Staff Software Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 1 heure

☕ Washington – Distant

☕ Washington – Remote

💵 $180 000 - $240 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Logixboard

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51 - 200 employés

📦 Logistique

🚗 Transport

☁️ SaaS

💰 €32 000 000 Series B en 2022-01

Logistics • Transport • SaaS

Logixboard est une entreprise qui propose un portail client de marque pour les prestataires de services logistiques, leur permettant d'offrir à leurs clients un suivi et une gestion supérieurs des expéditions, des commandes et des stocks. Leur plateforme permet le suivi des expéditions en temps réel, la réservation en libre-service et le suivi des commandes d'achat, offrant aux utilisateurs une visibilité centralisée à travers divers modes de transport. En s'intégrant parfaitement aux systèmes internes, Logixboard permet aux entreprises logistiques de se différencier de la concurrence, de fidéliser les clients et d'augmenter le chiffre d'affaires. Leur solution améliore l'expérience de l'expédition en fournissant des outils technologiques pour une meilleure gestion de la chaîne d'approvisionnement, augmentant la transparence et l'efficacité pour les transitaires à l'échelle mondiale.

Description

• Ship features across the full platform, from customer-facing visibility dashboards to operator-facing AI-assisted workflows • Build TypeScript monorepo applications, including React frontends and Node.js backend services • Design and own PostgreSQL schema changes, migrations, query performance, and logistics data modeling • Build and maintain durable Temporal.io integration workflows connecting TMS platforms such as CargoWise, Descartes, and McLeod • Work with event-driven AWS patterns using SQS, Kinesis, EventBridge, and Lambda • Design resilient integrations for inconsistent APIs, XML payloads, FTP file exchanges, and unpredictable response times • Contribute to multi-region AWS infrastructure using Terraform and Spacelift • Improve observability and reliability using Datadog, Sentry, and structured logging • Participate in incident response and own system reliability • Participate in code reviews, architectural discussions, and design reviews • Mentor engineers in the US and India • Participate in 24x7 on-call rotations

🎯 Exigences

• 9+ years of professional software engineering experience, with meaningful time spent building and operating production SaaS applications • Strong proficiency in TypeScript and Node.js • Deep experience with React and modern frontend tooling, including Vite, TanStack Query, component libraries, and state management • Solid understanding of relational databases, particularly PostgreSQL, including schema design, query optimization, indexing strategies, and migrations • Experience building and operating services on AWS-based architectures • Comfort working in monorepo environments, including Nx and Yarn workspaces • Strong testing discipline with Jest/Vitest, integration tests against real databases, and Cypress E2E tests • Clear communication skills, including technical tradeoff articulation, concise design documentation, system explanation, and constructive code review feedback • High ownership and ability to resolve ambiguous or broken requirements • Preferred: Temporal.io or similar workflow orchestration engines • Preferred: GraphQL, particularly PostGraphile, code generation tooling, or Apollo/URQL clients • Preferred: tRPC • Preferred: Terraform and Spacelift • Preferred: logistics, supply chain, or freight technology background • Preferred: AI/ML integration, LLMs, document extraction pipelines, or AI product features • Preferred: feature flags, Datadog, or multi-region deployments

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