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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumKünstliche IntelligenzSaaSUnternehmen
Databricks entwickelt eine einheitliche Daten- und KI-Plattform für Organisationen, die große Datenmengen verwalten, Systeme für maschinelles Lernen entwickeln und Analysen in produktive Anwendungen überführen möchten. Die Technologie verbindet Data Engineering, die Verarbeitung mit Apache Spark, Analysen und den Betrieb von Machine-Learning-Systemen. Dadurch können technische Teams den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – von der Verarbeitung und dem Experimentieren bis zur Bereitstellung und Gewinnung von Erkenntnissen.
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Stellen im Unternehmen

Lösungsarchitekt:in für Konsumgüter

Begleite Konsumgüterunternehmen bei der Entwicklung ihrer Daten- und KI-Strategien auf Databricks. Entwirf cloudnative Architekturen, beschleunige die Einführung und berate technische Führungskräfte.

USVereinigte StaatenCTConnecticutFLFloridaMDMarylandNJNew JerseyNYNew YorkNCNorth CarolinaPAPennsylvaniaVAVirginia
180.000 $ – 247.500 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischLösungsingenieur
AWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformPythonSQL

Beschreibung

  • Verantworte die technische Account-Strategie von der Bedarfsermittlung bis zur Bereitstellung in der Produktion und zum Ausbau der Plattformnutzung.
  • Entwirf skalierbare, produktionsreife Architekturen für Data Engineering, maschinelles Lernen und KI sowie Echtzeitanalysen.
  • Berate Kundenarchitekt:innen, Engineering-Verantwortliche und Direktor:innen zu technischen Entscheidungen.
  • Entwickle maßgeschneiderte Lösungen, die die Stärken von Databricks in Wettbewerbsbewertungen zeigen.
  • Baue eine technische Spezialisierung auf und unterstütze das Team als Ansprechperson in diesem Bereich.
  • Koordiniere Daten- und Lösungsarchitekt:innen, Spezialist:innen und Partner, um ganzheitliche Lösungen bereitzustellen.
  • Teile strukturiertes Kundenfeedback zu Anforderungen und Wettbewerbslücken, um die Produktentwicklung mitzugestalten.
  • Nimm an Gesprächen mit Recruiter:innen und Hiring Manager:innen, Architekturprüfungen, Live-Coding, Lösungsdemos und Präsentationen sowie Referenzprüfungen teil.

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre Erfahrung in Lösungsarchitektur, Data Engineering, technischem Presales oder einer erfahrenen praxisorientierten technischen Rolle.
  • Fundierte Python- und SQL-Kenntnisse, einschließlich Live-Coding, Debugging und Entwicklung von Lösungen.
  • Umfassende Kenntnisse verteilter Datensysteme, skalierbarer Pipelines, Streaming-Architekturen, Lakehouse-Muster und cloudnativer Datenplattformen.
  • Gute Kenntnisse der Databricks-Plattform oder die Fähigkeit, sich diese schnell anzueignen.
  • Eine sich entwickelnde technische Spezialisierung, etwa in Streaming und Echtzeitdaten, maschinellem Lernen und KI, Data Governance oder Migrationen.
  • Fähigkeit, Architekturgespräche mit erfahrenen technischen Stakeholdern durch Whiteboard-Sessions, Designprüfungen und Abwägung technischer Zielkonflikte zu leiten.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Produktions-Workloads auf AWS, Azure oder GCP, einschließlich Infrastruktur, Sicherheit und Governance.
  • Nachweisliche Erfolge beim Ausbau der Plattformakzeptanz und -nutzung in Kundenkonten.
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Architekturentscheidungen mit dem Geschäftsnutzen zu verknüpfen.
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem quantitativen Fachgebiet oder gleichwertige Erfahrung.
  • Databricks-Zertifizierungen sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit Snowflake, nativen AWS-Diensten oder Azure Synapse ist von Vorteil.
  • Erfahrung bei einem Daten- oder KI-Unternehmen oder einem Cloud-Anbieter ist von Vorteil.
  • Fachkenntnisse in einer Branchen-Domäne sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Anspruch auf einen jährlichen leistungsabhängigen Bonus.
  • Anspruch auf Unternehmensanteile.
  • Umfassende Zusatzleistungen und Vergünstigungen; regionale Einzelheiten sind in der Benefits-Dokumentation von Databricks verfügbar.

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Unterstützen Sie Redis-Kunden dabei, skalierbare In-Memory-Datenbanklösungen zu konzipieren und zu validieren. Leiten Sie technische Machbarkeitsnachweise und Pilotprojekte und arbeiten Sie im Pre-Sales eng mit dem Vertrieb zusammen.

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