TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #247 · 11.03

Попробовали на работе предметно-ориентированное проектирование (Domain Driven Design). Это такой способ построения архитектуры, когда ты (чаще всего с помощью системы типов и ООП) описываешь физическую суть вещей, которые представлены в твоей программе. Например, если в программе есть объект "Книга", то её нужно снабдить свойствами, которые бывают у книг в реальности: число страниц, автор, язык, тип обложки и т.д. При этом данные свойства должны быть такими, чтобы присвоить им нереалистичные значения было нельзя. Допустим, число страниц не может быть отрицательным (и скорее всего в реальном мире не может быть нулём). При попытке установить отрицательное число страниц программа должна выбросить исключение. А совсем в идеальном случае -- не дать этого сделать программисту на уровне статического анализа кода. Описав все свойства книги, вы снабжаете её операциями, которые над ней можно сделать. Например, из книги можно вырвать страницу, и при этом число страниц уменьшается. Нет такого случая, когда можно вырвать страницу без изменения числа страниц. Вы строго программируете эту зависимость, делаете у книги метод "Вырвать страницу", а он уже уменьшает число. Кстати, свойство "Число страниц" при этом нельзя переназначить в уже созданной книге. Можно только создать книгу, передав в её конструктор (так называется в программировании функция создания объектов) заданное число страниц. Но поменять число страниц можно только специальными методами "Вырвать страницу" и "Вклеить страницу". С помощью этого подхода вы гарантируете, что ваши объекты всегда находятся в валидном состоянии -- то есть таком, которое возможно в реальной жизни с объектом, представленным программой. Плюсы подхода очевидны: меньше число ошибок. Код описывает сам себя, и программист, если не лезет внутрь объекта "Книга", вообще не сможет сделать с книгой ничего недопустимого. Минусы, думаю, тоже понятны: изначально проектировать сложнее, нужно учесть много нюансов, писать тесты. Время разработки изрядно растёт. Изменение требований даётся дороже: например, если каким-то образом в ваш книжный магазин поступят книги со страницами из кевлара, которые невозможно вырвать :) Но первый проект с этим подходом мы сдали хорошо, без багов. Лучше, чем многие предыдущие. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #thoughtspot

当前筛选 #thoughtspot清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2076 · 07.05.2024 г., 17:05

#DataEngineer#ContractPosition#Remote # GCP #ThoughtSpot#BigData#Affinity#Slack#Looker#Snowflake Разыскиваем #DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, CRM Affinity, SQL, Airflow, ThoughtSpot (preferred) or Looker , Python, SQL (нужен full stack!) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для самых внимательных, кто действительно читает описание вакансии: просим откликаться в том случае, если у вас есть полный стек и присылать резюме в формате Word. Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What to expect: Your role as a data engineer involves reporting to the head of the data and analytics department and participating in the creation of the entire structure and infrastructure necessary to support operations. Responsibilities: Developing, creating, and maintaining data infrastructure for optimal extraction, transformation, and loading of data from various sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Creating and implementing data collection systems that integrate various sources, including company proprietary data and external sources. Automating the process of collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. Developing and supporting ETL (Extract, Transform, Load) processes on the Google Cloud platform and in the Snowflake system for efficient data processing. Extracting data from the Affinity CRM system, ensuring its correctness and relevance. Integrating notifications into Slack to improve communication within the team. If necessary, developing and supporting analytical reports and dashboards in BI tools such as ThoughtSpot (preferred) or Looker to make data-driven decisions. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines, including experience with Google Cloud and Snowflake. • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (Airflow). • Strong proficiency in SQL and Python • Experience with BigQuery. • experience extracting data out of Affinity CRM and integrate notifications back to Slack • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity • Strong communication skills, both orally and in writing. Nice to have: • BI tool experience on ThoughtSpot (preferred) or Looker • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc. For those who pay close attention and thoroughly read through job descriptions: please only apply if you possess full-stack capabilities and send your resume in Word format.

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2144 · 07.06.2024 г., 06:02

#DataEngineer#ContractPosition#Remote#GCP#ThoughtSpot#BigData#Affinity#Slack#Looker#Snowflake Разыскивается DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, CRM Affinity, SQL, Airflow, ThoughtSpot (preferred) or Looker , Python, SQL (нужен full stack!!!) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для самых внимательных, кто действительно читает описание вакансии: просим - откликаться только в том случае, если у вас есть полный стек, - присылать резюме в формате Word. Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What to expect: Your role as a data engineer involves reporting to the head of the data and analytics department and participating in the creation of the entire structure and infrastructure necessary to support operations. Responsibilities: Developing, creating, and maintaining data infrastructure for optimal extraction, transformation, and loading of data from various sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Creating and implementing data collection systems that integrate various sources, including company proprietary data and external sources. Automating the process of collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. Developing and supporting ETL (Extract, Transform, Load) processes on the Google Cloud platform and in the Snowflake system for efficient data processing. Extracting data from the Affinity CRM system, ensuring its correctness and relevance. Integrating notifications into Slack to improve communication within the team. If necessary, developing and supporting analytical reports and dashboards in BI tools such as ThoughtSpot (preferred) or Looker to make data-driven decisions. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines, including experience with Google Cloud and Snowflake. • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (Airflow). • Strong proficiency in SQL and Python • Experience with BigQuery. • experience extracting data out of Affinity CRM and integrate notifications back to Slack • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity • Strong communication skills, both orally and in writing.• BI tool experience on ThoughtSpot (preferred) or Looker Nice to have: • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc.