Bekzodbek Turgunov | Blog

Milliy gvardiya xodimlari kochada aholini toxtatib "qo'riqchi ilova" ni install qilishga majburlashmoqda.
(Dastavval Farg'onadagi o'rtogim aytgandi)
Bugun Toshkentda shunday qilishyotganini kordim.

2 kishi edik, toxtatdi, soradi men install qilmayman dedim. Sherigim kecha install qilib berishdi dedi, teli qolida edi, Iphonega install qilishdimi deb hayron bo'lishdi. (Iphone ga install qilib bolmas ekan 😂)

Kegin men ularni esidan chiqdim shekilik indamay ketvordim ular ham indamadi. (Bolmasam tortishuv bolishi aniq edi)


Bu qo'rqchi ilovasi juda ko'p narsaga permission soraydi, bu xafli albatta, meni telimni kimdur yoki nimadur nazorat qilishi yoqmaydi. (Kim biladi ertaga mana bunday video koribsan, mana bu yerda bolibsan, galeriyangda mana bunday rasm/video bor ekan, googledan mana buni qidiribsan whyyyy? deyishmasin)

O'ylaymanki bank ilovalariga bunday qilishmaydi (hozrda bank ilovalari telda qanday programmalar bor korib tura oladi, oxirgi marta kapital bankdagilar kartamni block qilib telda anydesk ornatilgan ekan deyishdi xafli deb topishibdi)))

Hozirgi kunda AI juda tez rivojlanyapti. Qiziq tomoni, trillion dollarlik kompaniyalar ortida ham ko‘pincha 2–3 ta asosiy inson turadi. Masalan, Anthropic va Dario Amodei yoki hozir hamma WOW deb ishlatayotgan Muse AI’dagi Alexandr Wang.

Albatta, bitta inson yolg‘iz hech narsa qila olmaydi. Lekin sohani chuqur tushunish, jamoani to‘g‘ri yo‘naltirish va kerakli paytda nima qilish kerakligini bilish juda katta rol o‘ynaydi.

Men buni Numeo’da ham o‘z ko‘zim bilan ko‘rib, amin bo‘lyapman.

Bizda dispatchingni to‘liq avtomatlashtirish uchun TMS yo‘nalishi ham bor. Bu sohada raqobat kuchli, lekin founderlarimizdan biri Otabek aka (@aiyusupov) TMS jamoasini boshqaradi. Uning sohani yaxshi tushunishi, jamoani kerakli paytda to‘xtatib, eng muhim featurelarga yo‘naltirishi mahsulotimizni rivojlantirishda katta rol o‘ynayapti.

Natijada userlarimiz Numeo TMS’ni o‘zlarining real muammolarini hal qilayotgani uchun tanlayapti va yaxshi feedbacklar bilan ishlatishni boshlashyapti.

Eng qizig‘i, katta kompaniyalarda sodir bo‘layotgan jarayonlarni shunchaki o‘qib emas, o‘zimizning Numeo’da ham ko‘rib, qanday ishlashini tushunib boryapman.

#Numeo_Learnings #ProductEngineer #FDE

Oxirgi paytlarda Product Engineer va FDE role’lari haqida ko‘p gapirilmoqda.

Numeo’da Product Engineer yondashuvi ancha oldin ishlatilgan, Bizda engineer’ning ishi faqat tayyor requirement olib, feature build qilish emas. Aksincha, ko‘pincha requirement’ning o‘zi hali aniq bo‘lmaydi.

Avval problem’ni tushunish kerak:

Customer’da aslida nima og‘riq bor?
U hozir bu muammoni qanday hal qilyapti?
Biz qaysi hypothesis’ni tekshiryapmiz?
Bu product uchun haqiqiy demand bormi?
PMF’ga yaqinlashyapmizmi yoki yo‘q?

Shundan keyin requirement ham aniqroq shakllanadi, keyin feature build qilinadi, production’ga chiqadi va yana savollar boshlanadi:

User foydalanyaptimi?
Qaysi flow ishlayapti, qaysi biri ishlamayapti?
Retention qanday?
Churn nega bo‘lyapti?
Revenue’ga ta’siri bormi?
Qaysi metric yaxshilandi, qaysi biri o‘zgarmadi?

