- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Frontend-разработчик (React / TypeScript)
Оценка ИИИнтересный технологический стек (React 19, TanStack), работа с AI-продуктом и возможность удаленной работы с гибким графиком. Оценка немного снижена из-за частичной занятости на старте, что может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения современным стеком (React 19, TanStack) и специфических навыков реализации drag-n-drop и дашбордов. Частичная занятость на старте предполагает высокую степень автономности и умение быстро влиться в существующий код.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата в 250 000 ₽ на руки за частичную занятость (20 часов в неделю) значительно превышает среднерыночные показатели для Middle-разработчика, если пересчитать на полную ставку. Это очень конкурентное предложение для российского рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Talent Magnet уже сейчас
Присоединяйтесь к CareerGo и создавайте будущее AI-рекрутинга, работая с современным стеком React 19 и TanStack Start!
Описание вакансии
Talent Magnet (продукт CareerGo)
Frontend-разработчик (React / TypeScript)
от 250 000 ₽ за месяц на руки
Опыт работы: 3–6 лет
Оформление: договор ГПХ (самозанятый / ИП / физлицо)
Занятость: частичная на старте (~20 часов в неделю), гибкий график с пересечением по МСК
Формат работы: полностью удалённо
CareerGo — платформа найма с AI внутри: система разбирает резюме, оценивает кандидатов, готовит сценарий скрининга, расшифровывает звонки. Продукт на проде, доводится до масштабирования. Кабинет на TypeScript + React, собственная дизайн-система, десятки готовых экранов. Бэкенд — FastAPI. Стек: TypeScript, React 19, TanStack Start/Router (SSR).
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Улучшение существующих экранов и создание новых по всему пользовательскому пути (по каждому блоку есть спека с критериями приёмки)
-Воронка и работа с кандидатами: гибкая настройка под процессы клиента, живой drag-n-drop
-Аналитика: дашборды для команд и их публичные версии для заказчиков
-Гостевые сценарии: лёгкие страницы для кандидатов и нанимающих без логина — мобильные, быстрые, конверсионные
-Экраны интеграций: подключение внешних площадок и каналов коммуникации
-Сквозное качество: адаптивность ключевых сценариев, честные состояния загрузки и долгих AI-операций
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-3+ года коммерческого фронтенда на React + TypeScript
-Опыт продуктовых SaaS-интерфейсов: формы с валидацией, таблицы, канбаны, дашборды
-Drag-n-drop: события, доступность, сохранение порядка
-Опыт рефакторинга существующего production-кода
-Производительность как привычка: Core Web Vitals, code splitting, ленивая загрузка, виртуализация тяжёлых списков
-Знание accessibility (a11y) на уровне WCAG
-Умение работать без макетов: собрать аккуратный экран из существующей дизайн-системы
-Самостоятельность: взять спеку, задать вопросы по делу, довести до приёмки
Откликнуться: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- TypeScript
- SaaS
- React
- Accessibility
- FastAPI
- Core Web Vitals
- SSR
- TanStack Router
Возможные вопросы на собеседовании
Проект использует TanStack Start/Router для SSR. Важно понимать, как кандидат работает с серверным рендерингом.
Какие преимущества дает использование TanStack Start по сравнению с обычным Client-side Rendering в контексте SEO и производительности для SaaS?
В вакансии указан живой drag-n-drop. Это сложная тема с точки зрения производительности и UX.
С какими библиотеками для drag-n-drop вы работали и как обеспечивали плавность анимации и доступность (a11y) при перемещении элементов?
Упоминается работа с долгими AI-операциями. Пользователь не должен видеть «замерший» экран.
Как бы вы реализовали систему уведомлений о прогрессе выполнения длительной фоновой задачи на бэкенде (например, расшифровка звонка AI)?
Требуется умение работать без макетов, используя дизайн-систему.
Расскажите о вашем опыте работы с дизайн-системами. Как вы принимаете решение о композиции элементов, если для конкретной задачи нет готового макета в Figma?
Упоминается виртуализация списков. Это критично для работы с большими базами кандидатов.
