100+ Cơ hội giới thiệu job của Danh mục Python Developers

Tuyển dụng việc làm Python Developer lương cao | Aniday

1. Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng, được giải thích với ngữ nghĩa động. Trình độ cao được xây dựng trong các cấu trúc dữ liệu, kết hợp với kiểu gõ động và liên kết động, làm cho nó rất hấp dẫn đối với Phát triển ứng dụng nhanh, cũng như sử dụng như một ngôn ngữ kịch bản hoặc chất kết dính để kết nối các thành phần hiện có với nhau. Cú pháp đơn giản, dễ học của Python nhấn mạnh khả năng đọc và do đó giảm chi phí bảo trì chương trình. Python hỗ trợ các mô-đun và gói, khuyến khích mô-đun chương trình và tái sử dụng mã. Trình thông dịch Python và thư viện tiêu chuẩn mở rộng có sẵn ở dạng nguồn hoặc nhị phân miễn phí cho tất cả các nền tảng chính và có thể được phân phối tự do.

Thông thường, các lập trình viên yêu thích Python vì năng suất mà nó mang lại. Vì không có bước biên dịch, nên chu trình chỉnh sửa - kiểm tra - gỡ lỗi cực kỳ nhanh. Gỡ lỗi chương trình Python rất dễ: một lỗi hoặc đầu vào xấu sẽ không bao giờ gây ra lỗi phân đoạn. Thay vào đó, khi trình thông dịch phát hiện ra lỗi, nó sẽ đưa ra một ngoại lệ. Khi chương trình không bắt được ngoại lệ, trình thông dịch sẽ in dấu vết ngăn xếp. Trình gỡ lỗi cấp nguồn cho phép kiểm tra các biến cục bộ và toàn cầu, đánh giá các biểu thức tùy ý, thiết lập các điểm dừng, bước qua mã một dòng tại một thời điểm, v.v. Trình gỡ lỗi được viết bằng chính Python, chứng thực cho sức mạnh nội tâm của Python. Mặt khác, thường thì cách nhanh nhất để gỡ lỗi chương trình là thêm một vài câu lệnh in vào nguồn: chu trình chỉnh sửa-kiểm tra-gỡ lỗi nhanh làm cho cách tiếp cận đơn giản này rất hiệu quả.

2. Lập trình viên Python (Python developer) sẽ làm gì?

Công việc của một Python Developer có thể bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu để giúp cung cấp thông tin chuyên sâu cho những người ra quyết định quan trọng. Họ thường xuyên sử dụng ngôn ngữ lập trình Python cho các tác vụ như phát triển web, viết kịch bản, quét web, phân tích dữ liệu và tự động hóa. Họ có thể giúp thiết kế khung cho mã mới, xây dựng các công cụ mới, xuất bản dịch vụ mới hoặc tạo trang web.

Python được sử dụng để tự động hóa vì đơn giản để viết và chuyển mã cho các dự án tương tự. Viết kịch bản liên quan đến việc tạo ra các chương trình nhỏ để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể giúp các nhà phân tích dữ liệu loại bỏ công việc buồn tẻ. Python không chỉ hữu ích cho các tác vụ tự động hóa vì nó còn có thể được sử dụng cho những thứ như phát triển web.

Do Python đơn giản như một ngôn ngữ lập trình, nó thường được sử dụng để xây dựng các tập lệnh để triển khai, quản lý các quy trình tự động hóa, dọn dẹp dữ liệu hoặc di chuyển dữ liệu. Họ có thể tạo các giải pháp mà người khác có thể hiểu và triển khai dễ dàng. Python trở nên tối ưu là nhờ khả năng tự động hóa các tập lệnh của họ thành một chuỗi các lệnh. Dù nhiệm vụ trong tay là gì, Python có thể giúp họ hoàn thành công việc.

Python là một khởi đầu tuyệt vời nếu bạn muốn học viết mã. Với Python, bạn có thể tìm thấy các cơ hội phát triển web, khoa học dữ liệu, học máy, AI, quét web và hơn thế nữa. Nó như một ngôn ngữ linh hoạt với khả năng vô tận tác động đến các ngành công nghiệp ở khắp mọi nơi.

