⚡️ Оффер-мечты иногда прячется в самых неприметных местах
Многие новички в IT игнорируют вакансии от маленьких компаний, аутсорса и стартапов. Мол, не «сильно звучит», нет имени, технологии не те, задачи скучные.
➡️ Но вот в чём загвоздка: именно в таких местах часто дают расти быстрее, дают кодить руками, а не быть «джуном на кофе».
➡️ Почему не стоит скипать «некрасивые» офферы:
— Меньше иерархий = больше доступа к архитектуре, продукту и принятию решений
— Меньше формальностей = больше доверия и свободы
— На аутсорсе можно пощупать десятки проектов за год, а не один «монолит мечты»
— Маленькая компания = ближе к бизнесу и к смыслу своей работы
— Часто именно в таких местах дают шанс тем, у кого только курсы и пет-проекты
🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»
Proglib Academy #оффер_мечты
Многие новички в IT игнорируют вакансии от маленьких компаний, аутсорса и стартапов. Мол, не «сильно звучит», нет имени, технологии не те, задачи скучные.
— Меньше иерархий = больше доступа к архитектуре, продукту и принятию решений
— Меньше формальностей = больше доверия и свободы
— На аутсорсе можно пощупать десятки проектов за год, а не один «монолит мечты»
— Маленькая компания = ближе к бизнесу и к смыслу своей работы
— Часто именно в таких местах дают шанс тем, у кого только курсы и пет-проекты
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1👾1
Если ты начинающий Python-разработчик и хочешь получить свой первый оффер, важно грамотно представить свои навыки и проекты.
Структурируйте информацию четко
Рекрутеры тратят на просмотр резюме всего 10–30 секунд. Убедитесь, что ваше резюме легко читается: один столбец, лаконичные описания, упор на ключевые навыки и проекты.
Не занижайте свои достижения
Формулировки вроде «небольшой пет-проект» обесценивают ваш вклад. Любой законченный проект — это результат ваших умений.
Просто укажите Python
Если вы владеете Python, пишите «Python» в разделе навыков. Уточнения вроде «начальный уровень» лишь снижают уверенность в вас.
Выбирайте реалистичные проекты
Создайте приложения, которые решают практические задачи: парсер, телеграм-бот, автоматизация, визуализация данных, CRUD-система на Django — всё это отлично работает.
Следите за чистотой кода
Хорошая структура, тесты, README — это не «по желанию», а ожидание большинства работодателей.
Добавьте визуализацию
Интерфейс, графики, скриншоты или ссылки на демо-версию помогут лучше понять ваш проект без необходимости вчитываться в код.
— Загружайте проекты на GitHub
Публичные репозитории — это ваша витрина. Проверьте, что всё понятно даже человеку «с улицы».
— Не останавливайтесь
Участвуйте в стажировках, конкурсах, Open Source. Чем больше реального опыта, тем сильнее ваше резюме.
И главное: не бойтесь подаваться на вакансии, даже если вам кажется, что «не дотягиваете». Правильная подача — уже половина успеха.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👾1
Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта почти невозможно. Но вот несколько историй с Reddit — люди сделали это с нуля:
Обычный водитель грузовика. Освоил программирование сам. Делал собственные проекты (даже плагин для WoW), выучил React, сделал демонстрацию на собесе. Первая работа — £17k. Сейчас — senior developer с £80k.
Самостоятельно прошёл CS50 и сделал собственное Django-приложение. Выложил проекты на GitHub. За месяц активных откликов — оффер от компании мечты.
Вы только начинаете — значит, всё ещё впереди. Главное — не останавливаться.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
Опыт с Reddit — кто ищет, тот находит:
— Курсы → проекты → буткемп → портфолио → LinkedIn.
— Ни одного «своего человека» в индустрии.
— Только упорство, кодинг и хорошее портфолио.
Вас никто не держит. Даже без связей и диплома — всё реально.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👾1
Если вы планируете выйти на рынок и брать сильные офферы — готовьтесь к реальным тестовым.
Мы собрали несколько актуальных заданий, которые реально дают на старте. Чистая практика:
— Frontend + GraphQL: собираем SPA на React, подключаемся к Github GraphQL API, выводим список issues, добавляем комментарии. Всё должно работать красиво, удобно и с обработкой ошибок.