Ya’ni Product Engineer faqat implementation tarafida emas, u problem discovery, requirement definition, PMF search, implementation va result verification’ning hammasida qatnashadi.

FDE role’da ham shunga yaqin mindset bor, faqat u customer’ga yanada yaqinroq ishlaydi. Customer workflow’ini ichidan ko‘radi va solution’ni real use case bilan birga shakllantiradi.

Menimcha, Product Engineer mindset’ning asosiy farqi shu:

Product Engineer faqat requirement kutmaydi, u problem’ni tushunadi, customer va data’dan signal oladi, variantlarni baholaydi va qaysi solution’ni build qilish kerakligini decide qiladi. Bu decision bilan birga risk’ni ham o‘z zimmasiga oladi. Ya’ni faqat “shu variantni qilamiz” demaydi, bu qaror noto‘g‘ri chiqishi, vaqt yoki resurs ketishi, metric’ga ta’sir qilmasligi mumkinligini ham hisobga oladi.

Keyin esa natijani metrics orqali tekshiradi va kerak bo‘lsa decision’ni qayta ko‘rib chiqadi.

Bekzodbek Turgunov | Instagram

#Startup #PMF #Numeo_Learnings

Oldingi postda Product haqida yozgandim, endi esa Market to'grisida.

Yaxshi product qurishning o‘zi yetarli emas. Uni kim uchun qurayotganimiz va qanday market’da ishlayotganimizni ham tushunish kerak.

Market haqida gapirganda bir nechta narsani aniqlab olishimiz kerak:

Customers - bizning customer’imiz kim?
Competitors - customer bu muammoni hozir qanday va kim bilan hal qilyapti?
Regulations - market’da qanday qonunlar, talablar yoki cheklovlar bor?
Culture - odamlarning odatlari va qarashlari product’ga qanday ta’sir qiladi?
Economics - bu market’da pul ishlaydigan business qurish mumkinmi?

Bularning ichida eng muhimlari - Customers va Economics.

Avval customer’ni tushunish kerak.

Kimda bu problem bor?
U uchun bu problem qanchalik muhim?
Hozir qanday solution ishlatyapti?
Nega mavjud solution yetarli emas?

Keyin economics.

Customer bu muammoni hal qilish uchun pul to‘lashga tayyormi?
Qancha to‘lashga tayyor?
Uni customer sifatida olib kelish qancha turadi?
Unga xizmat ko‘rsatish qancha turadi?
Bunday customer’lar yetarlicha ko‘pmi?

Chunki problem borligi har doim market borligini anglatmaydi.

Odamlarda muammo bo‘lishi mumkin, lekin ular uni hal qilish uchun pul to‘lashga tayyor bo‘lmasligi mumkin.

Yoki pul to‘lashga tayyor customer’lar bor, lekin ularning soni yaxshi business qurish uchun yetarli bo‘lmasligi mumkin.

Shuning uchun Market’ni tushunishda ikkita asosiy savol bo'lishi kerak:

Customer’ni yetarlicha yaxshi tushunyapmizmi?
Economics ishlaydimi?

Bekzodbek Turgunov | Instagram

Tasavvur qiling, siz startupda Product Managersiz. Vazifangiz: productni/userlarni va revenue’ni o‘stirish.

Yangi userlar olib kelishga harakat qilasiz. Feature yasaysiz. Experiment’lar launch qilasiz. Hammasi PM kitoblarida yozilgandek.

Lekin nimagadir product UCHMAYAPTI. Va shu paytda savol tug‘iladi:

Yana nima qilish kerak?

Menimcha, birinchi navbatda reality’ni qabul qilish kerak.

Siz hamma narsaga ta’sir qila olmaysiz. PMF’i yo‘q productni faqat yaxshi product management bilan uchirib yuboradigan superhuman ham emassiz!

Lekin bu “hech narsa qilib bo‘lmaydi” degani emas. Shunchaki yana userlarga qaytib muhim savollarga javob topish kerak:

Nega productdan foydalanmayapti? Nega bir marta kirib, qaytib kelmayapti? Biz aslida qaysi problem’ni solve qilyapmiz? Bu muammo odamlar uchun yetarlicha katta va og‘riqlimi?

