Fullstack-разработчик для корпоративной AI-платформы
Оценка ИИИнтересный стек технологий (AI, LLM, Next.js) и работа в крупной стабильной компании. Гибридный формат и офис в центре Москвы являются значительными плюсами, хотя отсутствие указанной зарплаты снижает прозрачность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется уверенное владение двумя стеками (React и Python) и опыт работы с современными AI-технологиями, включая потоковую передачу данных. Высокая планка коммерческого опыта (от 3 лет) делает позицию недоступной для новичков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИРаботодатель не указал зарплату, но для Fullstack-разработчика уровня Middle+/Senior в Москве с таким стеком рыночные предложения обычно начинаются от 250 000 рублей. Учитывая специфику AI, верхняя граница может быть значительно выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*💻 ПИК Digital ищет Fullstack-разработчика для корпоративной AI-платформы*
Предстоит писать интерфейсы на React/Next.js и backend на Python/FastAPI. В продукте есть диалоги с LLM, AI-агенты, работа с файлами и базами знаний.
Нужны от 3 лет коммерческой разработки, TypeScript, React, Python и PostgreSQL. Важны опыт разработки API и понимание потоковой передачи ответов через WebSocket или SSE.
Гибрид в Москве, офис у метро «Баррикадная». ТК РФ, софинансирование ДМС и обучение. Зарплата не указана.
*➡️* Навигация: Разборы и практика по фронтенду • Избранные IT-вакансии
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- React
- Next.js
- Python
- FastAPI
- TypeScript
- PostgreSQL
- WebSocket
- Server-Sent Events
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с диалогами LLM, где важна скорость отображения.
В чем разница между использованием WebSockets и Server-Sent Events (SSE) для реализации потоковой выдачи ответов от LLM?
Продукт использует Next.js, важно понимать методы рендеринга.
В каких случаях в Next.js вы бы предпочли Server Components клиентским компонентам при работе с данными из AI-агентов?
Работа с базами знаний требует эффективных запросов.
Как бы вы оптимизировали SQL-запрос в PostgreSQL для поиска по большим текстовым массивам или векторным данным?
FastAPI — основной бэкенд-фреймворк.
Как реализовать асинхронную обработку длительных задач в FastAPI, чтобы не блокировать основной поток выполнения API?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Опишите архитектуру системы, которая должна обрабатывать файлы пользователей и индексировать их для последующего использования AI-агентом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
