Auf einen Blick
- Aufgaben: Berate technische Lösungen und unterstütze Kunden bei Big Data-Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenengineering oder technischer Architektur.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Während Kandidaten in den aufgeführten Standorten für diese Rolle ermutigt werden, werden auch Kandidaten aus anderen Standorten berücksichtigt.
Auswirkungen, die Sie haben werden:
- Sie werden mit dem Vertriebsteam zusammenarbeiten und technische Führung bieten, um Kunden zu helfen, wie Databricks ihre Geschäftsprobleme lösen kann.
- Beratung zu Big Data-Architekturen, Implementierung von Proof of Concepts für strategische Projekte, die Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen sowie SQL-Analyse-Workflows umfassen.
- Validierung von Integrationen mit Cloud-Diensten, selbst entwickelten Tools und anderen Drittanbieteranwendungen.
- Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen, den Solutions Architects, um sich gegenseitig zu unterstützen und unsere Benutzer zu unterstützen.
- Werden Sie ein Experte, fördern und rekrutieren Sie Mitwirkende für Databricks-inspirierte Open-Source-Projekte (Spark, Delta Lake und MLflow) in der Entwicklergemeinschaft.
Was wir suchen:
- 5+ Jahre Erfahrung in einer Rolle im Datenengineering, in der Data Science, technischer Architektur oder ähnlichen Pre-Sales-/Beratungsrollen.
- Erfahrung im Aufbau verteilter Datensysteme.
- Komfortabel im Programmieren und Debuggen von Python und SQL.
- Haben Lösungen mit öffentlichen Cloud-Anbietern wie AWS, Azure oder GCP entwickelt.
- Expertise in einer der folgenden Technologien: Datenengineering (z.B. Spark, Hadoop, Kafka).
- Expertise in einer der folgenden Technologien: Data Science und maschinelles Lernen (z.B. pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Bereitschaft zu Reisen zu Kunden in Ihrer Region (wünschenswert).
- Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet (Informatik, Angewandte Mathematik, Operations Research).
Schön zu haben: Databricks-Zertifizierung.
HINWEIS: Wenn Ihre Erfahrung nicht perfekt mit der Stellenbeschreibung übereinstimmt, Sie aber das Gefühl haben, dass Sie gut zur Rolle passen, bewerben Sie sich. Wir möchten mit klugen, leidenschaftlichen Menschen arbeiten, die gut in ihrem Job sind, und oft haben diese Menschen nicht-lineare Karrierewege.
Solutions Architect - Digital Native Business Arbeitgeber: Databricks
Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Vorteilen, einer starken Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert, sowie zahlreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist Databricks der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Karriere im Bereich Daten und KI vorantreiben möchten. Die Position des AWS Cloud Partner Solutions Architect in EMEA ermöglicht es Ihnen, an vorderster Front mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf die Cloud-Strategien unserer Kunden auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Solutions Architect - Digital Native Business erhalten könntest
✨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 Solutions Architect - Digital Native Business 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 Solutions Architect - Digital Native Business 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!
