HighLevel
HighLevel
201 – 500 Xodimlar
KonsaltingLogistikaSaaS
HighLevel bizneslar va marketologlar uchun yaxlit marketing va savdo platformasini ishlab chiqadigan SaaS kompaniyasidir. Uning dasturiy ta’minoti potensial mijozlarni jalb qilish, uchrashuvlarni rejalashtirish, savdo jarayonini boshqarish, veb-saytlar, voronkalar, landing sahifalar hamda telefon, SMS, elektron pochta va ijtimoiy kanallar orqali avtomatlashtirilgan keyingi aloqani birlashtiradi. HighLevel, shuningdek, API integratsiyalari, a’zolik va kurslarni boshqarish vositalari hamda bizneslarga platformani o‘z brendi ostida taklif qilish imkonini beruvchi white-label variantlarini taqdim etadi. Ish izlovchilar uchun kompaniya profili konsalting, logistika va xizmat ko‘rsatishga yo‘naltirilgan boshqa tashkilotlarda qo‘llanadigan keng qamrovli biznesni avtomatlashtirish mahsulotini yaratish va qo‘llab-quvvatlashga qaratilgan ishlarni aks ettiradi.

Staff Backend muhandisi, HighLevel (Hindistondan masofaviy)

HighLevel’ning sun’iy intellekt asosidagi biznes operatsion tizimi uchun taqsimlangan backend tizimlari, API’lar, ma’lumotlar bazalari va hodisalarga asoslangan infratuzilma dizayniga rahbarlik qiling. CRM muhandislik jamoalari bo‘ylab arxitektura, masshtablanuvchanlik, ishonchlilik va texnik yo‘nalishni boshqaring.

Tavsif

  • Ishonchli va yuqori darajada masshtablanuvchan backend xizmatlarini loyihalang va rivojlantiring.
  • Bir nechta muhandislik jamoalarini qamrab oladigan murakkab tashabbuslar arxitekturasiga egalik qiling.
  • API’lar, ma’lumotlar modellari, hodisalarga asoslangan ish jarayonlari va xizmat chegaralarini belgilang.
  • Yuqori so‘rov hajmlari va katta ma’lumotlar to‘plamlarini qo‘llab-quvvatlaydigan platformalar yarating.
  • Navbatlar, hodisalar, oqimlar va fon ishchilari yordamida asinxron qayta ishlashni ishlab chiqing.
  • Relyatsion va NoSQL ma’lumotlar bazalari, qidiruv, keshlash va xabar almashish tizimlari bo‘yicha texnologik qarorlarga yo‘l ko‘rsating.
  • Ilovalar, ma’lumotlar bazalari, navbatlar va infratuzilmadagi unumdorlik cheklovlarini aniqlang.
  • API kechikishini, o‘tkazuvchanlikni, resurslardan foydalanish samaradorligini va umumiy masshtablanuvchanlikni yaxshilang.
  • Nazoratli pasayish, qayta urinishlar, idempotentlik, tiklanish va nosozliklarga chidamlilikni ta’minlaydigan tizimlar yarating.
  • Ma’lumotlar izchilligi va taqsimlangan ish jarayonlari uchun ishonchli andozalarni joriy qiling.
  • Ma’lumotlar bazasi va ma’lumotlarga kirish unumdorligini yaxshilash ishlariga rahbarlik qiling.
  • Keshlash, indekslash, bo‘limlash, shardlash va saqlash muddatlarini boshqarish yondashuvlarini ishlab chiqing.
  • Metrikalar, jurnallar, treyslar, panellar va amaliy ogohlantirishlar orqali kuzatuvchanlikni kuchaytiring.
  • Yirik ishlab chiqarish hodisalarini tekshiring va uzoq muddatli tuzatish choralarini joriy qiling.
  • Ishonchlilik, masshtablanuvchanlik, testlash, xavfsizlik va qo‘llab-quvvatlash qulayligi bo‘yicha muhandislik standartlarini belgilang.
  • Jamoalar o‘rtasidagi arxitektura takliflari va yuqori ta’sirli kod o‘zgarishlarini baholang.
  • Tizimli texnik qarzni amaliy modernizatsiya ishlari orqali bartaraf qiling.
  • Texnik va biznes ustuvorliklarini muvozanatlash uchun Mahsulot va Muhandislik rahbarlari bilan ishlang.
  • Katta tajribaga ega muhandislarga mentorlik qiling va jamoalar bo‘ylab texnik egalikni kengaytiring.
  • Muhim tizimlar va tashabbuslarga kod qo‘shish orqali amaliy texnik ishda qoling.

