Senior Solutions Architect - Lakebase

Das Solutions Architect (Lakebase) Team führt das strategische Produktbetriebsmodell von Databricks aus, das einen verstärkten Fokus auf frühere, hochpriorisierte Produktlinien bietet, um die Produktmarktfähigkeit zu etablieren und den Kurs für schnelles Umsatzwachstum festzulegen. Sie sind Teil eines globalen Go-to-Market-Teams, decken jedoch individuell eine spezifische lokale Region ab. Die Kunden können sich über mehrere Geschäftsbereiche und Vertikalen erstrecken.

Durch die Zusammenarbeit mit direkten Account-Teams engagieren sie sich gemeinsam mit den Kunden, fördern die notwendigen Beziehungen und positionieren die spezifische Produktlinie im Detail, um überzeugende Gründe für die Kunden zu liefern, das Produkt anzunehmen und dessen Nutzung auszubauen. Sie verstehen den angemessenen Ansatz, die Rahmenbedingungen und die Schritte, die erforderlich sind, um die Produktlinie erfolgreich zu übernehmen, während die Kunden ihre Geschäftsziele erreichen.

Der Solutions Architect (Lakebase) wird einem Account Executive zugeordnet, der auf eine bestimmte Produktlinie mit entsprechenden Zielen ausgerichtet ist. Gemeinsam entwickeln sie eine Strategie für ihr zugewiesenes Kontenset, erstellen Präsentationen, Demos und andere Materialien und liefern diese so, dass die Kunden eine informierte Entscheidung treffen können, wenn sie sich entscheiden, die Produktlinie auf sinnvolle Weise zu übernehmen.

Die Lakebase-Produktlinie erfordert die folgenden Kernkompetenzen:

• Über 10 Jahre Erfahrung mit transaktionalen Datenbanken (OLTP) in den Bereichen Engineering, Produktentwicklung, Verwaltung und Pre-Sales, mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Gestaltung und Bereitstellung von kundenorientierten Lösungen.
• Glaubwürdigkeit bei der Beeinflussung von OLTP-Produkten mit dem Marktwissen, das erforderlich ist, um Roadmap-Funktionen zu gestalten und zu priorisieren.
• Erfahrung in der Architektur von Lösungen, die transaktionale Datensysteme innerhalb breiterer Big Data-, Lakehouse- und KI-Ökosysteme integrieren.
• Expertise in Infrastruktur, Plattform und Verwaltung rund um Notfallwiederherstellung, hohe Verfügbarkeit, Backup und Wiederherstellung, Skalierungsmethoden, Identitäts- und Sicherheitsmanagement sowie Migrationen (Anbieter zu Anbieter, vor Ort zu Cloud).

Der Einfluss, den Sie haben werden:

• Zusammenarbeit mit der GTM-Leitung und den Account-Teams zur Gestaltung und Umsetzung von wirkungsvollen Engagement-Strategien in Ihrem Gebiet.
• Als vertrauenswürdiger Berater fungieren Sie als Experte Solutions Architect und "Champion", indem Sie technische Glaubwürdigkeit bei Stakeholdern aufbauen, um die Produktakzeptanz und Vision voranzutreiben.
• Ermöglichen Sie Kunden in großem Maßstab durch Workshops und die Entwicklung von kundenorientierten Materialien, die das technische Wissen und die Gedankenführung erhöhen.
• Beeinflussen Sie die Produkt-Roadmap, indem Sie aus dem Feld gewonnene, datengestützte Erkenntnisse in strategische Empfehlungen für Produkt- und Engineering-Teams übersetzen.
• Bewältigen Sie die komplexesten technischen Herausforderungen in dieser Produktlinie, indem Sie als Eskalationspunkt der Stufe 3 für das Feld agieren und den Kundenerfolg in mission-kritischen Umgebungen sicherstellen.
• Über 6 Jahre Erfahrung in einer kundenorientierten, Pre-Sales- oder Beratungsrolle, in der technische Führungskräfte beeinflusst, hochrangige Datenstrategien und Produktakzeptanz vorangetrieben werden.
• Nachweisliche Fähigkeit, große Gebiete gemeinsam mit Account Executives zu planen und in einem hochgradig koordinierten, funktionsübergreifenden Einsatz über GTM- und F&E-Teams zu arbeiten.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Global System Integrators (GSIs) und Drittanbieter-Beratungsorganisationen zur Förderung von Kundenergebnissen.
• Fähigkeit in Programmierung, Debugging und Problemlösung mit SQL und Python.
• Praktische Erfahrung beim Aufbau von Lösungen in großen öffentlichen Cloud-Umgebungen (AWS, Azure oder GCP).
• Umfassende Erfahrung (in zwei oder mehr) und Verständnis in den Bereichen Datenengineering, Data Warehousing, KI, ML, Governance, transaktionale Systeme, Anwendungsentwicklung und Streaming.
• Abschluss (oder höher) in einem technischen Bereich wie Informatik, angewandte Mathematik, Ingenieurwesen oder ähnlichem.
• Eine Erfolgsbilanz bei der Durchführung komplexer Projekte in schnelllebigen, kundenorientierten Umgebungen.

Wenn der Zugang zu exportkontrollierten Technologien oder Quellcodes für die Erfüllung 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.