— Конвертер валют: пишем SPA с двумя страницами — сам конвертер и актуальные курсы. Работаем с любым открытым API. Главное — быстрый отклик, хороший UI и желательно тесты.
— Верстка: макет из Figma или Zeplin, адаптив под 4К и мобильные, фиксированные колонки, пост- и препроцессоры, немного JS для интерактива. И всё это — сразу на продакшен-ссылку.
— React Native: модифицируем библиотеку react-native-ussd-dial, работаем с нативным кодом для Android и iOS, делаем сборку, оформляем patch-package и выкладываем в GitHub. В бонус — переписываем нативный код на Kotlin и Swift.
— React: делаем аналог stories, как в Тинькове. Проектируем API, создаем mock-сервер, пишем сам просмотрщик с прогресс-баром и прокруткой историй. Полноценный компонент готов для интеграции с продом.
Как вам задания с реальных собесов? Ставьте ежа, если топ 👾
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡2👾1
Мы выцепили на Reddit реальное резюме (с лёгким обезличиванием — см. картинку 👆) и разобрали, что в нём классно, а что мешает попасть на интервью мечты.
— Сильные проекты и цифры
— +40 % rev-lift, прогноз точности 97 %, цифры цепляют.
—Мощный tech-stack (Python + Spark, SQL, R, Docker, Tableau).
— Core-math курсы в универе уже пройдены.
Было: R, Python with Spark, SQL, SAS в одной строке — рекрутеру непонятно, что реально на «вы»
Стало: Разделите: Pro Python (3 года), Spark (1 год), R (2 года)…
Было: Куча маркетинговых аббревиатур (DAU, CPI…) — DS-лид может не знать
Стало: Добавьте короткое пояснение в скобках
Было: 97 % accuracy — без baseline
Стало: Укажите: «baseline = 53 %, uplift = +44 pp»
Было: Ссылка есть, но не упомянуты репы
Стало: Добавьте «Top repo: /har-smartphone-HAR, 1.3k⭐️, 3k строк кода»
На курсе «Математика для Data Science» с преподавателями МГУ:
Киньте
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾4👍1
Если сделал своё портфолио, то дальше — 2 шага: GitHub + Netlify
Заливаешь проект на GitHub (даже если ты никогда этого не делал — с GitHub Desktop справишься)
Подключаешь Netlify, жмёшь пару кнопок — и всё, у тебя ссылка вроде yourname.netlify.app
Меняешь что-то в проекте — пушишь на GitHub → сайт сам обновляется
— живой сайт, который можно кидать HR-ам
— опыт деплоя
— плюс к уверенности, что ты реально умеешь доводить проект до конца
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾2🔥1
Чек-лист: как структурировать Data Science проект
Короче, вот вам такой чек-лист, его сохранили наши ДСеры, пользуйтесь — бесплатно:
📁 data-science-project/
├── 📁 data/
│ ├── 📁 raw/
│ ├── 📁 processed/
│ └── 📁 external/
├── 📁 notebooks/
│ ├── 📄explore_data.ipynb
│ ├── 📄 …
│ ├── 📄 traine.ipynb
│ └── 📄 evaluate.ipynb
├── 📁 src/
│ ├── 📁 data/
│ │ ├── 📄 load_data.py
│ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ └── 📄 split_data.py
│ ├── 📁 features/
│ │ └── 📄select_feature.py
│ ├── 📁 models/
│ │ ├── 📄 train.py
│ │ ├── 📄 predict.py
│ │ └── 📄 evaluate.py
│ ├── 📁 visualizations/
│ │ └── 📄 plot_results.py
├── 📁 tests/
│ ├── 📄 test_models.py
│ └── 📄 test_visualise.py
├── 📁 reports/
│ ├── 📁 figures/
│ └── 📄 report.md
├── 📁 docs/
│ └── 📄 README.md
├── 📄 requirements.txt
├── 📄 .gitignore
└── 📄 LICENSE
Пояснение основных директорий:
1️⃣ data/: Хранит данные на разных этапах (необработанные, обработанные, внешние).
