- Страна
- Россия
- Зарплата
- 150 000 ₽ – 280 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Android-разработчик (Kotlin, Jetpack Compose)
Оценка ИИХорошая вакансия с прозрачной вилкой и современным стеком технологий. Проект с AI-составляющей выглядит перспективно для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности, требующий уверенного владения современным стеком (Compose) и понимания архитектуры мобильных приложений для маркетплейсов. Наличие AI-компонентов добавляет интересных технических вызовов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 150-280к рублей полностью соответствует рыночным ожиданиям для Middle/Senior Android-разработчиков в России. Верхняя граница является конкурентной для продуктовых компаний данного сегмента.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ONEMA уже сейчас
Присоединяйтесь к разработке инновационного маркетплейса с AI-ассистентом и прокачайте свои навыки в Jetpack Compose!
Описание вакансии
Android-разработчик (Kotlin, Jetpack Compose)
от 150 000 до 280 000 ₽
Вердиев Салех Илхам Оглы
Android-разработчик (Kotlin, Jetpack Compose) ONEMA · ВАКАНСИЯ О проекте Действующий маркетплейс с B2C-витриной, B2B-контуром для поставщиков и двумя мобильными приложениями. В продукте работает AI-ассистент: подбор товаров по запросу, рецепты, голос...
Откликнуться: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Jetpack Compose
- Kotlin
- Android
- AI Integration
Возможные вопросы на собеседовании
Проект активно использует Jetpack Compose, важно понимать опыт кандидата с этим фреймворком.
Расскажите о вашем опыте работы с Jetpack Compose: какие сложные UI-компоненты вы реализовывали и как решали проблемы с производительностью (recomposition)?
Маркетплейс подразумевает работу с большим количеством данных и изображений.
Как бы вы организовали кэширование данных и оптимизацию загрузки списков товаров для обеспечения плавности интерфейса?
В проекте есть AI-ассистент, что может требовать специфических интеграций.
Был ли у вас опыт интеграции голосовых помощников или чат-ботов на базе LLM в мобильные приложения?
У проекта есть B2B и B2C контуры.
Как вы подходите к проектированию архитектуры приложения, чтобы эффективно переиспользовать код между разными модулями или версиями продукта?
Стандартный вопрос для проверки глубины знаний платформы.
