Auf einen Blick
Staff Software Engineer zur Neuarchitekturierung von Xometry-Kernservices als native Integration in die digitale Ökosystem des Partners. Fokus auf DFM- und Preisungs-AI-Integration mit Zero-Latency-Feedback.
💰 ~$220.000–280.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Extensive Enterprise-Software-Erfahrung
- ML-Pipelines-Integration
- Strategische technische Führung
- Sicherheits- und Datengovernance-Expertise
Gehalt geschätzt anhand Staff Engineer bei NASDAQ-Unternehmen in DC-Gegend mit Architektur-Führung. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Erfahrene Architekten mit ML-Erfahrung, die technische Richtung setzen möchten
- Engineers, die Enterprise-Integration und Sicherheit verstehen
- Leaders, die Teams bei AI-gestützter Entwicklung mentorieren möchten
🚫 Weniger geeignet
- Junior oder Mid-Level Engineers ohne ML-Pipelines-Erfahrung
- Kandidaten ohne Interesse an Enterprise-Architektur
- Wer keine Hybrid-Präsenz im DC-Gebiet möglich ist
💡 Gut zu wissen
- Hybrid-Anforderung: 3 Tage/Woche vor Ort erforderlich
- Starker Fokus auf technische Führung und Mentoring, nicht nur Einzelbeitrag
- Komplexe Datensicherheitsanforderungen bei Ring-Fenced-Governance
Über das Unternehmen
Xometry (NASDAQ: XMTR) verbindet Ideen mit Herstellern und ermöglicht es Käufern bei Fortune-1000-Unternehmen, auf globale Fertigungskapazitäten zuzugreifen. Die digitale Marktplattform bietet Herstellern kritische Ressourcen zum Wachstum ihrer Geschäfte.
Deine Aufgaben
- Architekturen für hochperformante Lösungen gestalten, die über einzelne Organisationen hinausgehen und etablierte Standards für die Einbettung von Xometry-AI in externe PLM-Umgebungen setzen
- ProduktionsML-Pipelines in die Anwendungsschicht integrieren und optimierte Modellierung sowie Echtzeit-Geometrieanalyse realisieren
- Signifikante Herausforderungen bezüglich Datengravität und Sicherheit lösen und formale Netzwerke zwischen Xometry und Partner-Engineeringgruppen aufbauen
- Strategische Richtung etablieren und Ausführung von Kernintegrationen leiten, die DFM- und IQE-AI-Engines kombinieren
- AI-gestützte Entwicklungspraktiken im Team fördern und andere Engineers beim Einsatz von AI-Tools mentorieren
Deine Voraussetzungen
- Umfangreiche Erfahrung in der Enterprise-Softwareentwicklung und technischer Architektur
- Starke Fähigkeiten im System Design und Skalierbarkeit unter SLI/SLO-Anforderungen
- Erfahrung mit ProduktionsML-Pipelines und deren Integration in Anwendungsschichten
- Vertrautheit mit Sicherheit, Datengravität und Ring-Fenced-Datengovernance
- Fähigkeit zur Führung und strategischen Richtungsvorgabe für technische Teams
