Senior Software Engineer – Data Platform

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 27

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 20%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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LightBox

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2019

🏠 Imobiliário

☁️ SaaS

🤝 B2B

Real Estate • SaaS • B2B

A LightBox é uma fornecedora de dados de propriedades conectados, inteligência de localização e software de fluxo de trabalho para profissionais do mercado imobiliário comercial. A empresa agrega dados autoritativos de parcelamento, propriedade, zoneamento, transações, pegada de construção, geocodificação, meio ambiente e avaliação, e os disponibiliza por meio de produtos como LightBox Vision (anteriormente LandVision), APIs, entrega de dados em massa, ferramentas de avaliação e marketing, e serviços profissionais. A LightBox se posiciona como uma plataforma B2B SaaS que ajuda os clientes a localizar, analisar e agir sobre informações de imóveis comerciais para casos de uso incluindo mercados de capitais, due diligence ambiental, empréstimos, avaliação e fluxos de trabalho do governo/utilidades.

Descrição

• Design and implement API gateways, model routing layers, and service infrastructure connecting fine-tuned CRE models with production applications • Develop internal developer tooling, including prompt management interfaces, evaluation dashboards, and trace viewers • Implement integration patterns for embedding AI capabilities into LightBox's existing workflow applications • Build observability and monitoring infrastructure for AI workloads, including latency tracking, quality metrics, cost attribution, and usage analytics • Contribute to knowledge retrieval and caching layers, optimizing accuracy and performance at scale • Collaborate with ML engineers on model serving infrastructure and production deployment • Participate in architecture decisions and technical design reviews

🎯 Requisitos

• 6+ years of software engineering experience with a strong full-stack foundation (backend-leaning preferred) • Production experience building APIs, microservices, and platform infrastructure in Python and/or TypeScript/Node.js • Solid understanding of cloud infrastructure (AWS or GCP), containerization (Docker, Kubernetes), and CI/CD pipelines • Experience building developer-facing tools, SDKs, or internal platforms that other engineers consume • Familiarity with LLM integration patterns: API-based model consumption, prompt engineering, retrieval-augmented generation, and tool/function calling • Strong fundamentals in distributed systems, data modeling, and API design • Comfort working in a small team with high autonomy and owning a feature end-to-end from design through deployment and monitoring • Preferred: Experience with Model Context Protocol (MCP) or similar structured AI integration standards • Preferred: Background in data-intensive platforms, particularly property data, geospatial systems, or document processing pipelines • Preferred: Familiarity with model serving frameworks (LiteLLM, OpenRoute, AWS BedRock) and inference optimization • Preferred: Experience in real estate technology, financial services, or other regulated/document-heavy industries • Preferred: Prior work building observability or evaluation tooling for ML/AI systems