Solutions Architect, CustomerLake in Großmehring, München

Marketing-Teams stehen zwischen fragmentierten Kundendaten und Martech-Stacks, die diese Daten in proprietäre Silos kopieren, während Kunden Echtzeit- und personalisierte Erlebnisse erwarten. Customer Lake, die agentische Customer Data Platform (CDP), die nativ in Databricks integriert ist, ändert diese Gleichung. Sie vereint First- und Third-Party-Daten in verwalteten Customer 360-Profilen, löst Identitäten auf und nutzt Agenten, um Zielgruppen zu erstellen, die nächsten besten Aktionen zu empfehlen und Kampagnen über Kanäle hinweg zu aktivieren, ohne Daten aus dem Lakehouse zu kopieren oder Vendor-Lock-in hinzuzufügen.

Das Team Solutions Architect (Customer Lake) ist Teil einer engagierten, globalen Go-to-Market-Organisation, die sich auf die Förderung der Akzeptanz und des Umsatzwachstums von Customer Lake konzentriert. Der Customer Lake SA wird mit Kunden aus verschiedenen Geschäftsbereichen und Branchen interagieren, Beziehungen zu Marketing- und Datenbeteiligten aufbauen, Customer Lake im Detail positionieren und Präsentationen, Demos und POCs liefern, die informierte Entscheidungen zur Akzeptanz fördern.

Die Auswirkungen, die Sie haben werden:

• Technische Führung bieten, um strategische Kunden zu erfolgreichen Implementierungen bei Projekten zu Kundendaten und Marketing zu führen, von der architektonischen Gestaltung bis hin zu Datenengineering, Identitätsauflösung, Zielgruppenaktivierung und Agentenbereitstellung.
• Mit GTM-Führungskräften und Account-Teams zusammenarbeiten, um hochwirksame Engagement-Strategien in Ihrem Gebiet zu entwerfen und umzusetzen, die die Akzeptanz von Customer Lake vom ersten Customer 360-Bau bis zur vollständigen CDP-Erweiterung oder -Ersetzung vorantreiben.
• Als vertrauenswürdiger Berater fungieren und als Experte Solutions Architect technische Glaubwürdigkeit bei CMOs, Leitern der Marketingtechnologie (MarTech), Führungskräften im Datenengineering sowie Marketing- und Analytikteams aufbauen, um die Produktakzeptanz und Vision voranzutreiben.
• Kunden im großen Maßstab durch Workshops, POC-Ausführung und Entwicklung von kundenorientierten Materialien unterstützen, die technisches Wissen erhöhen und den Wert einer eingebetteten, agentischen CDP-Architektur demonstrieren.
• Den Produktfahrplan beeinflussen, indem feldabgeleitete, datengestützte Erkenntnisse in strategische Empfehlungen für Produkt- und Engineering-Teams übersetzt werden.
• Die komplexesten technischen Herausforderungen in dieser Produktlinie bewältigen, indem Sie als Eskalationspunkt der Stufe 3 für das Feld agieren und den Erfolg der Kunden in mission-kritischen, kundenorientierten Datenumgebungen sicherstellen.
• Den Verkaufsqualifizierungs- und POC-Eingangsprozess etablieren und verfeinern, um gut definierte Engagements sicherzustellen, die den Erfolg der Kunden maximieren und Reibungen für F&E minimieren.

Kompetenzen & Verantwortlichkeiten:

• 5+ Jahre Erfahrung mit Customer Data Platforms (CDP), Marketingtechnologie (MarTech) oder Kunden-Datenengineering, mit nachweislicher Erfolgsbilanz in der Gestaltung und Bereitstellung von kundenorientierten Lösungen für Kundendaten und Aktivierung (von denen 3+ Jahre in einer kundenorientierten, Pre-Sales- oder Beratungsrolle sind).
• Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Daten- und KI-Anwendungen für Marketing und Kundenengagement, einschließlich Identitätsauflösung, Segmentierung, Personalisierung und nächsten besten Aktionen sowie agentischen KI-Workflows für Zielgruppenbildung und Kampagnenaktivierung.
• Tiefe Vertrautheit mit CDP- und MarTech/AdTech-Plattformen, einschließlich composable-CDP-Architekturen (Salesforce Data Cloud, Adobe, Segment, Treasure Data, Braze oder ähnliches), einschließlich Implementierung, Identitätsauflösung, Zielgruppenaktivierung und Migrationsstrategien.
• Starkes Verständnis der Landschaft der Kundendaten: First-Party-Daten (Web, App, CRM, POS), Third-Party- und Anreicherungsdaten, Identitätsgraphen, Einwilligungs- und Datenschutzsignale sowie MarTech/AdTech-Ziele (Werbeplattformen, E-Mail/SMS, CRM und Analysetools).
• Erfahrung in der Operationalisierung von Kundendaten als verwaltete Datenprodukte, einschließlich Zielgruppen- und Segmentdefinition in SQL oder natürlicher Sprache (Genie), Reverse-ETL- und Aktivierungspipelines sowie Metrik-, Identitäts- und Einwilligungsgovernance im Unity-Katalog.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Global System Integrators (GSIs) und Drittanbieter-Beratungsorganisationen zur Förderung von Kundenergebnissen in Marketing- und Kunden-Dateninitiativen.
• Praktische Erfahrung in der Erstellung von Lösungen innerhalb großer öffentlicher Cloud-Umgebungen (AWS, Azure oder GCP), mit einem Verständnis für cloud-native Datenaufnahme, Aktivierung und Governance.
• Abschluss (oder höher) in einem technischen Bereich wie Informatik, Datenwissenschaft, angewandte Mathematik, Ingenieurwesen oder ähnlichem.

Über Databricks:

Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit — darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 — verlassen sich auf die Databricks Data + AI-Plattform, um Daten- und KI-Apps, Analysen und Agenten zu erstellen und zu skalieren, eine einheitliche Plattform, die Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse und Unity Catalog umfasst.

Vorteile:

Bei Databricks bemühen wir uns, umfassende Vorteile und Vergünstigungen anzubieten, die den Bedürfnissen aller unserer Mitarbeiter gerecht werden.

Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion:

Bei Databricks setzen wir uns dafür ein, eine vielfältige und inklusive Kultur zu fördern, in der jeder erfolgreich sein kann. Wir achten darauf, dass unsere Einstellungsverfahren inklusiv sind und den Standards der Chancengleichheit entsprechen.

Compliance:

Wenn der Zugang zu exportkontrollierten Technologien oder Quellcodes für die Ausführung der Arbeitsaufgaben erforderlich ist, liegt es im Ermessen des Arbeitgebers, ob er für solche Positionen eine US-Regierungslizenz beantragt, und der Arbeitgeber kann es ablehnen, mit einem Bewerber allein aus diesem Grund fortzufahren.