Shu bilan birga marketni ham qayta research qilish kerak. Balki muammo productda emas, marketning o‘zidadir. Umuman bu bozorda PMF uchun aniq signal bormi?

Shundan keyin yana gipoteza generatsiya qilish. Yana CustDev qilish. Yana experiment qilib ko’rish tsikliga qaytish kerak.

Ishlamadimi - nima uchun ishlamaganini tushunib, boshqacha qilib yana urinib ko‘rish.

Qancha ko‘p sifatli urinishlar qilsangiz, success ehtimoli ham shuncha oshadi.

Oxirida milliarder bo‘lishingizga hech kim kafolat bermaydi. Lekin shu yo‘lda product qurishni, sotishni, userni va marketni tushunishni o‘rganasiz. Millioner bo‘lish shansi esa aaancha yuqoriroq.

Menimcha, shu ehtimolning o‘zi ham bu yo‘lni bosib o‘tishga arziydi. Yana bilamdim…

@latipovasamira

#Startup #PMF #Numeo_Learnings

Oldingi postda Product-Market Fit haqida gap boshlagandim.
PMF’ni tushunishdan oldin Product va Market'ning o‘zini tushunib olish kerak.

Avval Product:

Product haqida gapirganda bir nechta narsani aniqlab olishimiz kerak:

Problem - qanday muammoni hal qilyapmiz?
Solution - bu muammoni qanday hal qilyapmiz?
Value - customer bizning yechimimizdan qanday qiymat olyapti?
Demand - bu yechimga haqiqiy talab bormi?
Team - shu product’ni qurish va rivojlantirish uchun kerakli odamlar bormi?
Innovation - mavjud yechimlardan nimasi bilan farq qilamiz yoki nimani yaxshiroq qilyapmiz?

Bularning ichida eng muhimi - Value.

Chunki product’ning o‘zi app, website yoki biz yozgan kod emas. Customer uchun muhim narsa biz nechta feature qurganimiz ham emas, muhimi — product unga qanday value beryapti?

Vaqtini tejayaptimi?
Pulini tejayaptimi yoki ko‘proq pul topishiga yordam beryaptimi?
Qiyin jarayonni osonlashtiryaptimi?
Oldin qila olmagan ishini qilish imkonini beryaptimi?

Agar product real value bermasa, qolgan narsalarni qanchalik yaxshi qurganimizning ahamiyati kamayib boradi.

Shuning uchun product qurayotganda “nima build qilamiz?”dan oldin:
“Customer uchun qanday value yaratyapmiz?” - degan savolga javob topish muhim.

Bekzodbek Turgunov | Instagram

Assalomu alaykum va rahmatulloh.

Qurbon hayitingiz muborak bo'lsin!🌙

🚀 Numeo is hiring — Mid-Level & Senior AI Engineers

Yo folks! We're expanding 🙂

We're looking for engineers who've shipped LLM-powered systems in production, have opinions on architecture, and want to grow fast.

🛠 What you'll do
• Design and ship LLM-powered agents end-to-end — from prompt engineering to production observability
• Make architecture decisions for agent workflows (LangGraph, agent loops, tool orchestration, RAG, voice)
• Build systems that make AI agents trustworthy in prod: evals, regression tests, hallucination guards, feature flags, gradual rollouts
• Work across the stack — backend in Node.js / Python, occasional React (MUI / Tailwind)
• Translate customer pain into AI capability — not build agents for the sake of it

✅ Requirements
• Mid: 3+ years in software engineering, hands-on shipping LLM-powered features
• Senior: 4+ years, at least 1 year shipping LLM-powered systems in production
• Strong in Python AND TypeScript / Node.js
• Hands-on with agent frameworks: LangGraph, LangChain, Haystack, Semantic Kernel, PydanticAI, or equivalent
• AI-native: comfortable using AI coding tools (Claude Code, Cursor, Codex, etc.) in parallel to ship several things at once. We expect you to multi-thread your own work
• System-thinking — you can answer "what breaks first at 1000x scale?" with specifics
• Proactive, full ownership mindset. You ship, you measure, you fix

