Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere und treibe die Data & AI Go-to-Market-Strategie für führende Unternehmen.
- Unternehmen: AWS, ein innovativer Marktführer im Cloud-Bereich.
- Vorteile: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines inklusiven Teams, das Vielfalt schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte transformative AI-Programme und arbeite mit C-Level-Führungskräften.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data & AI sowie im Geschäftsentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Are you a customer-obsessed leader with deep expertise in Data, Analytics, and Artificial Intelligence?
Do you have the strategic vision and business acumen to shape multi-year AI transformation programs for the world's largest enterprises?
Do you thrive at the intersection of technology and complex business challenges?
Experience working with Data & AI related technologies, including, but not limited to, AI/ML, Gen AI, Analytics, Database, and/or Storage Experience in Go-To-Market, Business Development, Sales, or Consulting Join AWS Specialists & Partners for Industries (ASPI) organization within the Data & AI Specialists team for Automotive & Manufacturing as a Senior Data & AI Go To Market Specialist, requiring exceptional non-formal leadership, cross-functional orchestration, andstrategic impact at the most senior customer and AWS leadership levels.
The ASPI organization is responsible for driving revenue and accelerating adoption of cloudand partner services across our most strategic global customers.
We work backwards fromour customers’ most complex and business-critical challenges to develop and execute go-to-market plans that transform ideas into scalable, high-impact businesses.
ASPI teams includebusiness development specialists and specialized solution architects.
As part of ASPI, you will contribute across the full lifecycle of AWS customer initiatives – from shaping new service and solution concepts to accelerating adoption of established offerings.
We prideourselves on thinking big, delivering exceptional customer outcomes, and collaboratingseamlessly across AWS as #One Team Key job responsibilities In this role, you will define and drive the Data & AI go-to-market strategy for the most complex and strategically significant customers in the Automotive & Manufacturing industry.
You will work across the full AWS Analytics and Generative AI & ML services portfolio andpartner ecosystem solutions to develop multi-year transformation roadmaps that delivermeasurable business outcomes at enterprise scale.
You will engage directly with C-suite executives, Chief Data Officers, Chief AI Officers, andsenior business leaders at strategic enterprise customers to influence their data and AIstrategy.
As a Principal-level individual contributor, you will operate with significant autonomy, set direction for cross-functional teams without formal authority, and represent AWS in the most critical customer and partner discussions.
As the ideal candidate, you bring an exceptional combination of deep domain expertise in Data & AI technologies and world-class business development skills.
You have a proventrack record of building and executing complex, multi-year strategic programs that generatesignificant pipeline and revenue.
You excel at leading through influence in highly matrixed environments, orchestrating diverse teams of specialists, solution architects, account managers, partner organizations, and AWS leadership to deliver outcomes that no singleindividual could achieve alone.
Basic qualifications- Bachelor's degree- Knowledge of publisher ad tech stacks and/or advertising technology- Experience developing strategies that influence leadership decisions at the organizational level- Experience managing programs across cross functional teams, building processes and coordinating release schedules- Experience selling enterprise software or cloud-based applications- Experience explaining complex technical concepts to various business and technical audiences- Experience presenting to both technical and non-technical executive audiences Preferred qualification - Experience interpreting data and making business recommendations- Experience identifying, negotiating, and executing complex legal agreements Amazon is an equal opportunities employer.
We believe passionately that employing a diverse workforce is central to our success.
We make recruiting decisions based on your experience and skills.
We value your passion to discover, invent, simplify and build.
Protecting your privacy and the security of your data is a longstanding top priority for Amazon.
Please consult our Privacy Notice () to know more about how we collect, use and transfer the personal data of our candidates. m/w/d Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers.
If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information.
If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
Snr Data & AI GTM Specialist, AWS Specialist & P-Industries Arbeitgeber: AmazonWebServices
Amazon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitskultur fördert, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten zu entwickeln und an bedeutenden Projekten zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance unterstützt Amazon seine Mitarbeiter dabei, sowohl beruflich als auch privat erfolgreich zu sein. Die kontinuierlichen Wachstums- und Mentoring-Möglichkeiten innerhalb des Unternehmens machen es zu einem idealen Ort für talentierte Fachkräfte, die in der Cloud-Technologie und Datenbanklösungen tätig sein möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Snr Data & AI GTM Specialist, AWS Specialist & P-Industries erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei AmazonWebServices zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Snr Data & AI GTM Specialist, AWS Specialist & P-Industries mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Snr Data & AI GTM Specialist, AWS Specialist & P-Industries bei AmazonWebServices gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AmazonWebServices vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für AmazonWebServices entscheidend sein!