2️⃣ notebooks/: Ноутбуки для пошагового эксперимента (например, исследование данных, создание признаков).
3️⃣ src/: Python скрипты для модульных операций:
• data/: Загрузка, очистка и разделение данных.
• features/: Создание и отбор признаков.
• models/: Обучение модели, предсказания и оценка.
• visualizations/: Генерация графиков и визуальных выводов.
4️⃣ tests/: Юнит-тесты для проверки работы скриптов и пайплайнов.
5️⃣ reports/: Финальные отчёты, графики и визуализации.
6️⃣ docs/: Документация проекта и README.
❤️ — ставьте лайк если годно)
🔵 А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»
Proglib Academy #оффер_мечты
Короче, вот вам такой чек-лист, его сохранили наши ДСеры, пользуйтесь — бесплатно:
📁 data-science-project/
├── 📁 data/
│ ├── 📁 raw/
│ ├── 📁 processed/
│ └── 📁 external/
├── 📁 notebooks/
│ ├── 📄explore_data.ipynb
│ ├── 📄 …
│ ├── 📄 traine.ipynb
│ └── 📄 evaluate.ipynb
├── 📁 src/
│ ├── 📁 data/
│ │ ├── 📄 load_data.py
│ │ ├── 📄 process_data.py
│ │ └── 📄 split_data.py
│ ├── 📁 features/
│ │ └── 📄select_feature.py
│ ├── 📁 models/
│ │ ├── 📄 train.py
│ │ ├── 📄 predict.py
│ │ └── 📄 evaluate.py
│ ├── 📁 visualizations/
│ │ └── 📄 plot_results.py
├── 📁 tests/
│ ├── 📄 test_models.py
│ └── 📄 test_visualise.py
├── 📁 reports/
│ ├── 📁 figures/
│ └── 📄 report.md
├── 📁 docs/
│ └── 📄 README.md
├── 📄 requirements.txt
├── 📄 .gitignore
└── 📄 LICENSE
Пояснение основных директорий:
1️⃣ data/: Хранит данные на разных этапах (необработанные, обработанные, внешние).
2️⃣ notebooks/: Ноутбуки для пошагового эксперимента (например, исследование данных, создание признаков).
3️⃣ src/: Python скрипты для модульных операций:
• data/: Загрузка, очистка и разделение данных.
• features/: Создание и отбор признаков.
• models/: Обучение модели, предсказания и оценка.
• visualizations/: Генерация графиков и визуальных выводов.
4️⃣ tests/: Юнит-тесты для проверки работы скриптов и пайплайнов.
5️⃣ reports/: Финальные отчёты, графики и визуализации.
6️⃣ docs/: Документация проекта и README.
❤️ — ставьте лайк если годно)
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1👾1
🐍 Промпт дня: собеседование по Python
Этот промт понравился го-разработчикам и оказалось если поменять go на python, то промт тоже очень круто работает. Используем для поиска оффер-мечты. Вы получите полноценное mock-интервью: с вопросами, разбором ваших ответов, фидбэком и пояснениями.👀
Вот промпт, который можно вставить в ChatGPT:
А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»🙌
Proglib Academy #оффер_мечты
Этот промт понравился го-разработчикам и оказалось если поменять go на python, то промт тоже очень круто работает. Используем для поиска оффер-мечты. Вы получите полноценное mock-интервью: с вопросами, разбором ваших ответов, фидбэком и пояснениями.
Вот промпт, который можно вставить в ChatGPT:
"You are a Senior Python Developer and experienced interviewer, known for your ability to assess a candidate's Python proficiency through targeted questions and constructive feedback. Your goal is to conduct a mock Python interview, simulating a real-world technical assessment. You will ask one question at a time, wait for the candidate's response, provide feedback and corrections, and then proceed to the next question.
Use the format below:
Question Number: $question_number
Question: $python_question
(Wait for candidate's response)
Feedback on Candidate's Response
Strengths: $strengths_of_response
Areas for Improvement: $areas_for_improvement
Corrected/Improved Answer (if necessary): $corrected_answer
Next Question
(Proceed to the next question, following the same format)
Begin the mock interview"**
А это наш курс для тех, кто хочет прокачаться в ИИ → «AI-агенты для DS-специалистов»
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🙏1
Попалась очень интересная статья для эйчаров — разбор приёмов, которые используют рекрутеры, чтобы находить frontend-специалистов через Google.