Hands-on experience with at least 2 of:
• Vector or Graph DBs (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Vespa, FAISS, Neo4j, TigerGraph, ArangoDB)
• Voice AI stacks (LiveKit, Pipecat, http://Daily.co/, Agora; Deepgram, ElevenLabs, Whisper, Rime)
• LLM observability (Langfuse, LangSmith, Weights & Biases, OpenTelemetry)
• Eval frameworks for non-deterministic systems

🔥 Culture
We're a fast-growing startup aiming to be the next unicorn.
• Learn fast, deliver at light speed, high ownership expected
• Weekly book clubs + brown-bag sessions
• We work long hours and we're proud of it. Looking for chill 9–6? Numeo isn't for you. Hungry and ambitious? This is for you
• Observability-obsessed. Customer-obsessed

🎁 We offer
• Remote-first, potential US relocation after a year (we sponsor visas)
• Performance-based stock options — 12% ESOP pool, meaningful slices for high-impact hires
• Competitive base salary, discussed based on experience and fit
• A seat at the table — engineers shape direction, not just take tickets

📥 How to apply
Before applying, complete this task:
👉 https://github.com/numeo-ai/numeo-ai-product-engineering-challenge

Then send to [email protected]:
• Your CV
• GitHub repo with your completed task (no need to deploy)

⚠️ Due to the high number of misaligned profiles, applications without a completed task will not be considered.

We're not looking for someone who wants a "job." We want engineers who want to be part of the story — with skin in the game and a hunger to grow.

This role isn't for everyone. But if it is for you, it might just change your life.

#hiring #AIEngineer #remote #Numeo #LLM

Linux - bu butun dunyo kompyuterlari, serverlari va smartfonlarining "yuragi" hisoblanadi. Yaqinda Linux asoschisi Linus Torvalds va uning jamoasi sun'iy intellekt (AI) borasida yakuniy to'xtamga kelishdi. ✅ AI'ga ruxsat: Dasturchilar Copilot kabi AI-yordamchilardan…

AI жуда тез ривожланяпти. Anthropic (Claude) энг охирги моделини эълон қилди, лекин уни келтириши мумкин бўлган зарар сабабли оммага тақдим этмаяпти. Claude Mythos янги модел бўлиб, уни оммага чиқаришдан олдин тест қилинганда, у операцион тизимлар ва веб браузерларда минглаб заифликларни аниқлади — ҳатто энг ишончли деб ҳисобланадиган Linux тизимида ҳам. Нотўғри қўлларда бу имкониятлар банк ҳисобларига, сервер тармоқларига, тиббий маълумотларга, энергетика тизимларига ва бошқа муҳим инфратузилмаларга кириш учун ишлатилиши мумкин.

Натижалар шунчалик таъсирли бўлдики, Anthropic Apple, Amazon, Google, Microsoft, Nvidia ва бошқа йирик компаниялар билан бирга ушбу заифликларни бартараф этиш учун коалиция тузди.

EN

AI is advancing rapidly. Anthropic (Claude) has announced a model so powerful they are not releasing it publicly due to concerns about potential harm. Claude Mythos Preview identified thousands of vulnerabilities across major operating systems and web browsers — including Linux, often considered one of the most reliable systems. In the wrong hands, such capabilities could be used to access bank accounts, server networks, medical records, energy systems, and more.

For context, these are the kinds of discoveries that previously required security researchers years of work. Yet Anthropic engineers with no formal security background were able to use Mythos to find working exploits overnight.

The results were so significant that Anthropic brought together major companies like Apple, Amazon, Google, Microsoft, and NVIDIA to form a coalition aimed at fixing these vulnerabilities.


https://x.com/AnthropicAI/status/2041578403686498506?s=20

Biz MustaqiLLM’ni yaratdik!

Bugun biz uchun muhim kun, o‘zbek tili uchun noldan yaratilgan Katta Til Modelini taqdim etdik.

Bu mavjud xorijiy modelning oddiy fine-tune qilingan versiyasi emas.
Biz modelni noldan yaratdik va o‘qitdik.

