Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Уход за животными
Тренеры
Автоинструкторы

Программисты — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-12-11
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-12-11
Описание
Data Science. Разработка с нуля, Решение олимпиадной задачи на python. Асимметричный диалог (26 баллов) Ограничение времени 1 с Ограничение памяти 64.0 Мб Ввод стандартный ввод Вывод стандартный вывод [анализ кода; автономное управление] Умный робот-пылесос фирмы «АБ-Мур» несколько лет прекрасно справлялся со своей основной задачей, как в один прекрасный день перестал реагировать на команды и вместо этого тихо мигал красным огоньком. Коля Четвёркин поискал в интернете и узнал, что недавно на центральном сервере обновили ключи шифрования, и если пылесос не успел их синхронизировать, нужно сделать это вручную. А именно – зайти в консоль прошивки и запустить утилиту синхронизации. Её название отличается от пылесоса к пылесосу, но известно, файл утилиты имеет расширение«.FLG» и лежит в начальном каталоге. Да, в пылесосе есть настоящая операционная система, и у неё есть много команд. Нас будут интересовать шесть: DIR – выводит построчно названия файлов в текущем каталоге. EXEC a – запускает файл a (если он существует и исполняемый). если файл не существует, система ответит ERROR NOT EXIST. если файл не исполняемый, система ответит ERROR NOT EXECUTABLE. COPY a b – копирует файл a в файл b (если a существует, а b – не существует). если b существует, система ответит ERROR EXIST. DEL a – удаляет файл a (если он существует и не исполняемый). если файл нельзя удалить, система ответит ERROR CANT DELETE TRUE – ничего не делает. EXIT – завершает сеанс. Если команда не существует, система отвечает ERROR SYNTAX. Если количество параметров не совпадает с необходимым для команды, система отвечает “ERROR PARAMETER“. Если указанный файл не существует, система отвечает ERROR NOT FOUND, если не указано иначе. Если команда выполнена успешно, то последней отдельной строкой (после вывода самой команды) возвращается OK. Все эти команды работают благодаря интерпретатору команд, который тоже лежит в начальном каталоге. И его название тоже отличается между моделями пылесосов. В интернете пишут, что варианта три – COMMAND.COM, EXECUTOR.EXE или INTERPRT.INT. Но подключившись и выполнив первую команду, вместо файлов Коля увидел странные названия. Оказалось, что буквы и цифры в выводе перемешаны. То ли генератор вывода сломан, из-за чего вместо одной буквы выводится другая, то ли производитель специально подстроил шифрование. В пользу последней версии играет вычитанное в интернете предупреждение: если попытаться обратиться к интерпретатору не той версии или выполнить более10 команд за сеанс, система заблокируется, и пылесос точно придётся нести в сервисный центр. Коля очень не хочет нести пылесос в сервис и надеется отремонтировать его своими силами. Помогите Коле пробиться через защиты от производителя и напишите программу, которая запускает утилиту (или хотя бы интерпретатор команд). Задача проверяет навык анализа кодов и реализации автономного управления, что потребуется при решении финальной задачи. Для решения этой задачи у вашей команды есть 20 попыток. Протокол взаимодействия Это интерактивная задача. Ваша программа взаимодействует с проверочной системой посредством стандартных потоков ввода и вывода. Каждое входящее и исходящее сообщение должно сопровождаться переносом строки и очисткой буфера. Иными словами, после отправки сообщения программа должна очистить буфер (выполнить flush) и считать ответ от системы (прочесть строку или несколько строк). В случае некорректного поведения решения, проверка прерывается с вердиктом PE (Presentation Error). Ваше решение отправляет команду согласно условия задачи. Одна команда – одна строка. Проверочная система отвечает произвольным числом строк. Система оценивания Решение проходит проверку на наборе пылесосов. Если решение запускает интерпретатор команд, за пылесос присуждается 50%. Если же запускается утилита синхронизации, за пылесос ставится полный балл. Примечание Каждое входящее и исходящее сообщение должно сопровождаться переносом строки. Очистка буфера в Python делается функцией sys.stdout.flush(), в Java – System.out.flush(), в C++ – std::flush.
Похожие заказы

