Full Stack Software Engineer – Insight Analytics

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CCT est une entreprise de logiciels B2B qui propose Casino Insight, une plateforme cloud conçue exclusivement pour les casinos afin d'automatiser la gestion de trésorerie, les audits de revenus, les opérations de caisse, et les analyses à l'échelle de la propriété. Leurs solutions remplacent les processus manuels et basés sur le papier par des données unifiées, des flux de travail automatisés et des analyses quasi en temps réel dans les opérations de jeux, d'hôtellerie, de restauration et de vente au détail, aidant les casinos à réduire les risques, améliorer l'efficacité, et augmenter la rentabilité. CCT soutient le déploiement et le succès continu des clients, offrant un retour sur investissement mesurable et des économies opérationnelles pour les opérateurs de casinos.

Description

• Design and ship full-stack features across our TypeScript frontend and TypeScript Lambda backends. • Model data and metrics in Cube.dev; build embedded analytics experiences using Embeddable components. • Own the production lifecycle of your features: CI/CD, performance, observability, and post-deploy validation. • Implement your own AWS infrastructure (Lambda, IAM, networking, storage) using Terraform; we have a dedicated AWS engineer who will review and partner with you on the harder pieces. • Work day-to-day in Claude Code and contribute to the team's AI context library, prompts, and process improvements. • Pair with our designer, data engineers, and dashboard configuration lead to land features that hold up against real customer data.

🎯 Exigences

• 3–5 years of professional software engineering experience shipping production systems. • Strong working knowledge of TypeScript across frontend (React) and backend (Node/Lambda or similar). • Familiarity with Python. We don't write a ton of it in this role, but enough that you should be comfortable reading and contributing where it shows up. • Real experience using Claude Code or comparable agentic coding tools as part of your daily workflow. • Hands-on experience with AWS in a production environment. • **Bonus** • Experience building analytics or BI products (dashboards, drill-down, semantic modeling, query performance). • Familiarity with Cube.dev or comparable semantic layers (dbt + a serving layer, LookML, AtScale, etc.). • Experience with Embeddable or comparable embedded analytics frameworks. • Terraform or other IaC. You don't need to be the AWS expert on the team, but if you can spin up your own infrastructure and bring it for review, that's a strong plus. • Experience with serverless architectures and event-driven systems on AWS. • Background working with data pipelines, warehouses (Iceberg, Snowflake, Redshift, etc.), or pre-aggregation strategies.