Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere die Strategie für AI/ML-Produkte und unterstütze Kunden bei der Datenarchitektur.
- Unternehmen: Databricks, ein führendes Unternehmen im Bereich Daten und KI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit globalen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von AI/ML und arbeite mit Top-Kunden zusammen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Als AI/ML Product Specialist definieren Sie unsere technische Go-to-Market-Strategie und treiben die Einführung von AI/ML-Produkten in der Region Asien-Pazifik und Japan voran. Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen, um deren Datenanwendungsarchitektur und Entscheidungen zu leiten und zu beeinflussen, präsentieren, demonstrieren und bewerben die Databricks AI/ML-Produktpalette und fungieren als vertrauenswürdiger Berater für Führungskräfte, um sicherzustellen, dass die Kunden Databricks erfolgreich nutzen, um ihre Geschäftsprobleme zu lösen.
Sie unterstützen unsere Field Engineering-Teams intern, helfen ihnen, die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale unseres Produkts im Vergleich zu Wettbewerbern zu verstehen, arbeiten mit Produktmanagern zusammen, um die Produktstrategie zu informieren, rekrutieren und leiten eine Gruppe von Spezialisten und fungieren als externe Vordenker durch Konferenzen, Webinare und Blogbeiträge.
Verantwortlichkeiten:- Leiten Sie die Vision und Strategie für die Einführung von AI/ML-Produkten in Asien-Pazifik und Japan.
- Entwickeln Sie Materialien für das GTM-Team, um unser Wertversprechen effektiv zu kommunizieren.
- Unterstützen Sie die Field-Teams bei wichtigen strategischen Verfolgungsmöglichkeiten.
- Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um die Auswirkungen in lokalen Regionen zu skalieren und das breitere Field-Team zu ermächtigen.
- Agieren Sie als Vordenker, um Vertrauen und Beziehungen zu Kunden auf Führungsebene aufzubauen.
- Präsentieren Sie extern auf Konferenzen, Veranstaltungen und Webinaren und veröffentlichen Sie Inhalte, um unsere Position auf dem Markt zu etablieren.
- Arbeiten Sie mit FDE-Teams und Partnern zusammen, um Best Practices zu etablieren.
- Agieren Sie als funktionsübergreifender Vertreter mit Produktmanagement, Produktmarketing und Engineering in unserem Go-to-Market-Prozess.
- Rekrutieren und leiten Sie eine Gruppe von Spezialisten, um Ihre Wirkung zu skalieren.
- Leiten Sie Kunden in Bezug auf Datenanwendungsarchitektur und Entscheidungen.
- 6+ Jahre Erfahrung in Data Science, Machine Learning und 2+ Jahre in der Produktion von Gen AI.
- Praktische Erfahrung beim Aufbau von Lösungen in großen öffentlichen Cloud-Umgebungen (AWS, Azure oder GCP).
- Vertrauenswürdiger Berater für technische Führungskräfte, die strategische Datenentscheidungen informieren.
- Nachweisliche Fähigkeit, große Gebiete mit Account Executives gemeinsam zu planen und in einem hochgradig koordinierten, funktionsübergreifenden Umfeld über GTM- und R&D-Teams hinweg zu arbeiten.
- Expertise in traditionellen Machine Learning-Methoden und in der Bereitstellung großangelegter Produktionssysteme.
- Tiefes Verständnis von LLM-Anwendungsarchitekturen (RAG, agentisch, Feinabstimmung), Agentenframeworks (LangGraph / LlamaIndex / AutoGen / DSPy), Evaluierungsmethodik und Grundlagenmodellmärkten (Claude, Llama, Mistral, OpenAI, Open Source).
- Nachweisliche Erfolge im Pre-Sales-Bereich in wettbewerbsintensiven Situationen.
- Fähigkeit, strategische Programme funktionsübergreifend zu definieren und umzusetzen.
- Hohe Kommunikationsfähigkeit intern und extern.
Field Engineering, AI/ML Product Specialist Arbeitgeber: Databricks
Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, einer offenen Unternehmenskultur und der Chance, an vorderster Front der KI/ML-Technologie zu stehen, fördert das Unternehmen eine Atmosphäre, in der Ideen geschätzt und umgesetzt werden. Die Position des AI/ML Product Specialist in der Region Asien-Pazifik und Japan ermöglicht es Ihnen, direkt mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf deren Datenstrategien auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Field Engineering, AI/ML Product Specialist erhalten könnten
✨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 Databricks 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 Field Engineering, AI/ML Product Specialist 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 Field Engineering, AI/ML Product Specialist bei Databricks gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Databricks 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 Databricks entscheidend sein!
