Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB)

Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB)

Vollzeit 90000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
D

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative GenAI-Projekte und forme die Zukunft digitaler Unternehmen.
  • Unternehmen: Führendes Tech-Unternehmen mit Fokus auf Generative AI und dynamischer Unternehmenskultur.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, Wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte bahnbrechende Lösungen und werde ein anerkannter Experte in der GenAI-Branche.
  • Qualifikationen: Erfahrung in LLMs, maschinellem Lernen und exzellente Kommunikationsfähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.

Recruiter: Dina Hussain

About the Role

We are looking for a Lead Solution Architect focused on Generative AI to support our

EMEA Emerging Digital Natives and Startups business unit — one of the fastest-moving, most technically ambitious patches in EMEA.

Our customers are digital-native and cloud-native companies who build on the frontier: they adopt Gen AI early, scale fast, and expect their technical partners to be as sharp as their own engineers.

You will be the go-to expert our Account Teams and customers turn to when a Gen AI or LLM use case needs to move from an ambitious idea to a production-grade reality across our high-growth accounts.

This is a highly technical, customer-facing individual contributor role for someone who lives at the frontier of applied Gen AI.

You will shape architectures, prove out the hard problems, challenge and influence customer roadmaps, and raise the Gen AI capability of the entire EMEA Emerging DNB field organisation.

What You'll Do

  • Serve as the deep technical authority on Generative AI, LLMs, and applied machine learning for the EMEA Emerging DNB business unit, supporting the most strategic and complex customer engagements across our digital-native and born-in-the-cloud accounts.
  • Partner with our EMEA Emerging DNB Solutions Architects, Solutions Engineers, and Account teams to scope, design, and de-risk Gen AI use cases — from retrieval-augmented generation and agentic systems to fine-tuning and evaluation.
  • Build hands-on proofs of concept and reference implementations that operationalise large-scale LLM and deep learning workloads on Databricks (Mosaic AI, MLflow, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog governance), tuned to the fast iteration cycles Emerging DNB customers expect.
  • Lead fine-tuning and model-customisation engagements on open LLMs (e. g., Llama-family models), including judge-based and label-efficient evaluation approaches for domains where quality and safety are paramount.
  • Act as a bridge to Product and Engineering — channel field and customer feedback into the roadmap and represent the roadmap back to the field.
  • Enable and mentor the broader EMEA Emerging DNB Field Engineering team through workshops, reference architectures, and internal enablement, multiplying Gen AI expertise across our ~70-person SA/SE organisation.
  • Represent Databricks externally as a technical thought leader — conference talks (e. g., Data + AI Summit), blogs, and customer executive briefings.

What We're Looking For

  • Strong understanding of the LLM landscape, including leading proprietary and open-source models and providers, with the ability to differentiate their capabilities, trade-offs, and suitability for different use cases, and to articulate a clear, informed point of view (POV) to customers.
  • Deep expertise in the modern Gen AI stack: LLM application patterns (RAG, agents, tool use), fine-tuning and model customization, prompt and evaluation engineering, and LLM guardrails/safety.
  • Strong foundations in machine learning and deep learning, including distributed training, GPU workloads, and the full MLOps lifecycle (tracking, registry, serving, monitoring).
  • Proficiency in Python and the ML ecosystem (Py Torch/Transformers, MLflow, Spark), and comfort building production-quality reference implementations.
  • Experience with the Databricks platform — or the ability to ramp on it quickly — including Mosaic AI, Model Serving, Vector Search, and Unity Catalog.

Cloud experience across AWS, Azure, or GCP.

  • Excellent communication and consultative skills: able to earn the trust of both hands-on engineers and senior technical executives, and to explain complex Gen AI trade-offs clearly.
  • A track record of technical leadership and mentorship — someone who elevates the people around them.
  • Comfort operating at the pace of digital-native and high-growth customers, where speed, iteration, and technical credibility win the deal.
  • Based in the United Kingdom and able to work across EMEA time zones, with willingness to travel to customer sites within the region as needed.
  • Background helping digital-native customers build data and ML solutions (e. g., prior experience at a data/ML platform or consulting vendor) is a strong plus.
  • Nice to Have
  • Public technical presence: conference speaking, published talks, blogs, or open-source contributions in the ML/Gen AI space.
  • Domain depth in a regulated or high-stakes industry (healthcare/life sciences, financial services) where model quality, evaluation, and safety are critical.
  • Experience partnering with Product and Engineering teams to influence roadmap.
  • Why This Role

You will work on the hardest and most exciting Gen AI problems our EMEA Emerging DNB customers have — companies building the future in real time — with the platform and the people to actually solve them, not just advise.

You'll shape how one of EMEA's highest-growth business units adopts Generative AI, influence the direction of the product, and build a public profile as a recognised expert in the field.

This is the role for a builder and a teacher, who wants their expertise to have outsized impact.

Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB) Arbeitgeber: DataBricks

Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Wir fördern das Wachstum unserer Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und Mentoring-Programme, insbesondere für technische Führungsrollen wie den Sr. Solutions Architect. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Vielfalt und Inklusion, während wir gleichzeitig an einem Standort arbeiten, der strategisch günstig gelegen ist und Zugang zu einem breiten Netzwerk von Fachleuten in der Finanzdienstleistungsbranche bietet.

D

Kontaktdaten:

DataBricks Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB) erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei DataBricks anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei DataBricks vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Solutions Architect - Generative AI (EMEA Emerging DNB) mit Bravour zu bestehen

Generative AI
LLM (Large Language Models)
Machine Learning
Deep Learning
Python
MLOps
Databricks

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei DataBricks klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DataBricks vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.