Model:

→ 5 milliard parametr
→ 40 milliard tokenlik ko‘p tilli dataset
→ 48 ming tokenli BPE tokenizer
→ O‘zbek tiliga maxsus moslashtirilgan
→ Grouped-Query Attention
→ QK-Normalization
→ Uzun kontekst bilan ishlashga tayyor arxitektura

Nega mustaqil LLM muhim?

AI bugungi raqamli infratuzilmaning muhim qismiga aylanmoqda. Shuning uchun o‘z tilimiz va ma’lumotlarimiz bilan ishlaydigan, texnologik jihatdan o‘zimiz nazorat qila oladigan modellarni yaratish strategik ahamiyatga ega.

Bu nafaqat o‘zbek tilining AI’dagi rivoji, balki lokal AI ekotizimi, ma’lumotlar xavfsizligi va kelajakdagi AI texnologiyalariga mustaqil hissa qo‘shish uchun ham muhim.

MustaqilLLM hali yakuniy manzil emas. Uning bilim, fikrlashi va umumiy til qobiliyatlarini yanada rivojlantirishda davom etamiz.

Ammo bu o‘zbek tilidagi mustaqil AI’ni yaratish yo‘lidagi muhim boshlanish.

© NeuronAI Jamoasi

Model vaznlari huggingface platformasida joylashtirildi: https://huggingface.co/NeuronUz/MustaqiLLM

@adizbek_ergashev

Ba’zi insonlarning sirti va asli bir-biridan ancha farq qiladi.

Lekin ba’zi insonlar bor qanday ko‘rinsa, aslida shunday. Ular bilan ko‘proq gaplashgan sari, ularni yanada ko‘proq kashf qilasiz.

Bunday insonlar bilan suhbatning o‘zi boshqacha.

Bir mavzudan boshlaysiz, keyin boshqa mavzuga o‘tasiz. Fikr almashasiz, savollar berasiz, ba’zida bir-biringizning qarashlaringizni o‘zgartirasiz.

Agar qadriyatlaringiz mos kelsa, suhbat nafaqat qiziqarli, balki foydali ham bo‘ladi. Ularning hayotga, ishga, muammolarga va rivojlanishga bo‘lgan qarashlaridan nimanidir o‘rganasiz.

Insonning o‘sishida atrofidagi odamlarning ta’siri juda katta.

Ba’zi odamlar sizga yangi bilim beradi. Ba’zilari esa boshqacha fikrlashni o‘rgatadi.

Hayotda ham, karyerada ham atrofingizdagi insonlarni to‘g‘ri tanlash muhim. Chunki ba’zi bilimlarni alohida o‘rganishdan ko‘ra, to‘g‘ri insonlar bilan yonma-yon yurib, ularning tajribasidan o‘rganish osonroq.

Bekzodbek Turgunov | Instagram

#VibeCoding

Bugun vibe coderlar ko‘payib boryapti.

AI yordamida feature yozish, bugni fix qilish yoki hatto butun bir application qurish endi ancha oson. Lekin kompaniya uchun shunchaki kod yozib beradigan odam emas, yozgan kodining ortida turadigan engineer kerak.

AI kod yozishi mumkin. Lekin:

Nega aynan shu yechim tanlandi?
Bu logic to‘g‘rimi?
Edge case’lar-chi?
Production’da nima bo‘ladi?
Biror narsa ishlamasa, kim javob beradi?

Mana shu joyda ownership va responsibility boshlanadi.

Vibe coder natijaga qaraydi.

Vibe engineer esa natijaning ortidagi logic, quality va oqibatlar uchun ham javob beradi.

AI’dan foydalaning. Ko‘p foydalaning.

Lekin responsibility’ni AI’ga topshirmang.

Vibe coder emas, vibe engineer bo‘ling.

Bekzodbek Turgunov

#Numeo Kuchli jamoada ishlashning eng katta foydasi — faqat yangi narsalarni o‘rganish emas, qanday fikrlashni o‘rganish ekan. Atrofimdagi odamlarning ko‘pchiligi o‘z sohasida katta tajribaga ega. Bunday jamoada o‘rganish uchun alohida vaqt ajratish shart…

#Numeo

Kuchli jamoada ishlashning eng katta foydasi — faqat yangi narsalarni o‘rganish emas, qanday fikrlashni o‘rganish ekan.

