Sr. Manager, Field Engineering

Der Daten- und KI-Markt befindet sich an einem Wendepunkt: Organisationen bewegen sich von isolierten Pilotprojekten zu Plattformentscheidungen, die prägen, wie sie in den kommenden Jahren aufbauen, betreiben und skalieren. Dies schafft eine bedeutende Gelegenheit, Kunden dabei zu helfen, Investitionen in Daten und KI in messbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln. Diese Rolle kombiniert Mitarbeiterführung, Geschäftsverantwortung und Engagement auf Führungsebene. Sie werden als Spieler-Coach in wichtigen Geschäften agieren und gleichzeitig eine leistungsstarke, skalierbare Field-Engineering-Organisation für ein verbrauchsorientiertes Geschäft aufbauen. Sie berichten an den Direktor für Field Engineering.

Auswirkungen, die Sie haben werden:

• Aufbau, Leitung und Skalierung des Pre-Sales-Teams (Solutions Architect) für Ihre zugewiesenen Kunden in Deutschland, einschließlich Einstellung, Coaching, Leistungsmanagement und Karriereentwicklung sowie Verantwortung für die Abdeckung Ihres Kundenportfolios.
• Verantwortung für Pre-Sales-ROI und Effektivität, einschließlich Abdeckungsmodelle, Priorisierung und Auswirkungen auf die Gewinnquote, Verkaufszyklen und Kundenakzeptanz.
• Agieren als Spieler-Coach durch das Gleichgewicht zwischen praktischer Beteiligung an wichtigen Kundenengagements und dem Aufbau wiederholbarer Abläufe, Artefakte und Coaching-Mechanismen, die die Auswirkungen im Team skalieren.
• Einrichtung und Verstärkung einer lösungs- und wertbasierten Verkaufskultur, die sich auf Geschäftsergebnisse konzentriert, nicht nur auf technische Exzellenz.
• Enger Partner mit der Vertriebsleitung zur Unterstützung der Prognosegenauigkeit, der Qualität der Pipeline und des Wachstums des Verbrauchs in einem nutzungsorientierten Geschäftsmodell.
• Engagement mit senioren und exekutiven Stakeholdern bei Kunden, um vertrauensvolle Beziehungen und langfristige Partnerschaften aufzubauen.
• Förderung eines skalierbaren Adoptionsmodells durch Verankerung von Partner- und PS-Anhängern und Etablierung eines klaren Pre-/Post-Sales-Handschlags, der an Verbrauchsergebnissen gebunden ist (Bereitschaft zur Einarbeitung, Meilensteine der Akzeptanz, Expansionspfad).
• Vertretung von Field Engineering als Teil des regionalen Teams, Beitrag zur Marke, Marktpositionierung und Wachstum von Databricks in Deutschland.

Was wir suchen:

• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Management von Pre-Sales- oder technischen Field-Teams in einem schnell wachsenden Umfeld.
• Starker Hintergrund in Datenengineering, Analyseplattformen, Datenbanken oder Data Science, erworben durch Ingenieur-, Beratungs- oder technische Führungsrollen.
• Nachweislicher Erfolg in verbrauchsorientierten oder SaaS-Geschäftsmodellen, einschließlich Prognosen, Expansion und Kundenakzeptanz.
• Fähigkeit, als Spieler-Coach zu agieren, das Gleichgewicht zwischen praktischer Beteiligung an Geschäften und skalierender Teamführung zu halten.
• Erfolgreiche Partnerschaft mit Vertriebs- und funktionsübergreifenden Führungskräften zur Förderung messbarer Geschäftsergebnisse.
• Erfahrung in der Etablierung wiederholbarer Prozesse, die die Effizienz verbessern, ohne Innovation oder Eigenverantwortung einzuschränken.
• Leidenschaft für den Daten- und KI-Markt und die Fähigkeit, einen klaren, exekutiv-level POV über den Wert von Databricks zu artikulieren.
• Exekutive Präsenz mit der Fähigkeit, selbstbewusst mit senioren Stakeholdern zu kommunizieren und Einfluss zu nehmen.
• Fließendes Deutsch (sehr bevorzugt) und fließendes Englisch (erforderlich).

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 legen großen Wert darauf, dass unsere Einstellungsverfahren inklusiv sind und den Standards für Chancengleichheit entsprechen. Personen, die eine Anstellung bei Databricks suchen, werden unabhängig von Alter, Hautfarbe, Behinderung, Ethnie, Familien- oder Familienstand, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Sprache, nationaler Herkunft, körperlicher und geistiger Fähigkeit, politischer Zugehörigkeit, Rasse, Religion, sexueller Orientierung, sozioökonomischem Status, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen berücksichtigt.