3. Tại sao Python là một ngôn ngữ thông dụng?

Python đang được sử dụng trong phát triển web, học máy, AI, tính toán khoa học và nghiên cứu học thuật. Sự phổ biến của nó có thể được ghi nhận với cộng đồng khoa học dữ liệu đang phát triển bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy. Các ngành công nghiệp như giáo dục, y tế và tài chính đang sử dụng các ứng dụng học máy để đổi mới tổ chức của họ.

Python được sử dụng rộng rãi bởi các công ty như Google, Netflix, Facebook, Pinterest, Spotify, Dropbox, v.v. Spotify đặc biệt sử dụng Python trong các dịch vụ phụ trợ của mình, thu thập dữ liệu người dùng để cung cấp các đề xuất và danh sách phát chính xác. Dropbox, một trong những nền tảng lưu trữ dựa trên nền tảng đám mây lớn nhất, sử dụng nhiều Python để cung cấp năng lượng cho dịch vụ của mình. Dropbox sử dụng các tập lệnh Python để tạo các ứng dụng gốc của nó trên mỗi nền tảng (Windows, macOS, Linux, iOS, Android, v.v.)

Với nhiều khả năng này, phải có những cơ hội lớn cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, phải không? Bởi vì Python dễ học như một ngôn ngữ đầu tiên và đặc biệt nếu bạn có hứng thú với việc học máy hoặc triển khai các tập lệnh, đây là một kỹ năng cần thiết để học.

4. Vai trò của một lập trình viên Python do Aniday tổng hợp

Lập trình viên Python sẽ code, thiết kế và triển khai các ứng dụng. Hơn nữa, người này thường phải fix bug, tạo các hệ thống có thể tích hợp, v.v. Vai trò và trách nhiệm của Python Developer phụ thuộc vào hồ sơ công việc, ngành hoặc ngành dọc và kinh nghiệm làm việc. Do đó, hãy làm rõ vai trò và trách nhiệm theo các loại khác nhau. Dưới đây là vai trò và trách nhiệm của Nhà phát triển Python dựa trên hồ sơ công việc:

Python web developer

- Viết logic phía máy chủ
- Làm việc trên các khung web
- Phối hợp với nhóm thiết kế để thu thập các yêu cầu của người dùng cuối
- Phát triển nền tảng phía máy chủ
- Triển khai ứng dụng
- Thực hiện điều chỉnh, khả năng sử dụng, cải tiến và tự động hóa
- Viết mã có thể tái sử dụng, vv

Software Engineer

- Phát triển và bảo trì phần mềm
- Viết và kiểm tra mã
- Tích hợp các ứng dụng với dịch vụ của bên thứ ba
- Chương trình gỡ lỗi
- Thực hiện các giải pháp bảo mật
- Nâng cao chức năng
- Đánh giá các yêu cầu sửa đổi tính năng
- Cung cấp giải pháp kỹ thuật
- Phối hợp với các nhóm nội bộ và hơn thế nữa

Automation Testing Engineer

- Làm việc trên các công cụ khung kiểm tra Python, bao gồm Pytest, PyUnit, Behave, v.v.
- Thực hiện các thử nghiệm hệ thống phức tạp
- Khắc phục sự cố mã
- Tạo tập lệnh thử nghiệm
- Thiết kế khung tự động hóa
- Thực hiện kiểm tra A / B
- Phối hợp với nhóm phát triển, v.v.

Machine Learning Engineer

- Thực hiện phân tích thống kê dữ liệu
- Đưa các mô hình Machine Learning (ML) vào sản xuất
- Nghiên cứu và biến đổi các nguyên mẫu Khoa học dữ liệu
- Nghiên cứu và thực hiện các thuật toán và công cụ ML thích hợp
- Thiết kế hệ thống ML
- Phát triển ứng dụng ML
- Thực hiện kiểm tra ML
- Tinh chỉnh thuật toán dựa trên kết quả kiểm tra
- Huấn luyện và điều chỉnh hệ thống ML khi cần thiết
- Mở rộng thư viện ML hiện có
- Luôn cập nhật các xu hướng ML mới nhất