Python *

Рано или поздно любой сервис задумывается о расширении аудитории. И часто возникает вопрос языков, т.к. единого для всех стран не существует. В целом, это довольно стандартная задача для разработчиков, когда компания начинает работать на международную аудиторию. В случае с Django, который славится универсальностью, есть стандартное решение, но действительно ли оно хорошее, как можно его улучшить и с чем вообще придётся столкнуться во время процесса — обо всём этом расскажу. Меня зовут Камиль, я более трех лет был техническим директором и главным backend-программистом продукта Zonesmart, а с начала 2023 года продолжаю управлять разработкой этого продукта уже в составе Kokoc Group.

Меня зовут Алексей Петров, я solution-инженер в компании Just AI. Сегодня многие разработчики столкнулись с необходимостью внедрения LLM в свои корпоративные сервисы. В этой статье я попробую доказать, почему интеграция API в данном случае гораздо эффективнее использования AI-плагинов, а также расскажу о том, как интегрировать API Jay Copilot в бизнес-процессы на примере интеграции amoCRM.

Инструкция, посвящённая созданию Telegram Mini Apps с вызовом окна оплаты без создания дополнительной кнопки для этого.

Telegram Mini Apps c мгновенным вызовом окна оплаты.

Началось все как у всех, с поиска работы. Изначально планировал собрать информацию об аккредитованных компаниях, чтобы в дальнейшем к ним устроиться. При поиске обнаружил, что у HeadHunter уже реализован поиск по данному критерию. Супер, но я планировал собрать контактные данные, решил ознакомиться с API HH.

Всем привет! 

Не секрет, что сейчас очень сложно устроиться Python backend разработчиком. 1000 и более откликов на одну вакансию уже стало нормой. Не от 2000 как на тестировщика, но тем не менее.

Сейчас уже мало на отлично знать сам Python (в том числе ООП, итераторы/генераторы и прочее), базы данных, фреймворки Django или FastAPI, Docker, git и много чего еще. Требования к кандидатам становятся все более высокими.

Пет проектов на гитхабе уже мало, нужен коммерческий опыт от 1 года (и ни в коем случае не фриланс). Проекты обучающих курсов уже примелькались и есть подозрение, что hr уже просто на автомате увидев один из таких - скипает анкету.

И даже если это всё есть, то можно попасть под фильтр "высшее IT образование" и\или "возраст до 30 лет".

Всё это всем известно, и только некоторые чиновники и курсы по обучению программированию рассказывают про "дефицит айтишников 700_000 человек".

Претендентов на вакансии стало настолько много, что включается еще один фильтр — Сопроводительное письмо. Без которого твой отклик скорее всего потеряется среди сотен\тысяч других. Потому что конкуренция.

После очередного получасового написания одного сопроводительного письма, которое скорее всего даже не прочтут, я решил сократить время его написания.

Здесь подразумевается, что сопроводительное письмо должно не просто дублировать резюме, а подсвечивать мэтчи по скиллам — мои сильные навыки, которые могут пригодиться компании и актуальны для конкретной позиции, показывать мою заинтересованность работы именно в данной компании.

Привет, Хабр!

Компания АльфаСтрахование, как и многие другие, столкнулась с необходимостью замены используемых инструментов в связи с санкциями. За последний год мы отказались от Slack в пользу open-source аналога Mattermost, а Jira не без сложностей была заменена на Kaiten.

В нашей команде, которая занимается системой электронного документооборота в части операционных процессов, часто на голосовых встречах и при обсуждении в мессенджере Mattermost возникала необходимость накидать черновики задач в таск-трекер, чтобы потом их дозаполнить. Эта потребность наложилась на мое желание попробовать написать что-то на python, связанное с Chat-Ops.

В процессе написания такого бота я столкнулся с рядом слабо описанных аспектов, о которых и хотел рассказать в статье.

Салют! Меня зовут Григорий, я главный по спецпроектам в AllSee. Если вы когда‑нибудь серьёзно подходили к вопросу поиска работы, то вам определённо приходилось муторно писать сопроводительные письма под каждую вакансию. В данной статье я расскажу, как автоматизировать составление максимально релевантного для вакансии сопроводительного письма с учётом вашего резюме.

В этой статье рассматривается экспериментальный API для Discord ботов Midjourney, InsightFaceSwap и Pika.

Уже на первом этапе изучения языка python я думаю все, как и я, озадачиваются вопросом – как быть с секретными данными – логины, пароли, токены и т.п. Как и где их хранить? Ну не прописывать же их явно в тексте программы, а потом еще и на Гитхабе размещать. Особенно эта тема актуальна в сфере алготрейдинга, здесь думать о доступах и секретности паролей надо в первую очередь.

Информации в сети достаточно. Но я решил кратко законспектировать основные варианты, для быстрого понимания только начинающих изучать этот вопрос.

В первой части статьи на Habr мы рассмотрели классические подходы к оценке изменений метрики при условии ее стационарности. В этом контексте статистические критерии, применяемые в A/B тестировании, оказались весьма эффективными.

Однако, если существует стабильный тренд, например, среднемесячная аудитория увеличивается из года в год, оценка разницы средних за два смежных периода времени может быть некорректной. В таком случае среднее значение предыдущего периода всегда будет отличаться от среднего постпериода, и это часто может быть не связано с исследуемым функционалом.

Одна из причин — тренд не всегда зависит от действий компании и часто является следствием внешних условий. Например, рост аудитории может быть связан с увеличением благосостояния населения, масштабированием бизнеса или сезонными факторами.

Таким образом, наличие или отсутствие тренда является важным аспектом анализа данных. Рассмотрим несколько успешных и неудачных подходов, которые можно применять для решения этой задачи.

