Младший React-разработчик в Patterned Learning Career

Это удаленная позиция. Младший разработчик React — удаленная работа, опыт работы от 1 года. Годовой доход: $55–65 тыс. долларов США. В США/Канаде необходимо действующее разрешение на работу. О нас: Patterned Learning — это платформа, цель которой — помочь разработчикам кодировать быстрее и эффективнее. эффективно. Он предлагает такие функции, как совместное кодирование, многопользовательское редактирование в реальном времени, а также возможность сборки, тестирования и развертывания непосредственно из браузера. Платформа также обеспечивает тесно интегрированные возможности генерации, редактирования и вывода кода. Обязанности: Разработка и внедрение высококачественных, масштабируемых и обслуживаемых компонентов React для наших веб-приложений. Сотрудничайте с командой разработчиков для перевода макетов дизайна в функциональные функции. Участвуйте в проверках кода и предоставляйте конструктивную обратную связь для повышения общего качества кода. Отладка и устранение дефектов и проблем программного обеспечения. Будьте в курсе последних тенденций отрасли и лучших практик в области фронтенд-разработки. Требования: Знание HTML, CSS и JavaScript. Хорошее понимание React и его экосистемы. Опыт работы с RESTful API и интеграции серверных сервисов. Знакомство с системами контроля версий (например, Git). Хорошие навыки решения проблем и аналитические способности. Отличные коммуникативные способности и способности к сотрудничеству. Способность быстро учиться и адаптироваться к новым технологиям и средам. Почему Patterned Learning LLC? Шаблонное обучение может предоставлять интеллектуальные подсказки, автоматизировать повторяющиеся задачи и помогать разработчикам более эффективно писать код. Это может помочь уменьшить количество ошибок при кодировании, повысить производительность и ускорить процесс разработки. Распознавание образов особенно актуально в контексте кодирования. Нейронные сети, особенно модели глубокого обучения, обычно используются для задач обнаружения и классификации закономерностей. Эти модели имитируют принятие решений человеком и могут выявлять закономерности в данных, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как анализ и генерация кода. Показать больше Показать меньше Должностной уровень Молодой специалист Тип отсутствия Полный рабочий день Должностные обязанности Информационные технологии Отрасли ИТ-услуги и ИТ-консалтинг