Talablar

  • Katta miqyosdagi backend tizimlarida muhim ishlarni ham o‘z ichiga olgan kamida sakkiz yillik dasturiy ta’minot muhandisligi tajribasi.
  • Node.js/TypeScript, Go yoki Java kabi bir yoki bir nechta backend tillarini yaxshi bilish.
  • Taqsimlangan tizimlar va mikroxizmatlar arxitekturasi bo‘yicha mustahkam bilim.
  • API dizayni va xizmatlararo aloqa bo‘yicha ilg‘or tushuncha.
  • Relyatsion va NoSQL ma’lumotlar bazasi texnologiyalarini mukammal bilish.
  • Katta ma’lumotlar to‘plamlari va yuqori so‘rov hajmlari uchun tizimlar loyihalash tajribasi.
  • Bir vaqtda bajarilish, asinxron qayta ishlash, navbatlar va hodisalarga asoslangan arxitekturalar haqida bilim.
  • Keshlash va taqsimlangan keshlash strategiyalarini joriy etish tajribasi.
  • Indekslash, so‘rovlarni optimallashtirish, tranzaksiyalar va ma’lumotlar izchilligi haqida tushuncha.
  • Qayta urinishlar, idempotentlik, vaqt tugashi, tezlikni cheklash va nosozlikdan tiklanish imkoniyatlariga ega ishonchli tizimlar yaratish tajribasi.
  • Masshtablanuvchanlik, mavjudlik, izchillik va unumdorlik o‘rtasidagi murosalarni baholay olish.
  • Metrikalar, jurnallar va taqsimlangan treysing orqali murakkab ishlab chiqarish muammolarini tashxislash tajribasi.
  • Tizim dizayni va arxitektura bo‘yicha kuchli qaror qabul qilish qobiliyati.
  • Bir nechta muhandis yoki jamoalar ishtirokidagi texnik jihatdan murakkab ishlarni boshqargan tajriba.

Imtiyozlar

  • Hindistondan masofadan ishlang.
  • Katta global miqyosda xizmat ko‘rsatadigan backend platformalarini yarating.
  • Murakkab taqsimlangan tizimlar va ma’lumotlar arxitekturasi muammolarini hal qiling.
  • Bir nechta mahsulot va muhandislik jamoalari bo‘ylab arxitekturani shakllantiring.
  • Yuqori hajmli API’lar, hodisalar oqimlari, ma’lumotlar bazalari, qidiruv platformalari va taqsimlangan infratuzilma bilan ishlang.
  • Masshtablanuvchanlik, ishonchlilik, unumdorlik va muhandislik samaradorligini yaxshilashga rahbarlik qiling.
  • Odamlarni boshqarishga o‘tmasdan, chuqur texnik hissa qo‘shishda davom eting.
  • Katta avtonomiya va egalik imkoniyatiga ega tezkor muhandislik muhitida ishlang.

O‘xshash ish o‘rinlari

Verizon

Senior Distinguished Engineer, Machine Learning and AI

Verizon

Lead agentic AI, large language model, and propensity modeling work for Verizon’s telecom customers. Improve personalization and customer retention through production machine learning operations.

Ochish
E

Expert Data Scientist, Fraud Risk Detection at Experian (Remote, US)

Experian

Build and assess machine learning models and predictive features to detect fraud and identity risk at Experian. The role uses Python and PySpark and supports deployment in batch, retrospective, and real-time decisioning systems.

Ochish
Signature Aviation

Junior Data Scientist, Forecasting and Machine Learning — Signature Aviation

Signature Aviation
5 001 – 10 000 Xodimlar
LogistikaMehmondo‘stlikSayohat

Develop forecasting and machine learning solutions for Signature Aviation’s global private aviation terminal network. Use actionable analytics to improve operations, workforce planning, and revenue outcomes.

Ochish
Zoox

Machine Learning Engineer, 3D Sensor Simulation

Zoox

Build machine learning models and synthetic sensor data for Zoox’s autonomous vehicle fleet. Improve lidar, radar, and camera simulation using 3D reconstruction and generative methods.

Ochish
Snowflake

AI Software Engineer, Snowflake — Toronto Hybrid

Snowflake

Build model-serving, retrieval-augmented generation, and AI-powered services for Snowflake’s enterprise data cloud. This hybrid role is based in Toronto and focuses on scalable systems used by organizations worldwide.

Ochish
Zoox

Senior Machine Learning Engineer, 3D Sensor Simulation

Zoox

Develop realistic lidar, radar, and camera simulations for Zoox autonomous vehicles. Build sensor-data models, synthetic datasets, and 3D reconstruction pipelines.

Ochish