Коллеги, здарова! Часто бывает что нужно отправить сообщение в мессенджер к разработчикам, в случае возникновения различных проблем.

Представляю небольшое решение, которое позволит отправить сообщение в Telegram с информацией о состоянии DAG`а Apache Airflow

Данная статья касается вопросов «софтостроения» (термин этот я подсмотрел у своего коллеги и друга Сергея Тарасова). Термин мне нравится. Всегда встаю в тупик по порядку изложения. В первую очередь сказать о техническом задании  (ТЗ) или о теоретических аспектах или продумывании как и что реализовать в программном коде? Ведь очевидно, что  прежде, чем что‑то писать программист должен хотя бы минуту подумать, что он напишет? Есть и другие варианты написания, но мы их касаться не будем и начнем все‑таки с ТЗ.

Вкратце ТЗ звучало так. Написать информационно‑справочную систему поиска и бронирования лекарственных препаратов с использованием телеграмм бота (ТБ) для сети аптек на основе 1С конфигурации.

Задача была написана на 1С и работает (или работала) под телеграмм ботом с именем @lotostatki_bot. Это не предмет статьи, но прототип. Почему 1С? Потому, что 1С это учетная система, а бронирование товара — это документ, который поступает в аптеку и резервирует товар на определенное время. Схема, по которой ведет диалог ТБ @lotostatki_bot следующая...

Давно хотел клавиатуру под себя, но даже в кастомных механиках мне не хватало кастомности. Смены цвета кнопок или звука переключателей было недостаточно. Поэтому я собрал клавиатуру с нуля.

Салют! Меня зовут Григорий. Как и у многих из нас, у меня есть вторая половинка, и ей свойственно требовать внимания. Сам по себе я человек занятой и мне бывает трудно отвлечься от дел и написать апдейт девушке, из-за чего приходиться терпеть капризы по причине «недостатка внимания». В статье я рассказываю, как YandexGPT и Python-Telegram «уделяли внимание» моей девушке.

В современном интернет-маркетинге уделено довольно мало внимания Uplift моделированию. Cам Uplift не страдает от недостатка внимания со стороны маркетинга, а вот его корректный расчет - да. Как правило, Uplift моделирование представляет собой набор неких эвристик, незамысловатой статистики и различных бизнес-инструментов. В лучшем случае, это относительно современные и простые ML-модели, которые совершают расчеты с большим количество допущений, что влечет за собой некорректные и нестабильные результаты.

Такие решения, как правило объясняются желанием со стороны бизнес‑заказчика или же отдела аналитики сделать продукт «быстро и сердито», без долгого и тяжелого вовлечения во все нюансы и подводные камни Uplift моделирования. Задача действительно непростая, пользователи видят десятки рекламных баннеров, успевают повидать по несколько вариаций дизайна страниц сайта, при всем этом получая электронные письма, либо пуши с предложением скидки на продукцию. Конечно же, при такой «бомбардировке» пользователя довольно трудно понять на частном уровне, какая кампания лучше поспособствовала формированию желания что‑то у Вас купить.

Это цикл статей, посвященный KD+SM Uplift моделированию (Knowledge Distillation and Sample Matching) — относительно новой архитектуре Uplift моделирования, использующей весь современный арсенал ML и DL решений на текущий день. Можно сказать, что KD+SM это даже целый pipeline решений, который состоит из препроцессинга данных, нескольких ML моделей, и нейронных сетей. Модели «общаются» друг с другом, на каждом из этапов обогащают данные новыми синтетическими знаниями и передают уже модифицированные данные дальше по pipeline. Именно поэтому мы уложим всю работу в несколько статей, начиная с вводной статьи и заканчивая прикладным применением KD+SM Uplift на реальных данных.

Привет, Хабр! На связи участник профессионального сообщества NTA Губин Никита.

Code mining — это процесс анализа и извлечения информации из исходного кода для получения полезных данных. Аналитики, имея базовые компетенции в разработке, могут использовать их как дополнительный источник информации для улучшения процессов. Инструмент, о котором я расскажу в посте, разделяет код на логические блоки, что позволит улучшить взаимодействие DS‑специалистов и аналитиков.

Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor).

В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться.

Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding.

Статья, которая рассказывает о процессе выгрузки данных из базы данных Microinvest в систему 1С Битрикс. В ней подробно описываются шаги, необходимые для успешной выгрузки, начиная от подготовки и настройки обеих систем, до выполнения самого процесса выгрузки. Это полезный ресурс для тех, кто хочет интегрировать Microinvest и 1С Битрикс для более эффективного управления бизнес-процессами.

Сотрудники поддержки должны уметь программировать. Поэтому, когда на работе нам потребовалось настроить автоматизацию для перезапуска службы ArcGIS Server, а получить техническую поддержку вендора ESRI на территории РФ уже было невозможно, я решил реализовать решение самостоятельно. В статье описываю, какой путь я прошёл по поиску решения на основе советов с gis.stackexchange.com и AI.

Дисклеймер: в прошлом  я инженер-геодезист, начавший свой путь в ИТ, перейдя на работу во вторую линию поддержки системы ГИС Х5 в подразделение X5 Tech. Поэтому прошу понять и простить мне флёр джуна-программиста в данной статье.

ГИС Х5 — это один из наших инструментов развития торговых сетей X5 Group (“Пятёрочек”, “Перекрёстков” и “Чижиков”). Если совсем просто и коротко, то с помощью него мы оцениваем эффективность локации будущих магазинов по ряду параметров, на основании чего принимаем решение об их открытии в той или иной точке.