Forward Deployed Engineer - FDE (Fullstack)

Als Forward Deployed Engineer (FDE) arbeiten Sie mit Kunden zusammen, um Lösungen für ihre Daten- und KI-Herausforderungen auf der Databricks-Plattform zu entwickeln und in die Produktion zu bringen. Sie sind verantwortlich für die Architektur, leiten Designentscheidungen und implementieren End-to-End-Systeme, die Datenengineering, KI und Anwendungsentwicklung umfassen. Wir arbeiten funktionsübergreifend, um langfristige strategische Prioritäten und Initiativen gemeinsam mit Engineering, Produkt und Entwicklerbeziehungen zu gestalten. FDEs liefern mit Kundenempathie, integrieren sich in Kundensysteme, schulen und unterstützen andere technische Bedürfnisse, um den Kunden den größtmöglichen Wert aus ihren Daten zu verschaffen. Dies ist eine praktische, kundenorientierte Rolle für Entwickler, die an der Schnittstelle von Technologie und Geschäftsauswirkungen gedeihen.

Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat kombiniert Ingenieurexpertise mit Anpassungsfähigkeit, Neugier und einer Leidenschaft dafür, mit Kunden und Teamkollegen komplexe Probleme zu lösen, die messbare Ergebnisse erzielen. FDEs sind abrechenbar und wissen, wie man Projekte gemäß den Spezifikationen mit außergewöhnlicher Kundenempathie abschließt.

Der Einfluss, den Sie haben werden:

• Produktion von Lösungsbereitstellung: Leiten Sie bedeutende technische Kundenprojekte, indem Sie produktionsreife Systeme liefern, Referenzarchitekturen, benutzerdefinierte Anwendungen und Datenaufnahme sowie ML/AI-Modellintegration entwerfen und erstellen.
• Transformationaler Einfluss: Beraten Sie strategische Kunden bei der Umsetzung transformierender Big-Data-Projekte, einschließlich End-to-End-Design, -Erstellung und -Bereitstellung von branchenführenden Big-Data- und KI-Anwendungen. Arbeiten Sie mit Engagement-Managern zusammen, um technische Lieferarbeiten mit Input des Kunden zu planen.
• Kunden befähigen: Beraten Sie Kunden in Bezug auf Architektur und Design; starten oder implementieren Sie Kundenprojekte, die zu einem erfolgreichen Verständnis, einer Bewertung und einer Übernahme von Databricks führen.
• Architektur besitzen: Leiten Sie Architektur- und Designentscheidungen und stellen Sie sicher, dass die Lösungen sicher, skalierbar und sowohl auf die Bedürfnisse der Kunden als auch auf die besten Praktiken von Databricks abgestimmt sind.
• Kundenimmersion: Arbeiten Sie eng mit den Teams der Kunden zusammen, um mit Stakeholdern von technischen ICs bis hin zu Führungskräften tiefgehende Herausforderungen zu verstehen und Auswirkungen zu erzielen.
• Wiederverwendbare Assets & Skalierung: Tragen Sie zu Beschleunigern, Frameworks und Best Practices bei, die die Auswirkungen über Konten hinweg skalieren und den Produktfahrplan von Databricks beeinflussen.

Was wir suchen:

• 6+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Datenplattformen & Analytik oder Softwareengineering.
• Fundierte Kenntnisse in zwei oder mehr gängigen Cloud-Ökosystemen (AWS, Azure, GCP) mit Expertise in mindestens einem.
• Tiefgehende Erfahrung mit verteiltem Rechnen mit Apache Spark und Kenntnisse der Spark-Laufzeitinternas.
• Vertrautheit mit CI/CD für Produktionsbereitstellungen.
• Fundierte Kenntnisse in MLOps, ML/AI-Modellen und KI-APIs.
• Entwurf und Bereitstellung leistungsfähiger produktionsbereiter End-to-End-Datenarchitekturen und Anwendungen, die Datenpipelines, ML/AI-Modelle und benutzerorientierte Schnittstellen kombinieren.
• Erfahrung in der technischen Projektlieferung - Verwaltung von Umfang, Zeitplänen und messbaren Ergebnissen, Übersetzung komplexer Konzepte in umsetzbare Lösungen.
• Dokumentations- und Whiteboarding-Fähigkeiten.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmenskunden und im Umgang mit Konflikten über ein breites Spektrum von Stakeholdern.
• Aufbau von Fähigkeiten in technischen Bereichen und Demonstration von Neugier, Anpassungsfähigkeit und Eager, neue Technologien zu erkunden, die die Bereitstellung und Integration von Databricks-basierten Lösungen zur Durchführung von Kundenprojekten unterstützen.
• Reisen zu Kunden 20% der Zeit.
• Databricks-Zertifizierung.