• Используют специальные Google-запросы (boolean search), чтобы находить нужные резюме прямо на сайтах.
• Уточняют скиллы (типа SASS, React, TypeScript, open source, UI/UX), фреймворки и даже локации.
• Ищут активность на GitHub, Stack Overflow и даже Meetup.
• Понимают по фразам и ключам, кто что умеет и как давно в теме.
Пример запроса:
(intitle:резюме OR inurl:resume) "frontend разработчик" (React OR Vue OR Angular) -вакансия -пример -sample
• Понимать, по каким ключам нас ищут — и вставлять их в резюме/GitHub/портфолио.
• Добавлять конкретные скиллы и технологии — даже если это pet-проекты.
• Делать открытые профили: GitHub, CV, даже Telegram-бот с вашим портфолио — чтобы нас можно было найти.
• Тренироваться гуглить себя как HR.
В статье полная инструкция, рекомендую всем, кто ищет работу брать на вооружение
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Ты можешь годами учить Python, но без понятных и прикладных проектов HR пройдёт мимо.
🔹 Работа с реальными данными
Проекты на pandas, numpy, matplotlib. Возьми датасет — сделай анализ, визуализацию, вывод.
Пример: «Исследование цен на недвижимость в Москве».
🔹 Парсинг и автоматизация
Скрипт, который собирает вакансии с hh и отправляет тебе в Telegram? Отлично.
Используй requests, BeautifulSoup, Selenium.
🔹 API и Telegram-боты
Покажи, что можешь работать с внешними сервисами. Flask/Django + FastAPI — must have.
Пример: Бот, который даёт рекомендации по фильмам через API КиноПоиска.
🧠 Как подать:
— Сделай лендинг на GitHub Pages: описание, скриншоты, ссылки на код.
— В README объясни: что это, зачем, как запускать.
— Покажи развитие: от первой версии до улучшений, что ты доработал.
Ты уже собираешь портфолио?
Задавайте вопросы и присылайте свои портфолио на разбор
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Это миф, который убил больше карьер, чем плохая документация в pandas.
Ты не просто пишешь код. Ты — бизнес-мозг на стероидах. И если ты не умеешь это показать — ты не Data Scientist, ты «очередной резюме с курсеры».
1. Четкий портрет: бизнес-мышление, Python, SQL, машинка, soft skills
2. Минимум воды, максимум пользы, использование фильтров
3. Проверка на критическое мышление и умение объяснять сложное просто
4. Заинтересованность в том, что ты можешь сделать для их бизнеса
А теперь вопрос:
📌 Ты умеешь показать всё это за 30 секунд, пока читают твое резюме?
Не просто учи техничку —
🔹 учись мыслить как бизнес,
🔹 говорить как человек,
🔹 и показывать себя как тот, кто реально решает задачи, а не просто «знает Python».
А кто еще не в ладах с техничкой, то вот вам обновленный курс по пайтон
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
TARIFF — это шуточный репозиторий в духе политической сатиры, который позволяет вводить пошлины на Python-библиотеки. Несмотря на ироничную подачу, проект набирает популярность в Python-сообществе.
Установка:
pip install tariff
Использование:
import tariff
# Устанавливаем пошлины (название_пакета: процент)
tariff.set({
"numpy": 50, # 50% пошлина на numpy
"pandas": 200, # 200% на pandas
"requests": 150 # 150% на requests
})
# Теперь при импорте эти пакеты будут замедлены!
import numpy # +50% к времени импорта
import pandas # +200%
1. Это оригинальный проект для портфолио — работодатели обожают необычные штуки, которые показывают креатив и кодинг-скилл.
2. GitHub, repo, setup.py, pip — всё как у взрослых.
3. TARIFF уже обсуждают в Python-сообществе. А ты можешь форкнуть, доработать и показать на собесе.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1😁1
Совет звучит заманчиво: «Попробуй всё — потом решишь, кем быть»
Человек скачивает 8 курсов, ставит 6 IDE, пробует 4 фреймворка — и везде чувствует себя нубом. И главное — не продвигается никуда.
