Auf einen Blick
Senior Solutions Engineer mit KI- und Logistik-Expertise für komplexe Enterprise-Opportunity-Gestaltung und Sales Engineering bei einer schnell wachsenden Logistik-Plattform.
💰 ~$130.000–170.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- 4-6 Jahre Solutions Engineering/Presales
- Enterprise Opportunity Management
- Discovery & Analysis Skills
- KI-Tool Fluency
Solutions Engineering
Gehalt geschätzt anhand Mid-to-Senior Solutions Engineer in SaaS + Equity. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Solutions Engineers mit KI-Erfahrung
- Technical Program Managers wanting customer-facing role
- Enterprise Sales Engineers mit Technical Depth
🚫 Weniger geeignet
- Junior Solutions Engineers
- Nicht-technische Sales Professionals
- Kandidaten ohne komplexe Enterprise-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Equity ist Teil der Kompensation (Venture-backed)
- Remote-Basisposition in USA
- Continuous Learning für neue KI-Capabilities erforderlich
- Komplexe Multi-System-Integration ist Kernbestandteil
Über das Unternehmen
Nash ist eine KI-getriebene Logistik-Infrastruktur-Plattform. Das Unternehmen baut Solutions Consulting-Funktionen auf und sucht nach Professionals, die komplexe operative Probleme bei Enterprise-Kunden lösen.
Deine Aufgaben
- Tiefe Discovery mit Business- und Technical Stakeholdern bei Kunden durchführen
- Gemeinsame Lösung-Gestaltung mit Kunden durch iterative Discovery, Scoping und Testing
- Mapping der Integration von Nash in Customer-Stacks (OMS, WMS, TMS, Carrier-APIs)
- Durchführung von Sales Engineering (Demos, Trials, POCs) von Discovery bis technische Validierung
- Building und Verteidigung von Business Cases mit Quantifizierung des Impacts
- Testung neuer KI-Modelle und Agentic Capabilities mit aktiven Kundenimplikationen
Deine Voraussetzungen
- 4-6 Jahre in Solutions Engineering, Presales, Technical Account Management oder Technical Program Management
- Erfahrung mit komplexen Enterprise-Opportunities von Discovery bis Close
- Talenty für tiefe Discovery und operative Analyse
- Erfahrung mit strukturierten Discovery-Workshops und Use-Case-Definition
- Hands-on Komfort mit KI-Tools und modernen AI-Modellen
