Найти похожее

#вакансия#Python#Fulltime#remote ◾️Компания: Аккредитованная ИТ компания Devim - FinTech, 9+ лет на рынке ◾️Вакансия: Data Engineer (python) 🌏Формат работы: удаленка откуда угодно (офис по желанию в СПБ, м. Старая деревня), главное - иметь РФ счет для ЗП 💳 Вилка: очень примерная - 250 000-400 000 руб NET, готовы отталкиваться от ожиданий кандидатов 🙏Пожелания к кандидату: 3+ лет опыта с данными в качестве Data Engineer; понимание принципов построения DWH и ETL процесса ➕Как плюс: опыт с оркестрацией ETL на Airflow или аналогах, опыт вывода моделей в прод 🪄Стек: Python, Airflow, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, k8s 📍Задачи: строить хранилище данных для DS команды и продуктового офиса, разрабатывать инфраструктуру обработки данных и ML (MLFlow, DBT, Superset). Проект на начальной стадии, нет легаси, только новые фичи и можно будет собрать data фреймворк под себя 🧠 Этапы: всего 2 - тех интервью и финальная встреча с CPO 📬 Кидать резюме сюда: @k_shvt🖖

Модель коммуникации «клиент-сервер» Её ещё называют «клиент-серверная архитектура». Штука техническая из теории компьютерных сетей, но сама идея очень простая и интересная в качестве разновидности обмена информацией. Максимально лёгкое изложение — у классика Эндрю Таненбаума: • некая информационная система состоит из одной или больше баз данных с информацией и какого-то количества людей, которым удалённо предоставляется эта информация; • необходимые данные хранятся на мощном компьютере, который называется сервером; • менее мощные компьютеры, имеющие удалённый доступ к информации и программам на сервере, называются клиентами (пользователей этих компьютеров в определённом контексте тоже называют клиентами); • таким образом, все процессы делятся на серверные и клиентские; • один сервер обычно обслуживает большое число клиентов; • самый частый пример — веб-приложение, где сервер на основе базы данных делает веб-страницы по запросам клиента, которые могут в ответ обновить БД. Кстати, вот подсказка для более глубокого понимания: to serve на английском означает «служить», соответственно server — буквально компьютер-«слуга», предоставляющий некие услуги/сервисы. Прошлые модели на канале:4 модели PR, модель пропаганды Хермана/Хомского, спираль молчания Элизабет Ноэль-Нойман, AIDA, фигура и фон, модель USAGM. #теория#инфовойны#IT

Виды киберпреступлений По мнению экспертов Лаборатории Касперского, это довольно сложный вопрос. Согласно широкой классификации, есть следующие виды: • мошенничество с электронной почтой и интернет-мошенничество; • мошенничество с использованием личных данных (кража и злонамеренное использование личной информации); • кража финансовых данных или данных банковских карт; • кража и продажа корпоративных данных; • кибершантаж (требование денег для предотвращения кибератаки); • атаки программ-вымогателей (тип кибершантажа); • криптоджекинг (майнинг криптовалюты с использованием чужих ресурсов без ведома их владельцев); • кибершпионаж (несанкционированное получение доступа к данным государственных или коммерческих организаций). В то же время всё перечисленное сводится к двум основным типам: • цель — сами компьютеры; • компьютеры используются для совершения других преступлений. Также существует классификация по Европейской конвенции о киберпреступности: • незаконный перехват или кража данных; • компрометация компьютерных систем и сетей; • нарушение авторских прав; • незаконные азартные игры; • продажа запрещённых предметов в Интернете; • домогательство, производство или хранение детской порнографии. #теория#инфовойны#IT

Лучше сядьте: Интернет состоит из deep web, dark web, darknet и surface web Эксперт из Лаборатории Касперского взялся объяснить разницу. Если кратко, нужно в первую очередь обратить внимание на первое слово (т.к. web и net — почти одно и то же). • Surface Web (surface — англ. «поверхность») — часть сети «на поверхности». Её индексируют поисковики, вы её можете спокойно найти. • Deep Web (deep — англ. «глубокий») — часть «не на поверхности», требуется доступ: корпоративная переписка, генерируемый под вас контент, скрытый настройками приватности профиль в соцсети, безобидная капча, пэйволл к новости или страница, на которую нет ссылок. Открыть можно, а найти с нуля нельзя. • Dark Web или Dark Net (тот самый Тёмный Интернет — как я прям) — наиболее скрытая часть предыдущего пункта, которой пользуются нехорошие личности и те, кто ОЧЕНЬ озабочен вопросом приватности. Здесь, говорят, можно найти нелегальные товары. Из отдельных сеточек-dark net'ов состоит darkweb. #теория#инфовойны#IT

Структура кибератаки: модель Cyber Kill Chain Данная схема была описана компанией Lockheed Martin и состоит из семи шагов (некоторые могут повторяться). Вот они в изложении Forbes. 1. Разведка Хакер выбирает компанию и изучает её. Его интересуют данные об уязвимостях в системе защиты, поставщике решений в сфере информационной безопасности, материалы открытых источников, интересы и записи сотрудников в сети. 2. Выбор оружия Преступник создаёт или приобретает инструменты для атаки. 3. Доставка Вредное ПО на этом этапе попадает в сеть организации (чаще всего — через заражённые письма, обычно со ссылкам или вложенными файлами, реже — через физический носитель). 4. Взлом На этом этапе вредоносная программа активируется, её цель — избежать обнаружения и скачать оставшиеся модули. 5. Установка и развёртывание зловредного ПО На компьютер копируются другие модули, чтобы создать постоянное присутствие. 6. Полный контроль и управление Устройство под полным контролем хакера, он определяется с целью: похищение данных, заражение других компьютеров, перехват доступа к банку и т.п. 7. Ущерб(в оригинале — достижение целей) Хакер реализует свои намерения: шантажирует пользователя, получает данные или переводит деньги. #теория#инфовойны#IT

#видео #травма

▎Python - 100天从新手到大师 项目地址：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 标签：#学习#课程#Python

#群组#编程#Python https://t.me/pythonzh

​​QR-Code Python 二维码生成器。可生成普通二维码、带图片的艺术二维码、动态二维码。 语言：#Python 分类：#二维码

🎞🇷🇺🇺🇦 Результаты первого дня проведения референдумов в ЛДНР, Запорожской и Херсонской областях. #видео#Россия#Украина @rybar *Поддержать нас:4377 7278 0407 7977

🔻标题：《我的Python世界》玩我的世界学Python 🌈说明: 无 📃下载地址: 网盘下载 ✉️标签：#python#编程#教程

#вакансия # DataScientist #fulltime#удаленно#Python 👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection. 🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+ Рейт: 200-230 К на руки Формат работы: удаленка Локация/Гражданство: только РФ Срок привлечения: до конца 2026 Загрузка: fulltime Оформление: как ИП Сфера: ритейл 📝Задачи и обязанности: • Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи • Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов • Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами • Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов. • Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python. ✅Требования: • Опыт работы в Data Science от 3 лет • Высшее образование: IT, техническое, математическое • Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код. • Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация. • Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn) • Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей. • Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя • Умение работать с Git • Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask). • Понимание работы REST/gRPC API. • Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker). • Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении • Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов. • Знание архитектурных паттернов для LLM. • Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры • Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы • Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM), • Опыт построения и оптимизации RAG-систем. • Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами). • Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory). • Умение работать с неструктурированными данными • Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа • Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты. 📲@irazhura87