хрыч?

шу-у-тка

прикинь, если верить hh ток 9 женщин знают в питере ansible

зачем тебе женщина с ансиблом?

Зачем тостеру ансибля?

прикинь, если верить hh ток 9 женщин знают в питере ansible

в тестерши

чтобы стенды себе делать не неделю

ты хотел сказать тестеру ансибл для того, что ты сам ансибль не умеешь?

у нас разные отделы, я им лишь с инфраструктурой помогу, а дальше буду ток кодерами заниматься

ты хотел сказать тестеру ансибл для того, что ты сам ансибль не умеешь?

ансибл - это твоя работа)

у них в тестах оч много кейсов будет, я не буду успевать

тестировщицы в целом недорогие, а вот и швец, и жнец, и на дуде игрец - дорогой.

хрыч сломался

мож в тестеры дочь подольского пригласить

9 женщин из пидера, ищущих работу на хэдхантере

дороже админов, я сейчас в 3 чатах qa, там за куда меньшее чем для админов платят 100, ручным тестерам....

Нет зп, нет тегов, прочитай сообщение в шапке пожалуйста по поводу оформления

Я не работодатель. Я не знаю зп.

Шо катит? Я говорю что Я не слышал давно.

Per asper ad astra!

#вакансия Город и адрес офиса: Санкт-Петербург, ст.м. Новочеркасская Формат работы: #офис Занятость: полная Зарплатная вилка: от 80 000 до 100 000 Описание вакансии: Компания Kupibilet.ru – ведущее онлайн-агентство по продаже авиабилетов ищет mid DevOps в нашу растущую команду! Необходимые знания: - основы топологии сетей, протоколов передачи данных, управляющих протоколов, маршрутизации - понимание принципа работы виртуализации (OpenStack...). Опыт работы с облачными сервисами - работа с Linux дистрибутивами (centos, redhat, debian) - свободное владение командной строкой Linux: bash, sed, awk. Умение писать shell-скрипты - умение использовать git - разграничение прав доступа (iptables, security groups) - опыт работы с базами данных (mysql, mongoDB) - умение быстро реагировать на сложные ситуации Если что-то в этом списке вы не знаете, не беда. Но предупредите об этом на собеседовании. Будет плюсом: - опыт работы с AWS - знание доп сервисов, таких как rabbitMQ, bind, memcached, redis, snort, ossec - опыт в области high load, big data - опыт работы системным инженером и/или DevOps инженером не менее 3-х лет Находимся в Санкт-Петербурге, в 5-х шагах от метро, в уютном, светлом и просторном офисе в бизнес-центре A класса. Душ, теплая охраняемая парковка для великов Современное железо для рабочего места Рабочие столы с подъемными механизмами; Отличная команда профессионалов, готовая всегда прийти на помощь Зерновой кофе, фрукты, печеньки Своя атмосфера. Это уютные посиделки, вкусняшки и, конечно,традиционная для нас «пятничная» пицца. Детали в ЛС или на почту sergey@kupibilet.ru

https://moikrug.ru/vacancies/1000033195?utm_campaign=email_campaign&utm_content=user_digest&utm_medium=email&utm_source=email_subscriptions Офигеть, на VB прогера ищут.... чудеса

почему я не вебешник

а может сразу ФОРТРАН?

тогда лучше выучить девопс и джаву

учи Кобол, будешь страдать также, получать больше )

Всем привет. Нужна помощь математиков и вообще всех, кто силен в вычислениях. Убедительная просьба не спрашивать глобально что и зачем, для чего все это, очень прошу смотреть на суть. В общем предположим есть парсер объявлений по доскам в определенной категории, пусть это будут смартфоны. Парсер пробегает по всем доскам и собирает со всех объявлений о продаже смартфонов цену. В результате получается некий пул цен, из которых затем нужно получить среднее значение - то есть узнать среднюю цену по смартфону на всех досках. НО. Все бы ничего, если бы некоторые объявлени не содержали "ошибочных" цен: к примеру некоторые объявления содержат цену в 1 рубль, а какие-то - миллион рублей за товар. Как следствия, такие значения не позволят вычислить объективную стоимость модели телефона по рынку. Собственно вопрос - каким образом можно исключить эти ошибочные значения и высчитать объективную среднюю стоимость продукта из всех оставшихся значений? Спасибо

Всем привет. Нужна помощь математиков и вообще всех, кто силен в вычислениях. Убедительная просьба не спрашивать глобально что и зачем, для чего все это, очень прошу смотреть на суть. В общем предположим есть парсер объявлений по доскам в определенной категории, пусть это будут смартфоны. Парсер пробегает по всем доскам и собирает со всех объявлений о продаже смартфонов цену. В результате получается некий пул цен, из которых затем нужно получить среднее значение - то есть узнать среднюю цену по смартфону на всех досках. НО. Все бы ничего, если бы некоторые объявлени не содержали "ошибочных" цен: к примеру некоторые объявления содержат цену в 1 рубль, а какие-то - миллион рублей за товар. Как следствия, такие значения не позволят вычислить объективную стоимость модели телефона по рынку. Собственно вопрос - каким образом можно исключить эти ошибочные значения и высчитать объективную среднюю стоимость продукта из всех оставшихся значений? Спасибо