Senior Software Engineer – Data Platform

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LightBox

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501 - 1000 employés

Fondée en 2019

🏠 Immobilier

☁️ SaaS

🤝 B2B

Real Estate • SaaS • B2B

LightBox est un fournisseur de données immobilières connectées, d'intelligence de localisation et de produits logiciels pour le marché de l'immobilier commercial. L'entreprise agrège des ensembles de données foncières et spatiales autoritaires (parcelles, propriété, empreintes de bâtiment, géocodage, zonage, historique des transactions, données de risques et environnementales) et les diffuse via des plateformes (LightBox Vision/anciennement LandVision), des API, la livraison en masse de données et des services professionnels. Les offres de LightBox soutiennent les flux de travail de l'immobilier commercial (CRE) dans les domaines de la due diligence, de l'évaluation, des marchés de capitaux, du prêt, du marketing/RCM, du CRM (ClientLook) et des usages gouvernementaux — servant principalement les professionnels de l’immobilier institutionnel, les développeurs, les prêteurs et les agences gouvernementales.

Description

• Design and implement API gateways, model routing layers, and service infrastructure that connect fine-tuned CRE models with production applications. • Develop internal developer tooling - prompt management interfaces, evaluation dashboards, trace viewers - that accelerate the team's ability to ship and iterate on AI features. • Implement integration patterns for embedding AI capabilities into LightBox's existing workflow applications, ensuring seamless user experiences. • Build observability and monitoring infrastructure for AI workloads: latency tracking, quality metrics, cost attribution, and usage analytics. • Contribute to the platform's knowledge retrieval and caching layers, optimizing for both accuracy and performance at scale. • Collaborate with ML engineers on model serving infrastructure, helping bridge the gap between training outputs and production deployment. • Participate in architecture decisions and technical design reviews, bringing a pragmatic full-stack perspective to the team's work.

🎯 Exigences

• 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 - you can own a feature end-to-end from design through deployment and monitoring.