Холодный факт: ты не можешь выбрать направление, если ты нигде не копнул глубже пары дней.
Потому что работа мечты — это не то, что ты сразу выбираешь.
Это то, к чему ты приходишь через опыт, ошибки и практику.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2💯1
Представьте, что у вас в распоряжении безлимитное время опытного Python-разработчика. Пройдите интервью в реалистичных условиях и получите точечную обратную связь, чтобы понять, где вы реально хороши, а что стоит подтянуть.
Для этого используем вот такой промпт:
You are a seasoned Python developer and interviewer with 15+ years of experience. Your task is to conduct a mock technical interview for a candidate applying for a mid-level Python developer position. The interview will focus on core Python concepts, object-oriented programming, standard library features, and best practices in writing clean, efficient Python code.
Your approach will be to ask one question at a time, wait for the candidate's response, provide constructive feedback on their answer (highlighting strengths and areas for improvement), and then proceed to the next question. The goal is to simulate a real-world interview experience and help the candidate identify areas where they need to improve their knowledge.
Here's the format you will follow for each question:
Question:
$interview_question
[Pause for Candidate's Response]
Feedback:
Strengths: $positive_feedback_on_answer
Areas for Improvement: $constructive_criticism_and_suggestions
Next Question:
$next_interview_question
Begin the mock interview
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если раньше страх перед собеседованием — это была такая базовая штука, типа «меня сейчас раскусят и выведут на чистую воду»,
то теперь это — внутренний баг, который мешает вам закинуть свой код в прод.
Ты не боишься собеседования.
Ты боишься выйти из образа «вечного студента».
А ведь именно в этот момент ты становишься джуном. Настоящим. Не по резюме — а по голове.
Джун — по определению не знает всего.
Джун — это не готовый продукт. Это заготовка.
И с тебя никто не требует знать всё.
Но вот что требуют — нормально думать вслух и не прикидываться сеньором.
— Т.е., если ты не знаешь, но логично рассуждаешь — тебе плюс.
— Если ты не уверен, но говоришь честно — тебе плюс.
— Если ты сказал «не знаю, но вот как бы я гуглил» — вообще космос.
Они ждут живого человека, который умеет учиться.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если хочешь оставаться востребованным фронтендером в 2025-м, готовься — лёгких путей не будет, но и ничего невозможного. Вот что действительно стоит держать под контролем:
Знать просто «JS» уже не прокатит. Освой новые фичи, пиши на TypeScript — он как злобный преподаватель: сначала бесит, потом понимаешь, зачем он нужен.
React до сих пор в топе, особенно с его Server Components. Если проект серьёзный — там точно что-то из этого используется. Ну или хотя бы Tailwind + React как минимум.
Next.js или Nuxt.js — must-have. Умеешь делать серверный рендеринг и статическую генерацию? Значит ты не просто фронтендер, а оптимизатор SEO, лорд скорости загрузки и повелитель ботов Google.
GitHub Copilot, Codeium, ChatGPT-плагины — всё это твои новые тиммейты. Нет, они не отнимут работу. Но если ты не будешь с ними работать — отнимут.
Офлайн-режим, пуши, лайк от Google — делай как надо, и пользователи вернутся даже без интернета.
Нужен супер-перформанс? Подключи Wasm и пусть браузер дышит на полную. Особенно если ты делаешь что-то около AI, 3D или визуализации.
Делай не просто «чтобы работало», а «чтобы было консистентно и красиво». Компоненты, переиспользование, UI-киты — это как чистая кухня: никто не видит, но все кайфуют.
В 2025 году делать недоступные сайты — всё равно что выпускать VHS-кассеты. Не игнорь эту тему, будь профи.
Скучно точно не будет
P.S. Если хотите получить полный комплекс знаний по фронту, то у нас есть курс: Frontend Basic: принцип работы современного веба
#оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:
💼 Из стюардессы — в DevOps
Обычная девушка работала стюардессой. В свободное время начала изучать AWS, SQL и API.
Постепенно перешла в авиационной компании на роль системного администратора, потом устроилась инженером поддержки.