Data scientist

дистанционно
договорная
Настройка. Пожелания и особенности: Инженер по эксплуатации Data-платформы / Инженер сопровождения (Middle/Senior) Ищем инженеров сопровождения для работы на проекте крупного банка. Формат: удалённо Локация: РФ Гражданство: РФ Занятость: полная График: по МСК Срок проекта: от 1 года Уровень: Middle / Senior Требования Обязательно: — Практический опыт сопровождения промышленных кластеров Oracle / PostgreSQL на уровне L2/L3: самостоятельная диагностика и устранение инцидентов, работа с логами, сетью, ОС и БД. — Администрирование Oracle / PostgreSQL: настройка, управление сессиями, PXF, backup/restore, изменение конфигурации без перезапуска. — Глубокие навыки диагностики Linux и сетей: поиск проблем на уровне ОС, соединений и приложений, анализ больших логов, regexp. — Написание Ansible playbook, автоматизация конфигураций, откат изменений через Git и повторный прогон. — Установка и настройка nginx: работа с конфигами, проверка синтаксиса, reload без остановки сервиса. — Работа с SSL-сертификатами: проверка, конвертация форматов, обновление на production. — Уверенный SQL: JOIN, агрегатные и оконные функции, сложные выборки, анализ расхождений, диагностика и базовая оптимизация запросов. — Самостоятельное проведение технических работ и релизов в production: backup, rollback plan, уведомления, пострелизные проверки. — Опыт с Grafana и ITSM-системами: регистрация, маршрутизация и эскалация инцидентов. — Ведение эксплуатационной документации и базы знаний. Будет плюсом: — Informatica ETL — Python, Pandas — Apache Airflow: мониторинг DAG, анализ ошибок, restart заданий — Omnitracker — FineBI — участие в DR-тестировании — LDAP / Active Directory, сопровождение ролевых моделей и требований ИБ — Greenplum Задачи — Мониторинг работоспособности компонентов ИС, инфраструктуры, ETL и интеграций. — Анализ инцидентов, логов и результатов автоматических проверок качества данных. — Настройка и развитие мониторингов и контрольных проверок. — Сопровождение релизов: проверка документации, установка, пострелизная проверка, контроль стабилизации. — Сопровождение ролевой модели и требований ИБ. — Участие в DR-тестировании. — Работа с инцидентами через ITSM. — Ведение эксплуатационной документации и базы знаний. Чтобы мы рассмотрели отклик, пожалуйста, напишите в сообщении: 1) С какими БД работали в промышленной эксплуатации — Oracle / PostgreSQL / Greenplum? 2) Был ли hands-on опыт L2/L3 сопровождения и самостоятельного разбора инцидентов? 3) Есть ли практический опыт с Ansible, Linux, nginx и SSL-сертификатами?.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Обучение. Пожелания и особенности: Здравствуйте! Ищу наставника-практика, который поможет мне с нуля освоить аналитику данных и подготовиться к первым собеседованиям. Мой реальный уровень: Python: Знаю базовый синтаксис (переменные, списки, словари, циклы if/for, функции). Пишу в PyCharm. Но я совершенно не знаю Pandas и Numpy — это мой главный пробел. SQL: Работала с PostgreSQL. Умею делать простые SELECT, JOIN, GROUP BY. Оконные функции и сложные подзапросы — пока слабо, хочу прокачать до уверенного уровня. Статистика: школьная база, хочу понять, как применять её на практике (проверка гипотез, распределения). Мои цели: Обучение с нуля библиотекам Pandas/Matplotlib/Seaborn для обработки и визуализации данных. Помощь в выборе первой специализации — я пока не знаю, что мне ближе, надеюсь на вашу подсказку. Совместная разработка 1–2 пет-проектов (например, анализ датасета с продажами или пользователями) для портфолио на GitHub. Разбор типовых задач с собеседований (SQL + продуктовые метрики). По формату: я открыта к предложениям. Готова начать с пробного урока (чтобы понять, комфортно ли нам работать), а дальше обсудим регулярность (хочу заниматься 1–2 раза в неделю). Очень жду откликов от тех, кто умеет объяснять сложные вещи "на пальцах" и работает с джунами.
Кострома Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Необходимо срочно реализовать учебный ML-проект по Entity Resolution — автоматический поиск и дедупликация клиентских профилей. По ТЗ датасет должен быть предоставлен организаторами/университетом. На данный момент файла датасета у меня нет, поэтому нужно разработать воспроизводимый pipeline, который будет работать после его получения. Что требуется: — EDA и анализ дубликатов; — очистка и нормализация ФИО, email, телефонов и других полей; — blocking для поиска кандидатов; — feature engineering и признаки похожести; — ML-модель для определения дубликатов; — Precision / Recall / F1 и подбор порогов; — объединение найденных дубликатов в кластеры; — error analysis и правила auto-merge / manual review; — Streamlit-интерфейс для демонстрации результата. На выходе нужен готовый воспроизводимый Python-проект с Git, README, requirements/pyproject, метриками, Streamlit-демо, кратким техническим отчётом и презентацией. Стек: Python 3.10+, pandas, numpy, scikit-learn, RapidFuzz и другие open-source библиотеки. Важно: нужен специалист именно с опытом ML / Entity Resolution, который сможет объяснить решение на защите, а не просто предоставить код. Срок: до 10.09 включительно.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Помощь в решении задачи. Необходима помощь в выполнении аналитической задачи системе optimacros.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта.
Тверь Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля.
Екатеринбург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Т.
Москва Фрилансеры