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Como detectar vagas "não boas" com Python?

Como detectar vagas "não boas" com Python?

Nesta palestra apresento um projeto simples Just Python para baixar e analisar vagas de trabalho que não são interessantes pra você.

O arquivo de métricas do que é interessante ou não pra você é configurável.

Transcript

  1. Como detectar vagas "não boas" com Python? if not good_job:

    else: send_my_cv()
  2. Eu Rafael Henrique da Silva Correia @rafaelhenrique http://blog.abraseucodigo.com.br - Desenvolvedor

    Python na Olist (temos vagas!) - Aprendiz de Golang - Rogue em World of Warcraft - Não gosto de Java!
  3. Vagas “não boas”, definição • De merda • “Arrombadas” (https://twitter.com/vagasvtnc)

    • Ruins • Zuadas • Estranhas • Trabalho escravo • Com salário horrível • Que eu não quero pra mim • Que eu não quero para meus amigos
  4. A inspiração!

  5. A inspiração!

  6. O meu arquivo de métricas

  7. Sobre as vagas... Todas as vagas que eu coloquei na

    palestra não são ruins e nem boas, apenas são boas e ruins para o meu conceito do que é bom ou ruim, vide arquivo metrics.csv, vale ressaltar que não estou de zuera com nenhuma empresa em específico somente com as descrições de que as pessoas escrevem. Caberá somente a você avaliar se a vaga te serve. PS: A vaga do 99jobs da Olist foi só pra fazer propaganda mesmo na caruda pra vocês verem mesmo e para que talvez vocês venham trabalhar comigo, pois eu preciso de amiguinhos
  8. O resultado https://github.com/rafaelhenrique/poor_jobs_analyzer

  9. To be continue ... Bora dar continuidade a este software?

    Aceitamos PRs :D …. Fica ai o convite!
  10. Referências Trabalhe conosco: https://www.99jobs.com/olist Code Highlighter https://github.com/romannurik/SlidesCodeHighlighter Documentação do módulo

    Regex https://docs.python.org/3/library/re.html Documentação do módulo CSV https://docs.python.org/3/library/csv.html Capítulo 1 - Python Cookbook - Data Structures and Algorithms https://github.com/dabeaz/python-cookbook/blob/master/src/1/sort_a_list_of_dictionaries_by_a_co mmon_key/example.py
  11. Obrigado! Perguntas!? Rafael Henrique da Silva Correia @rafaelhenrique http://blog.abraseucodigo.com.br https://speakerdeck.com/rafaelhenrique