Сегодня она уже на пути в DevOps/SRE, продолжает учиться и расширять навыки.
📈 Что сработало:
— начать с IT-ролей с низким порогом входа (поддержка, администрирование);
— учиться на реальных задачах, а не только по курсам;
— целенаправленно наращивать компетенции (облака, базы, автоматизация).
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1👏1
Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:
💼 Из поддержки / Linux — в DevOps
Один парень несколько лет работал как инженер поддержки и Linux / AIX администратор. Постепенно стал писать скрипты, автоматизировать задачи, изучать CI/CD и облака. В итоге устроился DevOps-инженером.
📈 Что сработало:
— старт с роли с низким порогом поддержка, Linux/системное администрирование
— добавление автоматизации и скриптов даже в рамках текущей работы
— целенаправленное изучение инфраструктуры, CI/CD и облачных сервисов
— постепенное продвижение по задачам и доказательство ценности
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1😍1
🌐 Чек-лист: как искать работу Python-разработчику
Чтобы не застрять в вечном debug своей карьеры, держим в голове (и перед глазами) понятный план. Вот чек-лист на период поиска:
✅ Обновите резюме и профиль (и GitHub тоже!)
Ваш профиль — это ваша витрина. Убедитесь, что в нём отражены:
• актуальные технологии (например, Python 3.12, FastAPI, Django, Flask, SQLAlchemy, Celery и т. д.)
• понятные результаты («реализовал API для аналитической системы», а не «писал бэкенд»)
• ссылки на GitHub с чистыми, структурированными проектами — лишнее лучше скрыть или удалить
✅ Сформулируйте ключевые навыки и корректные поисковые запросы
Большинство рекрутеров используют фильтры. Добавьте в резюме чёткие названия технологий:
PostgreSQL, Redis, Docker, Celery, Pandas, NumPy, REST, FastAPI, pytest, CI/CD, AWS, Kubernetes.
✅ Следите за вакансиями регулярно, но без стресса
• Настройте уведомления на LinkedIn, Habr Career, hh.ru
• Подпишитесь на Telegram-каналы с вакансиями, например, наш канал с вакансиями для Python-разработчиков
✅ Готовьтесь к собеседованиям заранее
• Освежите базовые концепции: асинхронность (asyncio, await), ООП, типизация, SOLID, принципы работы REST API
• Подумайте, какие проекты можно привести как примеры: pet-проекты, участие в open-source, фриланс
• Отработайте формулировки, которые показывают ваш вклад — рекрутеры ценят конкретику и измеримые результаты
💬 А вы сейчас ищете работу? Сколько уходит времени — пару дней или пару месяцев? Делитесь опытом👇
🏃♀️ Proglib Academy
#оффер_мечты
Чтобы не застрять в вечном debug своей карьеры, держим в голове (и перед глазами) понятный план. Вот чек-лист на период поиска:
Ваш профиль — это ваша витрина. Убедитесь, что в нём отражены:
• актуальные технологии (например, Python 3.12, FastAPI, Django, Flask, SQLAlchemy, Celery и т. д.)
• понятные результаты («реализовал API для аналитической системы», а не «писал бэкенд»)
• ссылки на GitHub с чистыми, структурированными проектами — лишнее лучше скрыть или удалить
Большинство рекрутеров используют фильтры. Добавьте в резюме чёткие названия технологий:
PostgreSQL, Redis, Docker, Celery, Pandas, NumPy, REST, FastAPI, pytest, CI/CD, AWS, Kubernetes.
• Настройте уведомления на LinkedIn, Habr Career, hh.ru
• Подпишитесь на Telegram-каналы с вакансиями, например, наш канал с вакансиями для Python-разработчиков
• Освежите базовые концепции: асинхронность (asyncio, await), ООП, типизация, SOLID, принципы работы REST API
• Подумайте, какие проекты можно привести как примеры: pet-проекты, участие в open-source, фриланс
• Отработайте формулировки, которые показывают ваш вклад — рекрутеры ценят конкретику и измеримые результаты
💬 А вы сейчас ищете работу? Сколько уходит времени — пару дней или пару месяцев? Делитесь опытом👇
#оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM