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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #scala3

当前筛选 #scala3清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2847 · 05.08.2025 г., 12:04

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins Ищем Инженера по инфраструктуре на курс по Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Задача: Собрать Jupyter Notebook с ядром Scala, который может: • запускать код прямо из тетрадки, • обращаться к реальному Hadoop-кластеру (чтение, запись, обработка данных). Курс ведётся в формате: преподаватель идёт по тетрадке, рассказывает теорию и показывает практику на реальных данных в кластере. Формат занятости: проектная работа (один проект) Оплата: 50 000 ₽ Резюме и рекомендации можно кидать сюда: @KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2991 · 20.10.2025 г., 13:16

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. • Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям. Что мы ждем от кандидата: • От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. • За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2789 · 26.06.2025 г., 16:01

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус! Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2695 · 25.04.2025 г., 07:51

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории) Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты по следующим темам: - Structured Streaming - Чтение потоков данных (Kafka, сокеты), - Реализация операций: трансформация потоков, фильтрация, агрегация и использование оконных функций. - Запись обработанных данных в разные целевые хранилища (файлы, базы данных). - Оптимизации: Checkpoints. Caching. Performance tuning. • Проводить занятия, по выбранным темам. Занятия в формате онлайн вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2541 · 05.02.2025 г., 07:46

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории! Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Кроме того, важна готовность работать в команде, быть на связи и регулярно уделять 10+ часов в неделю. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты. • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Прямо сейчас мы на стадии старта разработки курса, поэтому наиболее актуальна именно разработка материалов. Далее, примерно через 3 месяца уже проведение занятий (и далее продолжаем развивать этот курс). Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl