Разработчик-стажер Python (backend+parsing)

Описание

Требования: Знание языка программирования Python Сбор датасета с помощью фреймворка Scrapy Базовые навыки работы с базами данных для хранения и обработки собранных данных в MongoDB Навыки работы с FastApi Навыки работы с aiogram Версионирование кода с Git и GitHub, CI/CD Желательно навыки работы сcelery + redis Умение работать c Linux Опыт работы с другими инструментами для парсинга данных Умение разрабатывать и оптимизировать веб-парсеры для сбора информации с различных источников Понимание принципов работы сетевых запросов и работы с HTML-разметкой и API Аналитические и проблемно-ориентированные навыки для обнаружения и устранения ошибок в парсерах Желание изучать новые технологии и методы для улучшения процесса парсинга Интересна тема аналитики недвижимости Обязанности: Разработка и поддержка парсеров для сбора данных с различных веб-сайтов согласно требованиям проектов Поддержка телеграмм-бота Анализ и оптимизация существующих парсеров для повышения их производительности и надёжности Тестирование парсеров для обеспечения корректного сбора и структурирования данных Регулярное обновление и доработка парсеров в соответствии с изменениями структуры и контента исходных веб-ресурсов Задокументирование разработанных парсеров и процессов их сопровождения Условия: 1. Режим работы: стажёрская позиция, полная занятость с возможностью гибкого графика. 2. Возможность принимать участие в реальных проектах и сопровождать парсеры, используемые в бизнес-процессах компании. 3. Оплата стажёрской позиции в соответствии с договорённостью. Преимущества нашего рекомендательного веб-сервиса: Мониторинг миллионов объявлений о продаже недвижимости в реальном времени Анализ цен конкурентов для оптимизации стратегии Прогнозирование спроса и предложения Выявление сезонных колебаний Интеграция с бизнес-аналитикой заказчика Анализируем базы данных недвижимости, чтобы находить объекты с высоким потенциалом для флиппинга. Учитываем множество факторов, включая местоположение, состояние, цену, потенциал роста стоимости и другие. Предоставляем вам список рекомендованных объектов, отсортированных по приоритетности. Рассчитываем предполагаемую прибыль от покупки, ремонта и продажи каждого объекта. Учитываем все затраты, включая стоимость приобретения, ремонта, налоги и комиссии. Помогаем вам выбрать наиболее выгодные варианты для инвестиций. Перспективы развитие в сфере Machine learning (ML), Big Data. Перспективы роста в карьере и денежном вознаграждении. Успешные стажеры могут рассчитывать на дальнейшее трудоустройство в компании и получение доли прибыли в стартапе.