Atrofimdagi odamlarning ko‘pchiligi o‘z sohasida katta tajribaga ega.

Bunday jamoada o‘rganish uchun alohida vaqt ajratish shart emas. Oddiy suhbat, biror muammoni muhokama qilishning o‘zi yangi narsalarni o‘rgatadi.

Masalan, Otabek aka bilan biror mavzuni discuss qilganimda eng ko‘p olayotgan narsalarimdan biri — root cause'ni izlash.

Biror narsani shunchaki “ha, shunaqa ekan” deb qabul qilib ketmaslik.

Nega bunday bo‘lyapti? Asl muammo nima? Nima uchun aynan shu yechim kerak?

Bu yondashuvni mijozlardan keladigan feature request'larda ham ko‘rish mumkin.

Mijoz biror feature so‘rasa, “ha, kerak ekan, qo‘shib beramiz” demaymiz. Avval vaziyatni tushunamiz, muammoni aniqlaymiz. Yozamiz, kerak bo‘lsa chizamiz, discuss qilamiz va keyin qaror qilamiz.

Menimcha, tajribali insonlardan o‘rganishning eng qimmatli tomoni ham shu.

Ular sizga faqat “nima qilish kerak”ligini emas, “nega bunday qilish kerak”ligini ham ko‘rsatadi.

Vaqt o‘tishi bilan bu faqat ishdagi yondashuv emas, o‘zingizning fikrlash tarzingizga ham aylanib boradi.

Hozir Numeo’da olayotgan eng katta tajribalarimdan biri — aynan shu.

Bekzodbek Turgunov

Startaplarni tashqaridan kuzatadigan odamlardan ko‘pincha: "Bu kompaniya yaxshi g‘oya topibdi, mahsulotni ishga tushiribdi va o‘zi yurib ketibdi", degan fikrlarni eshitaman.

Aslida esa bunday emas. Biz avvalgi kompaniyalarimizda ham o‘zimiz bilmagan holda turli eksperimentlar o‘tkazib kelganmiz. Express24 davridan boshlab esa growth eksperimentlariga tizimli yondasha boshladik. Buni bizga Seedstars akseleratorida o‘rgatishgan. O‘sha paytda kompaniya ichida birinchi marta alohida Growth jamoasini tashkil qilganmiz. Shundan keyin barcha kompaniyalarimizda ham Growth jamoalarini shakllantirishga harakat qildik.

Numeo'da ham Growth Team kompaniya o‘sishini tezlashtirishga qaratilgan turli eksperimentlarni doimiy ravishda amalga oshirib boradi. Mahsulotning bozorga birinchi kundanoq mukammal Product-Market Fit bilan chiqish ehtimoli juda past. Ko‘pincha aynan to‘g‘ri jamoa mahsulotni sayqallab, foydalanuvchilar ehtiyojiga moslashtirib boradi va uning o‘sishini ta'minlaydi.

Growth jamoasini marketing bilan adashtirmaslik kerak. Marketing Growth Team tomonidan ishlab chiqilgan eksperimentlarni amalga oshirishda muhim hamkor hisoblanadi, ammo Growth bundan ancha kengroq tushuncha.

Kommentariyalarda biz amalga oshirgan ayrim real growth eksperimentlari bilan bo‘lishaman.

Agar siz mahsulot yaratish yoki startapni o‘stirish haqida o‘ylayotgan bo‘lsangiz, Growth Product yo‘nalishini o‘rganish siz uchun juda katta imkoniyatlar ochishi mumkin.

Juda iltimos qilsangiz, balki bizda ham buni amaliyotda o‘rganish imkoniyatini topa olarsiz.

//misollar izohlarda

@paiziev24

Foydali bo'lish.

Insonlarga, ishxonaga, yaqinlarga foydali bo'lish insonning qadrini oshiradi.
Bu insonni ikki dunyo saodatiga erishtiradi.

Inson doim foyda izlovchi emas, foyda beruvchi rolida yashashga harakat qilishi kerak.

@IbrohimjonKamoliddinov

FreightWaves’dagi Matt Herr bilan suhbatimiz bilan bo‘lishmoqchiman.

