Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative AI- und Datenlösungen für Unternehmen und gestalte deren digitale Transformation.
- Unternehmen: Rackspace Technology, ein führendes Unternehmen für Multicloud-Lösungen mit einer inspirierenden Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und der Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine Expertise in generativer KI und Datenmodernisierung, um echte Veränderungen zu bewirken.
- Qualifikationen: Erfahrung in generativer KI und Datenarchitekturen sowie starke Kommunikationsfähigkeiten auf C-Level.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Rackspace Technology is seeking a highly accomplished Solution Director, Analytics & Al/ML to lead the design and sales of two critical solution portfolios: Generative AI/LLM solutions and Data modernization/Lakehouse architectures on AWS.
This pivotal role requires mastery of both domains - leveraging generative AI capabilities (Amazon Q, Amazon Bedrock, Quick Sight) to drive executive conversations and opportunity creation, while delivering enterprise data modernization through Lakehouse architectures using AWS native services (Glue, Sage Maker Unified Studio) and leading platforms (Databricks on AWS, Snowflake on AWS).
This is a presales role that demands cross‑functional experience with proven ability to engage C‑level stakeholders, drive top‑of‑funnel opportunity creation, and maintain comprehensive account ownership across the entire customer lifecycle.
The ideal candidate will excel at both selling the vision of generative AI transformation and delivering the reality of enterprise data modernization, combining deep technical expertise with exceptional business acumen and executive presence.
Work Location
: United States of America/ Travel up to 25% per business requirements to customer sites and AWS events
-If located near a Rackspace office, you’ll work a hybrid schedule… two days in the office and three days work from home.
·If not located near an office, you may work 100% remotely.
Sponsorship
This role is not sponsorship eligible.
Candidates need to be legally allowed to work in the US for any employer
Responsibilities
- Strategic Leadership & Opportunity Development
- Drive top‑of‑funnel opportunity creation through two parallel tracks: engaging C‑level stakeholders with generative AI demonstrations (Amazon Q, Amazon Bedrock) and identifying data modernization needs for Lakehouse transformations.
• Lead the design and architecture of dual solution portfolios
- Generative AI Solutions: Amazon Bedrock implementations, Amazon Q deployments, Quick Sight with Q capabilities, RAG architectures, and custom LLM solutions.
- Data Modernization: Enterprise Lakehouse architectures using AWS Glue, Sage Maker Unified Studio, Databricks on AWS, and Snowflake on AWS.
- Act as the trusted advisor, positioning generative AI as the transformational vision while grounding delivery in robust data platform modernization.
- Develop compelling business cases that connect AI aspirations with practical data foundation requirements, demonstrating ROI across both portfolios.
- Stay current with advancements in generative AI (foundation models, LLMs) and modern data architectures (Lakehouse patterns, data mesh, unified analytics).
- Contribute to Rackspace’s intellectual property through reference architectures covering both generative AI implementations and Lakehouse design patterns.
- Mentor and provide leadership to Solution Architects by guiding technical development and fostering skill growth across both generative AI and data modernization solution areas.
- Customer Engagement & Solution Delivery
- Serve as the primary technical lead orchestrating both generative AI discussions and data modernization programs for strategic accounts.
• Build strategic relationships using two engagement models
- Executive Level: Amazon Q demonstrations, Quick Sight analytics with generative BI, art‑of‑the‑possible sessions.
- Technical Level: Lakehouse architecture workshops, platform assessments (Databricks vs Snowflake vs AWS‑native), migration planning.
- Lead comprehensive consultative engagements that begin with generative AI vision (Amazon Q, Bedrock) and translate into concrete data modernization roadmaps.
- Develop proposals that balance innovative AI capabilities with foundational data platform requirements.
- Guide customers through parallel journeys: generative AI adoption (POCs to production) and data platform modernization (legacy to Lakehouse).
- Collaborate with sales teams to position both solution portfolios strategically based on customer maturity and needs.
- Technical Excellence & Market Awareness
• Maintain deep expertise across both solution domains
- Generative AI : Amazon Bedrock, Amazon Q, Quick Sight Q, Sage Maker Jump Start, prompt engineering, RAG architectures, vector databases.
- Data Platforms : AWS Glue, Sage Maker Unified Studio, Databricks on AWS, Snowflake on AWS, Redshift, EMR, Apache Iceberg, Delta Lake.
