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.

Der Einfluss, den Sie haben werden:

• Technische Führung bieten, um strategische Kunden zu erfolgreichen Implementierungen bei Projekten zu Kundendaten und Marketing zu führen, von der architektonischen Gestaltung über Datenengineering bis hin zur Identitätsauflösung, Zielgruppenaktivierung und Bereitstellung von Agenten.
• 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 technische Glaubwürdigkeit bei CMOs, Leitern der Marketingtechnologie (MarTech), Führungskräften im Datenengineering sowie Marketing- und Analytikteams aufbauen, um die Produktakzeptanz und Vision voranzutreiben.
• Kunden in großem 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 feldbasierte, datengestützte Erkenntnisse in strategische Empfehlungen für Produkt- und Engineering-Teams übersetzt werden.
• Die komplexesten technischen Herausforderungen in dieser Produktlinie bewältigen, indem Sie als Tier-3-Eskalationspunkt 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:

• Über 5 Jahre Erfahrung mit Customer Data Platforms (CDP), Marketingtechnologie (MarTech) oder Kundendatenengineering, mit nachweislicher Erfolgsbilanz in der Gestaltung und Lieferung 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 Metriken-, 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 Kundendateninitiativen.
• 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.