- Страна
- Россия
Frontend developer (Disrupt)
Оценка ИИСбер предлагает работу над передовыми AI-продуктами, что крайне актуально для рынка. Высокие требования компенсируются масштабом задач и стабильностью крупного бренда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к опыту работы с TypeScript от 6 лет и необходимостью глубоких знаний в области AI/LLM, что выходит за рамки стандартного фронтенда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции уровня Senior/Lead с опытом 6+ лет в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка для ключевых AI-направлений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Frontend developer (Disrupt)
Москва
Компания: Сбер
*☑️*Обязанности
-создавать пользовательские интерфейсы AI-продуктов
-отвечать за клиентскую логику, взаимодействие с AI-API, удобство работы с LLM-чатами и агентами
*☑️*Требования
-опыт работы с TS от 6 лет
-один или более современных фреймворков — React, Vue.js или аналоги
-Computer Science — алгоритмы, структуры данных, асинхронность, Event Loop, промисы, сети, безопасность и т.д.
-понимание работы AI-скиллов (инструментов агентов)
-понимание, что такое LLM, как они работают
React Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- TypeScript
- React
- Vue.js
- Algorithms
- Data Structures
- Asynchronous Programming
- Computer Science
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для работы с высоконагруженными интерфейсами.
Расскажите подробно, как Event Loop взаимодействует с микрозадачами и макрозадачами при обработке ответов от AI-API?
Оценка понимания специфики продукта (LLM-чаты).
Какие основные проблемы UX возникают при работе с потоковой передачей (streaming) ответов от LLM и как вы их решали?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Как бы вы спроектировали архитектуру фронтенда для системы, использующей множество AI-агентов с разными инструментами (skills)?
Оценка технической экспертизы в TypeScript.
Приведите пример использования продвинутых типов TypeScript (Mapped Types, Conditional Types) для обеспечения типобезопасности при работе с динамическими ответами от AI?
Проверка знаний сетевого взаимодействия.
Какие протоколы (WebSockets, SSE, HTTP Long Polling) лучше всего подходят для реализации чата с LLM и почему?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
