ENIGMA AI
ENIGMA AI

Чем вы занимались на предыдущем месте работы?

встречается 11× junior behavioral

Как ответить

На предыдущем месте я работал в стартапе, который разрабатывал платформу для управления задачами. Команда состояла из десяти разработчиков, и я был одним из двух джуниоров. Моя основная задача — писать новый функционал на React и исправлять баги в бэкенде на Node.js.

  • Фронтенд: делал компоненты для доски задач (Kanban), интегрировал их с REST API. Например, переписал модальное окно создания задачи на TypeScript — это сократило количество багов на 20%.
  • Бэкенд: участвовал в разработке эндпоинтов для работы с файлами (загрузка, хранение в S3), настраивал валидацию через Joi. Один раз сам разобрался с падением производительности из-за N+1 запросов — переписал на агрегацию MongoDB, и время ответа упало с 3 секунд до 0.2.
  • Командная работа: код-ревью, ежедневные стендапы, спринты по две недели. Вёл документацию в Confluence, чтобы новички быстрее вникали.
  • Инструменты: Git, Jira для тасков, GitHub Actions для CI/CD. Первое время путал ветки, но после трёх месяцев научился нормально работать с rebase и разрешать конфликты.

За год я прошёл путь от задач «поправить стили» до полноценной фичи — модуля уведомлений на WebSocket. Параллельно читал базу по алгоритмам и паттернам, что сразу применил при рефакторинге легаси.

Ключевые тезисы

  • Работал в стартапе, команда 10 человек, роль — джуниор-разработчик.
  • Основной стек: React, TypeScript, Node.js, MongoDB.
  • Конкретный пример задачи: оптимизация запросов (N+1 → агрегация), результат — ускорение в 15 раз.
  • Использовал Git, Jira, GitHub Actions, участвовал в код-ревью.
  • За год вырос от правки стилей до разработки модуля уведомлений (WebSocket).

Что спросят дальше

  • — Расскажи подробнее про оптимизацию N+1. Как ты нашёл проблему и что конкретно сделал?
  • — Как ты справлялся с конфликтами в Git? Пример ситуации.
  • — Что было самым сложным в работе в команде, и как ты это решил?

Готовьтесь к собеседованию с ENIGMA AI

AI-суфлёр подсказывает ответы прямо на собеседовании в реальном времени — незаметно для интервьюера.

Скачать приложение