Programista Node.js – jak znaleźć właściwego pracownika

Maciej Zieliński

03 cze 2021
Programista Node.js – jak znaleźć właściwego pracownika


Według StackOverflow to właśnie Node.js był najpopularniejszym frameworkiem w 2020. Wszystko wskazuje, że trend ten będzie się utrzymywać. Korzystają z niego już przecież tacy giganci jak
Netflix, NASA, PayPal czy Uber. Jaki programista Node.js pozwoli ci do nich skutecznie dołączyć?

Historii sukcesów Node.js nie trzeba długo szukać. To dzięki niemu Paypal podwoił liczbę obsługiwanych żądań na sekundę przy zmniejszeniu średniego czasu odpowiedzi o prawie 40%. Natomiast Netflix z użyciem Node.js poprawił wydajność aplikacji i skrócił czas jej uruchamiania o 70%. Popularność Node.js wydaje się być więc w pełni zasłużona. Dlatego na blogu Nextrope postanowiliśmy bliżej przyjrzeć się tematowi zatrudnienia programisty Node.js

Kim jest programista Node.js?

Zapotrzebowanie na NodeJS ciągle rośnie, za sprawą czego coraz więcej programistów zaczyna się interesować tym rozwiązaniem. Obecnie Node.js ma ponad 25 tys. użytkowników na Github, a liczba ta ciągle rośnie. Ponadto w badaniu przeprowadzonym przez Stack Overflow w 2020 roku Node.js zdominował pod względem popularności wszystkie pozostałe frameworki.

programista node.js
Source: Stack Overflow

Jak duże jest zapotrzebowanie na programistów Node.js?

Według laboratorium rekrutacyjnego Indeed, w 2019 roku liczba wyszukiwań pracy dla umiejętności Node.js wzrosła o 57%. Firma przewiduje, że liczba ta będzie jeszcze rosła. Ponadto Node.js jest środowiskiem wykonawczym JavaScript, dlatego przewiduje się, że zapotrzebowanie na jego znajomość będzie rosło wraz z zapotrzebowaniem na JavaScript. Tylko we wspomnianym serwisie Ineed liczb ofert pracy dla programistów NodeJS sięgnęła już 11 tysięcy. 

Jakimi umiejętnościami powinien cechować programista NodeJS

Programowanie asynchroniczne

Node.js opiera się na programowaniu asynchronicznym. To właśnie ono pozwala skrócić czas oczekiwania na żądania. Jednak jest to stosunkowo nowa koncepcja, nie każdy programista będzie cechował się wystarczającym jej zrozumieniem. 

Znajomość różnych frameworków NodeJS

Frameworki rozszerzają ekosystem Node.js, dodając wiele nowych, przydatnych funkcji. Twój programista powinien znać chociaż część z nich. Najczęściej wykorzystywane frameworki to Nest.js, Strongloop i Express. 

Tworzenie baz danych 

Idealny kandydat będzie wiedział jak tworzyć bazy danych oraz integrować je w jeden spójny system. 

Pisanie wydajnego kodu 

Kod pisany przez programistę Node.js powinien być zorientowany obiektowo. Upewnij się, że tworzy go zgodnie ze standardowymi praktykami dotyczącymi ciągłości. 

Umiejętność naprawy błędów

Powinieneś mieć pewność, że potencjalny pracownik wie jak radzić sobie z błędami. Manipulowanie składnią i rozwiązywanie problemów to podstawowa umiejętność, których szukasz. 

API

Twój kandydat powinien rozumieć kody API - wiedzieć, jak obsługiwać interakcje między różnymi systemami.

programista node.js

Programista Node.js - sposoby na zatrudnienie

Jeśli chodzi o zatrudnienie programisty Node.js przedsiębiorca ma do wyboru w zasadzie 3 rozwiązania: 

Insourcing 

Zatrudnienie programisty insource opłaca się najczęściej dużym firmom, posiadającym zarówno krótkoterminowe jak długoterminowe cele związane z tworzeniem oprogramowania. Aby zatrudnienie własnego programisty miało sens zespół powinien być w stanie dokładnie określić jakiego zakresu wiedzy i umiejętności im potrzebny.Dopiero wtedy firma jest w stanie skutecznie wyszukać odpowiedniego pracownika, który wypełni te luki. 

Ponadto zatrudniając pracownika na własną rękę należy wziąć pod uwagę czasochłonność procesu rekrutacji oraz konieczność zapewnienia odpowiedniej przestrzeni roboczej i wdrożenia nowego pracownika/zespołu. Insourcing oznacza również wiele bieżących kosztów, nieobecnych przy outsourcingu. 

Programista node.js freelancer 

Praca z freelancerem przynosi liczne korzyści, jednak zwykle sprawdza się tylko w przypadku krótkoterminowych zobowiązań. Zatrudnienie freelancera może oznaczać utratę kontroli nad jakością twojego rozwiązania. Dodatkowo komunikacja i dostępność mogą być ograniczone, a skalowanie będzie oznaczać zwiększenie kosztów.

Outsourcing 

W porównaniu do freelancera nawiązanie współpracy z software housem jest w stanie zaspokoić znacznie więcej potrzeb związanych z outsourcingiem Node.js: od pojedynczego dewelopera do konkretnego zadania po interdyscyplinarny zespół ekspertów, którzy oprócz programowania, mogą zająć się projektowaniem logiki biznesowej czy doradztwem prawnym. 

Współczesne software house’y świadczą nie tylko usługi programistyczne, ale i konsultingowe, które mogą pozwolić ci uzyskać nowe, świeże spojrzenie na twój projekt, a także dostosować go do realiów technologicznych w oparciu o doświadczenie pracujących tam specjalistów. 

W poszukiwaniu firm świadczących usługi outsourcingu nodeJS warto zajrzeć na platformy takie jak Clutch czy The Manifest.

Programista Node.js z Nextrope


Nextrope to polski software house świadczącym usługi outsourcingu Node.js. Do każdego projektu podchodzimy z niezwykłą dbałością o detale i wręcz personalnym zaangażowaniem. Wśród naszych klientów znajdują się zarówno rewolucyjne startupy z branży finansowej, prawnej jak i jeden z największych banków w Polsce - Alior Bank. Więcej historii naszych sukcesu znajdziesz tutaj. Po latach pracy po prostu znamy podstawy fantastycznych projektów. Chcesz wiedzieć więcej - umów się na bezpłatne konsultacje: contact@nextrope.com

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!