Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Presales-Lösungen für Daten, Analytik und KI mit Snowflake im Mittelpunkt.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Daten und KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und KI mit modernster Technologie und echten Geschäftslösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und starke Kenntnisse in Snowflake erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir suchen einen hochqualifizierten Snowflake Presales Architect mit umfassender Expertise in modernen Datenplattformen und aufkommenden KI-Fähigkeiten. Diese Rolle wird das End-to-End-Presales für Daten- und KI-Möglichkeiten leiten, indem tiefes Wissen über Snowflake mit der Fähigkeit kombiniert wird, KI/ML-gesteuerte Anwendungsfälle für Unternehmenskunden zu positionieren. Die Rolle erfordert ein Gleichgewicht zwischen technischer Tiefe, Presales-Führung und Innovationsdenken, mit ~50% Abrechenbarkeit bei strategischen Engagements.
Hauptverantwortlichkeiten
- Leitung der Presales-Lösungsfindung für Daten-, Analyse- und KI-gesteuerte Möglichkeiten mit Snowflake im Kern
- Partnerschaft mit dem Vertrieb zur Gestaltung von Deals und Positionierung von Daten- und KI-Lösungen, die an Geschäftsergebnisse ausgerichtet sind
- Entwurf skalierbarer Architekturen unter Nutzung des Snowflake + AI/ML-Ökosystems (Snowpark, Cortex, externe ML-Plattformen)
- Durchführung von Entdeckungsworkshops zur Identifizierung von Möglichkeiten für KI/GenAI-Anwendungsfälle (z.B. prädiktive Analytik, NLP, Automatisierung)
- Erstellung von POCs und Demos, die KI-infused Datenplattformen präsentieren
- Definition von Daten- und KI-Architekturmustern, einschließlich Datenpipelines, Feature Engineering und Modellintegration
- Bereitstellung von Lösungsschätzungen, Größenbestimmungen und Strategien zur Kostenoptimierung
- Agieren als Lösungsanker bei der Lieferung (~50% abrechenbar) für wichtige Programme
- Zusammenarbeit mit Partnern (Snowflake, Cloud, KI-Ökosystem), um gemeinsame GTM-Initiativen voranzutreiben
- Beitrag zu KI-Beschleunigern, wiederverwendbaren Frameworks und Thought Leadership
Erforderliche Fähigkeiten & Qualifikationen
- 12+ Jahre Erfahrung in Data Engineering / Data Architecture / Analytics
- 4+ Jahre praktische Erfahrung mit Snowflake-Implementierungen und -Architekturen
- Solides Verständnis von: Erfahrung mit mindestens einer Cloud: AWS / Azure / GCP
- Nachgewiesene Erfahrung in Presales- / Lösungskonsultationsrollen
- Starkes Verständnis dafür, wie Datenplattformen KI/ML-Anwendungsfälle ermöglichen
KI-spezifische Erwartungen
- Praktisches Wissen über KI/ML-Konzepte (Feature Engineering, Modelllebenszyklus, Inferenzmuster)
- Exposition gegenüber Snowflake KI-Fähigkeiten (Snowpark, Cortex) oder ähnlichen Ökosystemen
- Vertrautheit mit GenAI-Anwendungsfällen (LLMs, Embeddings, retrieval-augmented generation - RAG)
- Fähigkeit, geschäftsorientierte KI-Anwendungsfälle zu positionieren (Kundenanalytik, Personalisierung, Risiko/Betrug, Automatisierung)
- Erfahrung in der Integration von Datenplattformen mit ML-Frameworks (z.B. Python-basierte Ökosysteme, externe KI-Plattformen)
- Verständnis von Daten-Governance, Datenschutz und ethischen KI-Überlegungen
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Tools wie Databricks, MLflow, Power BI, Tableau
- Exposition gegenüber MLOps / LLMOps-Konzepten
- Snowflake-Zertifizierungen bevorzugt
- Erfahrung in der Mitgestaltung von KI/Daten-GTM-Strategien oder branchenspezifischen Lösungen
Wichtige Kompetenzen
- Starke Kundenbindung und Erzählfähigkeiten (Daten + KI-Narrativ)
- Fähigkeit, Geschäftsprobleme in Daten- und KI-Lösungen zu übersetzen
- Strategisches Denken mit Vertriebsorientierung
- Starke Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Lieferung und Allianzen
- Fähigkeit, in einem schnelllebigen, innovationsgetriebenen Umfeld zu arbeiten
Erfolgsmessung
- Beitrag zu Deal-Gewinnen und KI-gesteuerten Möglichkeiten
- Qualität und Innovation in der Lösungsarchitektur
- Beitrag zu KI/Daten-Beschleunigern und GTM-Assets
Snowflake Presales Architect (Data & AI) Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Als Snowflake Presales Architect (Data & AI) bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf modernste Datenplattformen und KI-Technologien konzentriert. Unser Unternehmen fördert eine offene und kollaborative Unternehmenskultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten wachsen können. Mit einer starken Ausrichtung auf strategische Engagements und der Zusammenarbeit mit führenden Partnern im Bereich Cloud und KI, sind wir bestrebt, Ihnen eine bedeutungsvolle und erfüllende Karriere zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Snowflake Presales Architect (Data & AI) 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 Dormont Manufacturing Co 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 Snowflake Presales Architect (Data & AI) 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 Snowflake Presales Architect (Data & AI) bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
