Перезапустите службы, распределите службы, перенаправьте трафик.

А что мешает юзать сырые запросы? Сама алхимия очень сложная

#вакансия #удаленка #фултайм #datascientist #python

• Data Scientist / Специалист по анализу данных#вакансия #удаленка #фултайм #datascientist #python

• Data Scientist / Специалист по анализу данных
Подчинение начальнику Отдела анализа данных (Департамент Проектных практик).
• Локация: Москва , https://www.ugmk.com/
• Формат: удаленка
• ЗП вилка: 240к gross
• контакты: @dianna_91https://www.ugmk.com/
• Формат: удаленка
• ЗП вилка: 240к gross
• контакты: @dianna_91

Обязанности:
• Разработка гибридных моделей (физика/электротехника/химия + ML) технологических советчиков/подсказчиков производственной деятельности различной сложности, включая моделирование процессов оборудования, производственных и технологических процессов.
• Реализация разработанных моделей в тиражируемых продуктах и участие в их развёртывании на заводах совместно с другими членами команды разработки.
• Разработка моделей поиска оптимальных режимов работы промышленного процесса на основе моделей процесса, текущей ситуации и известных ограничений на управление.
• Техническая поддержка разработанных моделей, их развитие и совершенствование по итогам промышленной эксплуатации.
• Изучение новых подходов к решению индустриальных задач с помощью машинного обучения.
 
Обязательные навыки:
• Обязательно высшее образование в области математики или физики.
• Опыт работы в области Data science от 2 лет.
• Знание теории вероятностей, временных рядов, математической статистики, методов машинного обучения.
• Знание базовых алгоритмов и структур данных.
• Уверенные знания языков Python, R и основных ML-библиотек (numpy, pandas, scikit-learn, Scikit-Learn, XGBoost/, Scipy и др.).
• Знания технологий Hadoop, Spark, H20.ai, Cloud AI platforms, контейнеризации.
• Понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения, границ их применимости, понимание возможных причин почему алгоритм не работает и способность самостоятельно найти решение.
• Умение оценивать сроки разработки модели.
• Знание основ SQL и оптимизации аналитических запросов при запросе к базам данных.
• Опыт работы с задачами оптимизации (линейное и нелинейное программирование).
• Желание глубоко погружаться в область гибридного моделирования процессов отрасли, в особенности работы технологического оборудования.
 
Дополнительные навыки:
• Опыт работы с DL фреймворками Tensorflow/PyTorch, знание основных архитектур.
• Опыт в моделировании физических процессов (например, что такое закон сохранение массы и энергии), а также большое желание изучить эти процессы для разработки эффективных инновационных решений в промышленности.
• Знания в одной из отраслей (машиностроение, нефтегазовая, энергетическая, горнорудная)
• Успешный опыт решения задач на Кaggle.
• Опыт работы с GitLab, Jira, Confluence.
• Практический опыт реализации ML-проектов.
• Опыт работы c библиотеками оптимизации pyomo, pulp, scipy.
 
Условия:
• Интересные задачи, возможности профессионального роста в проектах цифровизации промышленности.
• Плоская структура компании, участие в принятии решений.
• Оформление по ТК РФ.
• Оплачиваемый полис ДМС (включая стоматологию) после 3 месяцев работы в компании.
• Комбинированный формат работы (офис / дом), офис в 5 минутах от м. Шаболовская., возможна полная удаленка.
• Широкая линейка решений.

#вакансия #удаленка #фултайм #инженерданных

• Инженер данных#вакансия #удаленка #фултайм #инженерданных

• Инженер данных
Подчинение Начальнику отдела анализа данных (Департамент проектных практик).
• Локация: Москва , https://www.ugmk.com/
• Формат: удаленка
• ЗП вилка: 230к gross
• контакты: @dianna_91https://www.ugmk.com/
• Формат: удаленка
• ЗП вилка: 230к gross
• контакты: @dianna_91
 
Обязанности:
• Создание процессов обработки данных.
• Определение необходимых инструментов автоматизированной обработки данных в рамках технологического стека, используемого в Компании.
• Описание источников и приемников данных (логические и физические модели данных).
• Описание процессов обработки данных.
• Реализация процессов автоматизированной поддержи и мониторинга разработанных процессов обработки данных.
• Определение и разработка схемы подключения источников и приемников к корпоративной платформе управления данными.
• Реализация и документирование интеграционного взаимодействия между информационными системами (в т.ч. разработка ETL/ELT процессов).
• Обеспечение требований безопасности в реализуемых процессах обработки и хранения данных.
• Обеспечение требований логирования и мониторинга в реализуемых процессах обработки данных.
• Определение требований по качеству данных.
• Самостоятельное извлечение и загрузка данных в различные источники данных.
• Написание manual и automated DQ тестов.
• Определение консистентности данных.
 
Обязательные навыки:
• Высшее образование.
• Опыт разработки процессов обработки данных, использование ETL инструментов для извлечения и загрузки данных, умение работать с хранилищами данных (реляционными и нереляционными) от 1 года.
• Опыт участия в интеграционных проектах.
• Опыт подготовки и обработки данных (в т.ч. manual и automated DQ тесты) для последующего использования человеком и машиной.
• Владение SQL и алгоритмическими языками: Python (обязательно), Javа или Scala (опционально).
• Опыт работы с реляционными и NoSql базами данных PostgreSql, Teradata, MongoDB, MsSql, MySQL, Oracle.
• Опыт работы с инструментами BI, такими как Tableau, Power BI, Looker, Shiny.
• Знания технологий Hadoop, Spark, H20.ai, Cloud AI platforms, контейнеризации.
• Опыт использования git и docker.
• Опыт работы с командной строкой linux, зание bash и POSIX-команд.
• Опыт работы с системами управления конфигурацией: Ansible, Chef (желательно).
• Опыт разработки технической документации.
• Опыт использования schedulers and workflow-management systems: Oozie, Airflow (желательно).
• Опыт работы с очередями сообщений – Rabbitmq, Kafka.
• Умение работы с большим объемом информации.
• Ориентация на результат, опыт внедрения изменений / продуктов.
• Английский язык (желательно).
 
Условия:
• Интересные задачи, возможности профессионального роста в проектах цифровизации промышленности.
• Плоская структура компании, участие в принятии решений.
• Широкая линейка решений.
• Оформление по ТК РФ.
• Оплачиваемый полис ДМС (включая стоматологию) после 3 месяцев работы в компании.
• Комбинированный формат работы (офис / дом), офис в 5 минутах от м. Шаболовская. Возможна полная удаленка.

Описание прям какого то рая неземного, на деле окажется 👎

Ребят всем привет

def get_user(id):
   try:
       with sqlite3.connect('basa.db') as db:
           cursor = db.cursor()
           res = cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE user_id = ?', (id)).fetchall()
           for row in res:
               return row
   except:
       pass    


Подскажите как сформировать правильно запрос. При вызове и передаче ID вылетает ошибка если данного ID нет в базе

Так и должно быть

Не срабатывает исключение, и возврат не происходит

usercheck = get_user(chat_id)
   if  usercheck[0] != chat_id or usercheck == None:

А ошибка по типу NoneType object is not subscritable

Насколько глупо создавать рекурсию которая вызывает более чем еще одну рекурсию?

Вообще рекурсию создавать глупо

😂😂😂

Вот именно

Все стараются без рекурсии делать потому что от неё одни проблемы

Сложно поддерживать код, обычно ограниченная глубина еще

В си например стек ограничен, в питоне есть тоже максимальная глубина

Точно

Хорошо, но более конкретно на мой вопрос ответьте

Глупость в квадрате получается