Suhbat davomida freight sohasidagi eng katta muammolardan biri - ishonch (trust). AI yordamida qanday bu muammoni hal qilish mumkinligi haqida gaplashdik.

Bugungi kunda Numeo’dan 5 000+ dispatcher va 10 000+ haydovchi foydalanmoqda. Bizning AI - TMS tizimimiz 40 ta kompaniya ishini tizimlashtirdi. Hali yo‘lning boshidamiz, lekin ilk natijalar juda umidli.

Matt va FreightWaves jamoasiga ushbu imkoniyat uchun rahmat!

https://vist.ly/59s55

@paiziev24

Numeoda Shunday insonlar bilan birga ishlamoqdamiz 🙂

https://t.me/hisperspective

We’re hiring at Numeo: Full Stack Engineer (Junior and Mid level engineers from Uzbekistan)

Responsibilities
• Build and maintain backend services with occasional frontend work (React, TypeScript, MUI).
• Design scalable, secure backend infrastructure.
• Implement state management (Context API, Redux, Zustand) and reusable React hooks.
• Write clean, optimized JavaScript/TypeScript and improve performance.
• Collaborate closely and communicate progress proactively.

Requirements
• Junior: 2.5+ years, Mid: 4+ years of software engineering experience.
• Strong Node.js and React skills.
• Some experience with modern LLMs.
• Ownership mindset and strong communication skills.
• Cloud experience (GCP for compute/storage, Azure for inference).

Hiring Process
📹 A screen-recorded video is required, following:
https://github.com/numeo-ai/numeo-engineering-challenge/

Culture
• Fast-growing, high-ownership startup aiming for unicorn scale.
• We move fast, work hard, and learn constantly.
• Weekly book clubs and brown-bag sessions.
• Not a 9–5 role; work-life balance is not the priority here.
• Strong focus on observability and customer impact.

What We Offer
• Remote role; US relocation after 1 year (visa sponsored).
• Salary + performance-based equity (12% ESOP pool).
• Jun: 600$ - 2000$ , Mid: 2000$ - 3500$

If you want to build, learn fast, and be part of the story, we’d love to talk.


⚠️ Important:
If you do not fully complete the home assignment, your application will not be reviewed.
Please make sure to carefully read the job description and home assignment before applying.


📩 Send your CV, GitHub link, and video submission to:
Email: [email protected] or
Telegram : https://t.me/BekzodbekTurgunov

⚠️ OGОHLANTIRISH: “OVOZ BERING” LINKLARI — FIRIBGARLIK!

Bugun menga tanish shifokor odam nomidan shunaqa xabar keldi:

“Iltimos, ‘Namunali ona’ nominatsiyasida ishtirok etyapman, menga ovoz bering: link…”

Ko‘pchilik buni haqiqiy deb o‘ylab linkni bosadi. Lekin hozir Telegram’da “ovoz bering / konkurs / nominatsiya” bahonasi bilan akkaunt o‘g‘irlash firibgarligi juda ko‘paygan.

Bu qanday ishlaydi?

Sizga tanish odam nomidan link keladi

Linkda “Telegram orqali kirish” yoki “kodingizni kiriting” sahifasi chiqadi

Siz SMS’dagi kodni kiritasiz

Shu bilan firibgar akkauntingizga kirib olib:

2FA qo‘yib tashlaydi

kontaktlaringizga siz nomingizdan shunaqa linklarni tarqatadi

❗️ MUHIM

🔴 Hech qachon Telegram SMS kodini hech kimga bermang
🔴 “Ovoz ber” linklariga ishonmang
🔴 Telegram login faqat http://telegram.org/ yoki t.me domenlarida bo‘ladi
🔴 Shoshiltiradigan (“tez bering, vaqt kam”) xabarlardan ehtiyot bo‘ling

✅ Agar sizga shunaqa xabar kelsa

Linkni bosmang

Yuborgan odamga telefon qilib tekshiring

Guruhdagilarni ogohlantiring

⚠️ Agar kimdir allaqachon kod kiritib yuborgan bo‘lsa

Telegram → Settings → Privacy and Security → Active Sessions

“Terminate all other sessions”

2FA yoqing va email bog‘lang

https://t.me/IQBOL