- Position AWS solutions effectively against other cloud platforms’ offerings in both generative AI (Azure Open AI, Vertex AI) and data platforms (Azure Synapse, Big Query)
- Guide architectural decisions on build vs. buy for both Al capabilities and data platform components
- Required Experience
• Dual Expertise Required
- Deep experience with generative AI technologies: Amazon Bedrock, Amazon Q, LLM architectures, RAG implementations.
- Proven track record delivering data modernization: Lakehouse architectures, Databricks and/or Snowflake implementations, AWS Glue/EMR deployments
- A bachelor’s degree in computer science, Data Science, Engineering, Mathematics, or a related technical field is required.
At the manager’s discretion, additional relevant experience may substitute for the degree requirement.
- A minimum of 15 years of enterprise solution architecture experience.
- A minimum of 8 years of public or private cloud experience.
- A minimum of 5 years as a senior‑level architect or solutions leader with hands‑on experience in both AI/ML and data platform modernization.
- Proven Presales/Sales Engineering experience.
- Demonstrated success in engaging C‑level executives using generative AI demonstrations while delivering complex data platform transformations.
• Strong understanding across the full spectrum
- AI/ML: Generative AI, foundation models, LLMs, traditional ML, prompt engineering, fine‑tuning.
- Data Platforms : Lakehouse architectures, data mesh, ETL/ELT, streaming, data governance, data quality.
• Proficiency in Python, SQL, and Spark with hands‑on experience in
- Generative AI: Lang Chain, vector databases, embedding models.
- Data Engineering: Py Spark, Apache Iceberg/Delta Lake, orchestration tools.
- A proven ability to articulate both visionary AI possibilities and practical data platform requirements to diverse audiences.
- Preferred Qualifications
- An advanced degree (Master’s or Ph D) in a relevant field
- Experience with AWS professional services or AWS partner ecosystem across both Al and data domains
• Hands‑on experience with
- Multiple Lakehouse platforms: Databricks, Snowflake, AWS‑native (Glue + Athena + Redshift)
- Multiple Al platforms: AWS Bedrock, Azure Open AI, Google Vertex Al
- Palantir Foundry and AIP
- Uniphore Business AI Cloud
• Industry certifications
- AWS: Solutions Architect Professional, Machine Learning Specialty, Data Analytics Specialty
- Platform specific: Databricks Certified, Snowflake Snow Pro
- Experience with regulated industries requiring governance for both AI and data platforms
- Track record building practices that deliver both generative AI solutions and data modernization programs
- Published thought leadership in generative AI applications and/or modern data architectures
Our compensation reflects the cost of labor across several geographic markets.
The compensation range for this position ranges from $192,610.00/year in our lowest geographic market up to 338,993.60 USD/year in our highest geographic market.
Pay is based on a number of factors including market location and may vary depending on job‑related knowledge, skills, and experience.
Your recruiter can share more about the specific salary range for your preferred location during the hiring process.
The compensation package may also include incentive compensation opportunities in the form of annual bonus or incentives, equity awards and an Employee Stock Purchase Plan (ESPP).
Learn more about benefits at Rackspace.
About Rackspace Technology
We are the multicloud solutions experts.
We combine our expertise with the world’s leading technologies — across applications, data and security — to deliver end‑to‑end solutions.
We have a proven record of advising customers based on their business challenges, designing solutions that scale, building and managing those solutions, and optimizing returns into the future.
Named a best place to work, year after year according to Fortune, Forbes and Glassdoor, we attract and develop world‑class talent.
Join us on our mission to embrace technology, empower customers and deliver the future.
More on Rackspace Technology
Though we’re all different, Rackers thrive through our connection to a central goal: to be a valued member of a winning team on an inspiring mission.
We bring our whole selves to work every day.
And we embrace the notion that unique perspectives fuel innovation and enable us to best serve our customers and communities around the globe.
We welcome you to apply today and want you to know that we are committed to offering equal employment opportunity without regard to age, color, disability, gender reassignment or identity or expression, genetic information, marital or civil partner status, pregnancy or maternity status, military or veteran status, nationality, ethnic or national origin, race, religion or belief, sexual orientation, or any legally protected characteristic.
If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know.
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Solution Director, Analytics & Al/ML Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Solution Director, Analytics & Al/ML 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 Solution Director, Analytics & Al/ML 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 Solution Director, Analytics & Al/ML 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!