka SQL) и интеграции с корпоративными системами. -Опыт работы с бизнес-ориентированными задачами: персонализация, удержание клиентов, прогноз спроса, обнаружение мошенничества. -Английский — не ниже Upper-Intermediate. Будет плюсом: -Опыт публичных выступл

Вечер в хату тоже отлично зайдёт

Приветствую смотрящих

Можно ещё Hello, I am... Ну и далее по тексту😁

Wassup moron пойдет??

Говоришь "привет, я на голову ебаный, я один клевый вокруг уебаны", и всё, сразу показываешь, что у тебя хорошо развиты софт скиллы и адекватная самооценка

Хочется в дота стиле вкинуть вариант, но он прям совсем грубый получится))

#вакансия #vacancy #удаленка #Python #fulltime #remote Вакансия “ML Engineer”. Предлагаем ознакомиться с условиями: Условия: Задача: Реализация службы поддержки на основе искусственного интеллекта; Рабочий день: 4, 6 или 8 часов; Заработная плата: 1500 USD в месяц за 8-часовой рабочий день (1125 USD в месяц за 6-часовой рабочий день, 750 USD в месяц за 4-часовой рабочий день); Рабочий график: Понедельник - Пятница, с 11:00 до 13:00 по часовому поясу UTC в сети находиться обязательно; Требования: Знание Python, включая ООП и асинхронное программирование; Опыт промпт-инжиниринга и работы с LLM моделями; Знание современных AI фреймворков и библиотек; Умение работать с базами данных; Умение работать с Git и Docker Умение документировать код; Умение покрывать код юнит- и/или интеграционными тестами; Наличие видеокарты для работы с нейросетями; Умение читать и понимать техническую литературу на английском языке; Возможность обеспечить качественную аудио- и видеосвязь. Предлагаем: Ежедневные зачисления денег; Оплата переработок; Удаленная работа; Возможность релокации. Собеседование: На собеседовании Вам будет предложено ответить на ряд технических вопросов. Контакты : mail [email protected] telegram @vuwwy

До сих пор ищут) еще месяц назад резюме кидал, по навыкам и опыту подхожу)

всем привет, такой вопрос если я делаю image далее архивирую его на своем компьютере и переношу его, при этом у меня есть volumes внутри docker-compose, зависит ли откуда я буду делать load -i этого tar image файла? у меня же volumes будут указывать на будущее расположение кадров, а не на нынешнюю заранее спасибо за ответ

Внутри контейнера используй пути внутри контейнера 🗿

А если мне надо получать данные из вне, на мой контейнер, это как дополнение к основному контейнеру

Без разницы

Понял, спасибо

За последние пару дней часто вижу это

Ну да. Угадывай, предугадывай и... "мы вам перезвоним"