Подготовка к собеседованиям

Записывай, анализируй и тренируйся

Автоматизируем разбор интервью и даём целевые тренировки под твой стек — готовься быстрее и отвечай увереннее.

Общая оценка собеседования

Средний балл по всем вопросам

65%

Сильные стороны

Умеете объяснять технические решения понятным языком
Показываете опыт работы в продуктовых командах, а не только «делал таски»
Говорите про риски и компромиссы, а не зацикливаетесь на стеке

Области для роста

Добавить цифры и бизнес-контекст почти в каждый ответ
Чётче держать структуру: контекст → задача → действия → результат
Спокойнее и честнее говорить о своих ошибках и зонах роста

Вопросы (4)

Выберите вопрос для подробного анализа

Вопрос 1 из 4

62%·Хорошо

00:45

Расскажите о последнем проекте, которым вы гордитесь

Как улучшить

•Выберите 1–2 проекта вместо общего «делал несколько» и раскройте их подробнее.
•Добавьте цифры: как изменились метрики продукта после ваших изменений.
•Чётко обозначьте свою роль и зону ответственности в команде.

Ожидаемый ответ

Контекст: продуктовая команда в e-commerce, задача — повысить конверсию оформления заказа.

Моя роль: middle frontend‑разработчик, отвечал за клиентскую часть checkout‑флоу и взаимодействие с backend.

Что сделал:

•Проанализировал метрики воронки и нашёл узкое место — падение конверсии на шаге оплаты на ~18%.
•Спроектировал и реализовал новый шаг оплаты с упрощённой формой и сохранением карт.
•Ввёл feature‑flags, чтобы раскатывать изменения постепенно и быстро откатываться при проблемах.

Результат:

•Конверсия checkout выросла на 12%.
•Среднее время оформления заказа сократилось с 4 до 1.8 секунды.
•Число ошибок при оплате снизилось на 30%.

Технологии: React, TypeScript, React Query, feature‑flags на уровне backend.

Ваш ответ

Я делал несколько проектов в компании N. Занимался в основном фронтендом на React, верстал страницы, правил баги, участвовал в обсуждении архитектуры. Мы улучшали продукт и добавляли новые фичи.

AI-анализ

Видно, где не хватает структуры, глубины, метрик и бизнес-контекста

Транскрипция

Читаемый транскрипт, по которому удобно искать моменты и видеть формулировки. Можно прослушивать фрагменты своих ответов

Тренировки

Mock‑сессии под твой стек и слабые области, пока ответы не станут уверенными

1300+

пользователей

3600+

собеседований проанализировано

71000+

вопросов разобрано

Оформляя подписку, вы соглашаетесь с нашей

Офертой на оказание услугиПолитикой конфиденциальности

Подробнее об использовании cookie

Контекст: продуктовая команда в e-commerce, задача — повысить конверсию оформления заказа.

Моя роль: middle frontend‑разработчик, отвечал за клиентскую часть checkout‑флоу и взаимодействие с backend.

Что сделал:

•Проанализировал метрики воронки и нашёл узкое место — падение конверсии на шаге оплаты на ~18%.
•Спроектировал и реализовал новый шаг оплаты с упрощённой формой и сохранением карт.
•Ввёл feature‑flags, чтобы раскатывать изменения постепенно и быстро откатываться при проблемах.

Результат:

•Конверсия checkout выросла на 12%.
•Среднее время оформления заказа сократилось с 4 до 1.8 секунды.
•Число ошибок при оплате снизилось на 30%.

Технологии: React, TypeScript, React Query, feature‑flags на уровне backend.

Записывай, анализируй и тренируйся

Общая оценка собеседования

Сильные стороны

Области для роста

Вопросы (4)

Расскажите о последнем проекте, которым вы гордитесь

AI-анализ

Рекомендации

Транскрипция

Тренировки

Общая оценка собеседования

Сильные стороны

Области для роста

Вопросы (4)

Расскажите о последнем проекте, которым вы гордитесь

AI-анализ

Рекомендации

Транскрипция

Тренировки