Staff Backend Engineer - Trust & Control Safety Systems

О позиции

Компания HighLevel — это AI-powered бизнес-операционная система для агентств и SMB в 150+ странах. Платформа обрабатывает более 4 миллиардов API-запросов и 2,5 миллиарда событий сообщений ежедневно, работая на 250+ микросервисах. Команда доверия и безопасности создаёт интеллектуальные системы защиты от сбоев и злонамеренного использования. Вам предстоит определить техническое направление платформы реального времени, защищающей критические workflow — регистрации, платежи, управление пользователями и глобальную коммуникацию. Система обрабатывает 160M+ событий и более $4M транзакций ежедневно, являясь фундаментом целостности платформы.

Чем заниматься

• Архитектура баз данных: переработка и оптимизация моделей данных, запросов и стратегий индексации в MongoDB, Firestore и ElasticSearch. Масштабируемый поиск: обеспечение надёжности ElasticSearch — ингестия, индексация, шардинг и производительность запросов для миллиардов документов. Надёжность и производительность: устранение узких мест, улучшение здоровья репликации, обеспечение предсказуемой задержки запросов и индексов. Проектирование систем: определение потоков данных и интеграционных границ между хранилищами, кэшем и API с чёткими контрактами и изоляцией отказов. Наблюдаемость: построение видимости каждого пути данных — метрики, трассировки, логи медленных запросов, лаг репликации и дашборды здоровья кластера. Тестирование и качество: внедрение обязательных стандартов unit, integration и load тестирования по всем бэкенд-модулям. Техническое лидерство: создание RFC, ADR, дизайн-ревью; написание кода, проектирование систем, отладка продакшен-инцидентов. Наставничество: рост инженеров вокруг вас через код-ревью, обратную связь и системы, превосходящие отдельных людей.

Что ждут

• 8+ лет опыта разработки высоконагруженных критических бэкенд-систем, где p99 регрессии недопустимы. Глубокая экспертиза в распределённых системах: конкурентность, event-driven архитектуры, примитивы согласованности (CAS, atomic dry-runs, идемпотентность). Опыт работы с системами, где корректность кода имеет прямой финансовый эффект — биллинг, леджеры, биллинговые гейтвеи, резервирования. Сильный опыт с реляционными и NoSQL моделями данных, особенно со сложными транзакционными данными, плюс знание streaming и аналитических хранилищ для агрегаций по временным окнам. Опыт проектирования policy- или rules-driven систем, управляемых конфигурацией вместо деплоев — версионирование, безопасные rollout и rollback поведенческих изменений. Знание мониторинга, SLO и root-cause analysis в продакшене. Ознакомление с методами mitigation halluci-nation (ограничения кода, test scaffolding, embeddings, context injection). Опыт технического лидерства без формальной власти — движение cross-team архитектуры, написание дизайнов, повышение стандартов инженерии. Отличные коммуникативные навыки и cross-functional collaboration с Finance, Risk и Support стейкхолдерами. Практичный hands-on инженер, балансирующий долгосрочное видение с итеративным исполнением.

Будет плюсом

• Опыт управления кластерами ElasticSearch, multi-tenant индексации, lifecycle policies. Ознакомление с ClickHouse или другими OLAP системами для аналитики. Фоновое понимание event-driven систем, data pipelines или message brokers. Участие в open-source или публичных технических публикациях о производительности БД или системном дизайне. Опыт создания правил-движков, velocity checks или adversarial defense систем на масштабных платформах. Hands-on опыт с Go, Redis (Lua), ClickHouse, Flink для real-time агрегаций. Опыт работы с Node.js и Go в продакшене, особенно на latency-sensitive или high-throughput путях. Опыт работы с AI Tools, Billing и Metered Systems.

Условия

• Работа в глобальной remote-first организации с более чем 2000 сотрудниками в 10+ странах. Возможность архитектурного влияния на систему, обслуживающую миллионы бизнесов worldwide. Работа с высоконагруженными системами масштаба миллиардов событий и запросов. Культура технической экспертизы, innovation и ownership. Прямое влияние на финансовую целостность платформы и пользовательский опыт.

Навыки

• MongoDB, Elasticsearch, Firestore, ClickHouse, Apache Kafka, Go, Node.js, Redis, Distributed Systems, Event-Driven Architecture, System Design, Observability, Microservices, SQL, NoSQL, Streaming Data, Real-Time Analytics, Load Balancing, Rate Limiting, Idempotency, Financial Systems, Payment Processing, Fraud Detection

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о системе, которую вы проектировали для обработки транзакций с прямым финансовым impact. Какие trade-offs вы делали и почему?
2. Как вы обеспечиваете idempotency в distributed systems при обработке событий? Приведите конкретные примеры из практики.
3. Опишите ваш опыт работы с ElasticSearch на масштабе миллиардов документов. Какие стратегии шардинга и оптимизации вы применяли?
4. Какие подходы вы использовали для балансировки strict enforcement safety controls с бесшовным UX для легитимных пользователей?
5. Приведите пример того, как вы двигали архитектуру команды без формальной власти. Каковы были результаты?