Staff Software Engineer | Semantic Data Team

Dies ist eine Remote-Position; der Kandidat muss jedoch innerhalb von 30 Meilen von einem der folgenden Standorte wohnen: Portland, ME; Boston, MA; Chicago, IL; San Francisco Bay Area, CA; und Seattle/WA.

Über das Team/Rolle

WEX stellt seine Unternehmensdatenplattform mit einem kraftvollen Ziel neu vor: Rohdaten in semantisch bedeutungsvolle, wiederverwendbare und vertrauenswürdige Geschäftswerte zu transformieren. Als Staff Software Engineer im Semantic Data Team spielen Sie eine entscheidende Rolle beim Entwerfen, Erstellen und Warten unserer Kern-360-Datenobjekte – wie Customer360, Fleet360 und Provider360. Diese breiten, entitätsbasierten Tabellen sind grundlegend für unsere Analytik-, KI- und Produktplattformen. Sie implementieren reichhaltige Transformationslogik, kodieren Geschäftsregeln und stellen die Datenkonsistenz über Domänen hinweg sicher, wodurch unsere Datenmodelle sowohl technisch skalierbar als auch geschäftsbereit werden. Dieses Team steht im Mittelpunkt der DaaS-Plattform von WEX – es verbindet Rohdaten mit bedeutungsvollen Geschäftseinblicken. Sie helfen dabei, das semantische Rückgrat unserer Produkte, Analysen und maschinellen Lernsysteme zu definieren und bereitzustellen.

Wie Sie einen Einfluss ausüben werden

• Entwerfen und Implementieren semantisch konsistenter, skalierbarer 360-Datenmodelle, die Daten über Domänen hinweg integrieren.
• Erstellen und Warten von Transformationspipelines, die Bereinigung, Standardisierung, Anreicherung und abgeleitete Logik auf Domänendatensätze anwenden.
• Produktionstauglichen, testbaren Code in SQL und Python (oder gleichwertig) schreiben – leistungsfähige und wartbare Datenwerte liefern.
• KI-Coding-Assistenten (Claude, Copilot, Cursor und ähnliche) nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen – Transformationslogik entwerfen, Tests generieren, Pipelines refaktorisieren, Datensätze erkunden und semantische Dokumentation erstellen – während Sie die KI-Ausgaben kritisch auf Richtigkeit, Leistung und Übereinstimmung mit Geschäftsregeln überprüfen.
• Muster, Eingabeaufforderungen und Arbeitsabläufe entwickeln und teilen, die dem Team helfen, mehr aus KI-Tools herauszuholen und die Standards für KI-native Ingenieurepraktiken im gesamten Semantic Data Team zu erhöhen.
• Eng mit Fachexperten, Datenwissenschaftlern und Produktbeteiligten zusammenarbeiten, um Geschäftskonzepte in interpretierbare, entscheidungsbereite Datenmodelle zu übersetzen.
• Logik für Klassifikationen, KPIs, Bewertungsalgorithmen und Geschäftsregeln implementieren und dabei Nachvollziehbarkeit und Datenherkunft sicherstellen.
• Standards für Datenmodellierung, Dokumentation und Governance innerhalb der semantischen Schicht definieren und durchsetzen – einschließlich Standards für den verantwortungsvollen, prüfbaren Einsatz von KI-generiertem Code und Artefakten.
• Mit anderen Teams zusammenarbeiten, um sich mit Ingestion, MDM und Datenprodukt-Schichten zu integrieren und Möglichkeiten zu erkunden, 360-Objekte für LLM-gesteuerte und agentische Anwendungen verfügbar zu machen.

Erfahrung, die Sie mitbringen werden

• 8+ Jahre Erfahrung in der Daten- oder Softwareentwicklung mit Schwerpunkt auf Datenumwandlung, Modellierung oder Analyseplattformen.
• Starke Kenntnisse in SQL und mindestens einer allgemeinen Programmiersprache wie Python oder Scala.
• Nachgewiesene Erfahrung als KI-native Ingenieur – Nutzung von Tools wie Claude, GitHub Copilot, Cursor oder ähnlichem als Teil Ihres täglichen Entwicklungsworkflows, mit einer klaren Sicht darauf, wo sie Ihre Arbeit beschleunigen und wo menschliches Urteilsvermögen unerlässlich ist.
• Komfort mit modernen KI-Ingenieurpraktiken wie Eingabeaufforderungsdesign, Kontextengineering, Spec-Driven Development (SDD), KI-unterstützter Codeüberprüfung und Integration von LLMs oder KI-Agenten in Ingenieur- oder Daten-Workflows.
• Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung breiter, entitätsbasierter Tabellen und der Modellierung von Domänenkonzepten (z.B. Kunde, Flotte, Anbieter) in langlebige Datenobjekte.
• Solides Verständnis von Datenqualitätspraktiken – einschließlich Validierung, Anreicherung, Schema-Durchsetzung und Kodierung von Geschäftsregeln.
• Erfahrung im Umgang mit großangelegten Datensätzen und der Optimierung von Transformationspipelines für Leistung und Wartbarkeit.
• Komfort in einer kollaborativen, funktionsübergreifenden Umgebung, in der Geschäftslogik mit Plattformskalierbarkeit in Einklang gebracht wird.
• Eine Denkweise für Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und semantische Klarheit – Sie bauen Datenmodelle, denen andere (Menschen und KI-Systeme gleichermaßen) vertrauen und die sie wiederverwenden können.

Abschluss in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich. Ein Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Informatik oder Statistik ist ein großer Vorteil.

Die Grundvergütungsspanne stellt die erwartete untere und obere Grenze der Vergütung für diese Position dar. Die tatsächlichen Vergütungssätze variieren und basieren auf verschiedenen Faktoren, wie z.B. Ihren Qualifikationen, Fähigkeiten, Kompetenzen und Ihrer Eignung für die Rolle. Die Grundvergütung ist ein Bestandteil des gesamten Vergütungspakets von WEX. Die meisten Vertriebspositionen sind gemäß den Bedingungen eines anwendbaren Plans für Provisionen berechtigt. Nicht-Vertriebsrollen sind typischerweise für einen vierteljährlichen oder jährlichen Bonus basierend auf ihrer Rolle und dem anwendbaren Plan berechtigt. Die umfassenden und wettbewerbsfähigen Leistungen von WEX sind darauf ausgelegt, Ihr persönliches und berufliches Wohlbefinden zu unterstützen. Zu den Leistungen gehören Gesundheits-, Zahn- und Augenversicherungen, Altersvorsorge, bezahlte Freizeit, Gesundheitskonto, flexible Ausgaben, Lebensversicherung, Invaliditätsversicherung, Studiengebührenrückerstattung und mehr.