- Страна
- Россия
React разработчик для ML OPS
Оценка ИИСбер — это стабильный и крупный работодатель с сильной инженерной культурой. Проект в сфере ML OPS обещает интересные задачи на стыке технологий и возможность работы с передовыми AI-решениями.
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 ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью не только отлично знать фронтенд-стек (React, Next.js), но и разбираться в инфраструктурных вопросах (Docker, K8s, CI/CD), что характерно для ML OPS направления.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Middle React разработчика в Москве с навыками DevOps (Docker, K8s) рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
**react разработчик для ML OPS
Компания: Сбер Регион: Москва Опыт работы: от 2 лет Формат работы**: #офис
задачи
Разрабатывать и развивать пользовательские интерфейсы на React, TypeScript и Next.js;
Разрабатывать и поддерживать компоненты приложения, участвовать в развитии архитектуры клиентской части;
Интегрировать фронтенд с серверным API;
Работать совместно с бэкенд-разработчиками и DevOps-инженерами над задачами интеграции, окружений и развертывания приложения;
Работать со сборкой фронтенд-приложения и понимать процесс его подготовки к развертыванию;
Участвовать в оптимизации производительности приложения и качества кода;
Проводить проверку кода и участвовать в поддержании единых стандартов разработки в команде.
требования
Уверенное знание React и TypeScript;
Опыт коммерческой разработки от 2 лет;
Опыт работы с Next.js, понимание SSR, клиентского и серверного рендеринга;
Понимание жизненного цикла современного фронтенд-приложения;
Опыт интеграции с REST API и понимание принципов клиент-серверного взаимодействия;
Понимание работы современных инструментов сборки фронтенд-приложений;
Базовые практические знания Docker и понимание принципов контейнеризации;
Базовое понимание Kubernetes;
Общее понимание процесса CI/CD;
Умение разбираться в проблемах на стыке фронтенда, бэкенда, сборки и окружения;
Будет плюсом навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания и использования AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- React
- TypeScript
- Next.js
- REST API
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- GigaChat
- Kandinsky
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в ML OPS, где важна производительность и SEO-оптимизация через SSR.
Расскажите о различиях между Server-Side Rendering (SSR) и Static Site Generation (SSG) в Next.js. В каких случаях вы выберете тот или иной подход?
В требованиях указано понимание жизненного цикла приложения и инструментов сборки.
Как вы оптимизируете размер бандла фронтенд-приложения и какие инструменты для этого используете?
Работа в ML OPS требует понимания контейнеризации.
Опишите ваш опыт работы с Docker: как составить оптимальный Dockerfile для React-приложения?
Позиция подразумевает интеграцию с API и работу на стыке технологий.
Как вы организуете обработку ошибок и управление состоянием при работе с асинхронными запросами к REST API?
Бонусом является опыт работы с AI.
Был ли у вас опыт интеграции LLM (например, GigaChat) в веб-интерфейсы? С какими сложностями вы сталкивались при работе с потоковой передачей данных (streaming)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
