Ce qu'il faut :

• Au moins 7 ans d'expérience dans le développementde systèmes backend destinés à la production, avec une expertise approfondie enTypeScript et Node.js - Indispensable
• Solide expérience dans la conception et le développementd'architectures distribuées et orientées événements(microservices, systèmes asynchrones, serverless le cas échéant) - Indispensable
• Expérience dans le développementde systèmes natifs du cloud sur AWS, avec une excellente compréhension des compromis en matière d'évolutivité, de fiabilité et de coûts - Indispensable
• Une expérience pratique de l'utilisationde Kafka dans des environnements de production réels, ainsi qu'une solide compréhension de son fonctionnement interne (partitionnement, ordonnancement, groupes de consommateurs, sémantique de livraison, évolutivité, modes de défaillance) - Indispensable
• Expérience pratique desflux de travail basés sur Dockeret des pratiques modernes de développement en conteneurs - Indispensable
• Connaissance deKubernetes (y compris EKS) et/ou d'ECS, et compréhension du fonctionnement des services lorsqu'ils sont déployés et mis à l'échelle dans des environnements d'orchestration de conteneurs - Obligatoire
• Solide expérience dans l'utilisation à la foisdes bases de donnéesNoSQL (MongoDB)etrelationnelles (Postgres), avec une bonne compréhension de la modélisation des données et des compromis à faire - Indispensable
• Licence en informatique ou expérience équivalente

(Pratiques d'ingénierie basées sur l'IA)

• Expérience dans l'utilisation d'outils de développement assistés par l'IA (ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Cursor, etc.) dans le cadre des processus d'ingénierie quotidiens - Indispensable
• Expérience dans l'utilisation des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour améliorer la productivité dans les domaines du codage, de l'exploration de concepts de conception, de la rédaction technique et de l'analyse - Indispensable
• Connaissance desAPI LLM (OpenAI, Anthropic, etc.)et expérience dans la création de petits outils ou d'intégrations à l'aide de celles-ci
• Capacité à évaluer de manière critique les résultats générés par l'IA et à faire preuve d'un jugement technique avisé
• L'intérêt pour les nouveaux outils d'IA et la manière dont ils peuvent renforcer, et non remplacer, les bonnes pratiques en matière d'ingénierie logicielle

Notre histoire

Chargeflow est un acteur de premier plan dans le domaine de l'innovation fintech, qui s'attaque au problème omniprésent de la fraude par rejet de débit, qui nuit aux entreprises en ligne. Nés d'une passion profonde pour la technologie et d'une volonté d'exceller dans le commerce électronique et la fintech, nous avons développé une solution basée sur l'IA visant à lutter contre les frustrations liées aux litiges liés aux cartes de crédit. Notre expertise diversifiée en fintech, e-commerce et technologie fait de nous un repère pour les commerçants confrontés à des rétrofacturations injustifiées, grâce à une approche unique axée sur la réussite.

Fort d'un financement de 49 millions de dollars mené par Viola Growth, OpenView, Sequoia Capital et d'autres investisseurs internationaux de premier plan, Chargeflow s'est engagé dans une stratégie de croissance axée sur le produit. Aujourd'hui, nous formons une communauté soudée de passionnés et d'entrepreneurs, unis par notre mission de révolutionner le commerce électronique et de lutter contre la fraude par rejet de débit, ce qui fait de nous des pionniers dans la protection des revenus des entreprises en ligne.