Solutions Architect - CPG and Manufacturing

Als Solutions Architect tragen Sie zur technischen Strategie für Ihre Kunden bei – Sie leiten Architekturgespräche, fördern die Plattformnutzung und fungieren als vertrauenswürdiger technischer Partner für Kundenarchitekten und Engineering-Leiter. Sie kombinieren tiefgehende technische Expertise mit einer praktischen Builder-Mentalität, um Databricks als Grundlage der Daten- und KI-Strategie Ihrer Kunden zu positionieren. Sie entwickeln eine technische Spezialisierung (Archetyp) und werden zu einer Anlaufstelle innerhalb Ihres Teams für tiefgehendes Wissen in einem bestimmten Bereich.

Der Einfluss, den Sie haben werden:

• Besitzen Sie die End-to-End technische Strategie für Ihre Konten – von der Entdeckung bis zur Produktionsbereitstellung – und erzielen Sie wettbewerbsfähige Gewinne, indem Sie differenzierte KI- und Datenlösungen entwickeln, die das Wachstum der Nutzung beschleunigen.
• Leiten Sie komplexe Architekturgespräche – entwerfen Sie produktionsreife Lösungen in den Bereichen Datenengineering, KI/ML, agentische Systeme und Echtzeitanalysen.
• Fungieren Sie als vertrauenswürdiger technischer Partner für Kundenarchitekten, Engineering-Leiter und Direktoren – helfen Sie, ihre Daten- und KI-Reise auf Databricks zu gestalten.
• Entwickeln Sie eine aufkommende technische Spezialisierung (Archetyp) – idealerweise in KI/ML, agentischen Architekturen oder einem verwandten Bereich – und werden Sie zu einer Anlaufstelle innerhalb Ihres Teams.
• Orchestrieren Sie funktionsübergreifende Ressourcen (DSAs, SSAs, Partner), um End-to-End KI- und Datenlösungen für komplexe Kundenbedürfnisse bereitzustellen.
• Geben Sie strukturiertes Feedback an Produktteams zu Kundenanforderungen, KI-Fähigkeiten und Wettbewerbsdefiziten.

Was wir suchen:

• Über 6 Jahre Erfahrung in der Lösungsarchitektur, Datenengineering, Datenwissenschaft/KI oder technischem Pre-Sales – mit einer starken Erfolgsbilanz im praktischen Lösungsbau und kundenorientierter technischer Führung.
• Tiefgehende Expertise in modernen Daten- und KI-Architekturen – Lakehouse-Design, skalierbare Pipelines, Echtzeit/Streaming und cloud-native Plattformen – mit der Fähigkeit, Architekturgespräche mit leitenden Stakeholdern durch Whiteboarding, Design-Reviews und Abwägungsanalysen zu führen, die Datenfundamente mit KI/ML-Ergebnissen verbinden.
• Starkes Verständnis von KI/ML-Konzepten, agentischen Architekturen und Ontologiedesign – einschließlich Erfahrung mit komplexen KI-Systemen, autonomen Agentenrahmen, Wissensgraphen und semantischen Datenmodellen, die intelligente, kontextbewusste Anwendungen ermöglichen.
• Versiert auf der Databricks-Plattform (oder nachgewiesene Fähigkeit, schnell Kompetenz zu erlangen) mit einer sich entwickelnden technischen Spezialisierung in einem Bereich (z.B. KI/ML, agentische Systeme, Echtzeit/Streaming, Datenverwaltung, Migrationen).
• Erfahrung mit Produktionsbereitstellungen in der öffentlichen Cloud (AWS, Azure oder GCP), einschließlich Sicherheits- und Governance-Aspekten.
• Erfolgsbilanz bei der Förderung der Plattformnutzung und des Wachstums – insbesondere in den Bereichen KI/ML und Datenanalytik.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten – in der Lage, komplexe KI- und Datenarchitekturen in geschäftlichen Nutzen für technische und exekutive Zielgruppen zu übersetzen.
• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem quantitativen Fachgebiet (oder gleichwertige Erfahrung).

Nice to Have:

• Databricks-Zertifizierungen (Data Engineer, ML Associate/Professional, Platform).
• Erfahrung mit Wettbewerbsplattformen (Snowflake, AWS-native Dienste, Azure Synapse) – Verständnis der Landschaft, gegen die Sie positionieren werden.
• Hintergrund in einem KI-ersten Unternehmen, Datenplattformanbieter oder Cloud-Anbieter.
• Branchenspezifische Expertise, vorzugsweise in CPG und Fertigung (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Medien usw. sind ebenfalls wertvoll).