Principal Architect (Snowflake)

Der Principal Solution Architect ist eine Führungsrolle, die praktische Verantwortung mit strategischer Planung auf Executive-Ebene verbindet. Diese Rolle stellt sicher, dass Lösungen nicht nur gut gestaltet, sondern auch erfolgreich in den Kundenumgebungen implementiert und realisiert werden. Diese Person fungiert als vertrauenswürdiger Berater für Kunden und übernimmt den gesamten Lebenszyklus der Lösung – von der Pre-Sales-Phase bis zur Implementierung – während sie technische Exzellenz, Kundennutzen und Geschäftsergebnisse vorantreibt.

• Kundenführung & Lösungsstrategie
  • Als strategischer Berater für Kunden fungieren, technische Lösungen mit Geschäftszielen und langfristiger Vision abstimmen.
  • Lösungsdesign für komplexe, unternehmensweite Engagements über mehrere Kunden oder Branchen hinweg leiten.
  • Sicherstellen, dass alle Lösungen mit den Standards der Unternehmensarchitektur und der technischen Strategie übereinstimmen.
  • Als primärer technischer Eskalationspunkt für zugewiesene Kunden agieren.
• Pre-Sales & Lösungsentwicklung
  • Technische Pre-Sales-Aktivitäten einschließlich Entdeckung, Lösungsrahmung und Angebotsentwicklung leiten.
  • Scoping, Schätzung und Kostenmodellierung für große und komplexe Möglichkeiten übernehmen.
  • Angebote auf technische Integrität, Machbarkeit, Risiko und Übereinstimmung mit Standards überprüfen und validieren.
  • Beeindruckende technische Präsentationen für unterschiedliche Stakeholder-Publikum liefern.
• Lieferung & Implementierungsaufsicht
  • Den Übergang von Pre-Sales zu Lieferung übernehmen und Kontinuität sowie Erfolg bei der Ausführung sicherstellen.
  • Fortlaufende Führung und Aufsicht während der Implementierung bieten.
  • Sicherstellen, dass Lösungen skalierbar, optimiert sind und messbaren Kundennutzen liefern.
  • Erfolgreiche Annahme und Realisierung von Lösungen in den Kundenumgebungen vorantreiben.
• Denkführung & kontinuierliche Verbesserung
  • Technische Best Practices, Frameworks und wiederverwendbare Assets entwickeln und teilen.
  • Als Fachexperte innerhalb zugewiesener Branchen oder Lösungsbereiche agieren.
  • Aktuell über Branchentrends, aufkommende Technologien und Wettbewerbslandschaften bleiben.
  • Prozessverbesserungen identifizieren und vorantreiben, die die Ergebnisse und Rentabilität der Kunden verbessern.
• Zusammenarbeit & Mentoring
  • Mit internen Produkt-, Ingenieur- und Lieferteams zusammenarbeiten, um die Produktentwicklung zu beeinflussen.
  • Weniger erfahrene Architekten und Teammitglieder anleiten und unterstützen.
  • Interdisziplinäre Abstimmung fördern und bewährte Methoden und Best Practices propagieren.
• Kernkompetenzen
  • Tiefe Expertise in der Unternehmenslösungsarchitektur und im Design komplexer Systeme.
  • Starkes Verständnis der Identitätsauflösung (deterministische und probabilistische Zuordnung, Offline/Online-Verknüpfung).
  • Praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Datenplattformen wie Snowflake, Databricks oder ähnlichem.
  • Kenntnisse über AI/ML-Konzepte, die auf großangelegte Datenverarbeitung und Analytik angewendet werden.
  • Erfahrung im Design von Echtzeit-Datenarchitekturen und Customer Data Platforms (CDP / Customer 360).
  • Starkes Geschäftswissen mit der Fähigkeit, technischen Wert an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
  • Außergewöhnliche Kommunikations-, Beziehungsaufbau- und Führungsfähigkeiten.
• Qualifikationen (erforderlich)
  • Über 10 Jahre kombinierte Erfahrung in technischer Pre-Sales und Lösungsimplementierung.
  • Über 10 Jahre Erfahrung in kundenorientierten Rollen, einschließlich Engagement auf Executive-Ebene.
  • Über 5 Jahre Erfahrung in datengestützten Marketingumgebungen (Datenbank-, Direkt- oder digitales Marketing).
  • Abschluss eines Bachelor-Studiums und/oder gleichwertige Erfahrung.
  • Cloud-Plattform-Expertise (AWS, Azure oder GCP).
  • Strategien für Migration von Nicht-Cloud zu Cloud.
  • Snowflake, Databricks oder ähnliche Datenplattformen.
  • Clean Room-Technologien.
  • Customer Data Platforms (CDP / Customer 360).
  • Echtzeit-Datenverarbeitungsarchitekturen.
  • AI/ML-gestützte Analytiklösungen.

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