Lead Deployment Architect - AI

Celonis ist der globale Marktführer in Process Intelligence und Pionier der Process Mining-Technologie. Als eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen im Bereich Enterprise SaaS sind wir Veränderer, die die Grenzen des Möglichen verschieben. Wir investieren stark in fortschrittliche KI-Fähigkeiten – insbesondere in unser Process Intelligence Graph – um Datenanalysen in sofortige Geschäftshandlungen umzuwandeln. Wir glauben, dass es eine massive Gelegenheit gibt, die globale Produktivität und Nachhaltigkeit zu steigern, indem wir Intelligenz in den Mittelpunkt jedes Geschäftsprozesses stellen.

Das Team: Celonis Services ist der Liefermotor unserer Celonis-Kundenorganisation, verantwortlich dafür, die Celonis-Plattform in messbare, geschäftskritische Ergebnisse für unsere Kunden umzuwandeln. In der Ära der KI hat sich unsere Rolle weiterentwickelt: Während KI-Agenten wie unser eigener Apollo mehr von dem technischen Aufbau übernehmen, konzentrieren sich unsere Mitarbeiter auf die Arbeit, die echten Einfluss hat – das Verständnis der geschäftskritischen Probleme unserer Kunden, das Entwerfen der Lösungen, die diese lösen, und das Quantifizieren des gelieferten Wertes.

Die Rolle: Als Lead Deployment Architect - AI sind Sie die technische Autorität für unsere strategischen Konten innerhalb der Celonis-Lieferung. Sie gestalten, wie Celonis-Lösungen entworfen, architektonisch gestaltet und über Ihr Portfolio strategischer Kundenengagements geliefert werden. Sie definieren, wie gute Lieferung aussieht – setzen architektonische Standards, entwerfen End-to-End-Lösungsstrategien und stellen sicher, dass KI-unterstützte und agentische Workflows effektiv in großem Maßstab bereitgestellt werden.

Sie arbeiten an der Schnittstelle von tiefem Plattformwissen, Fachkenntnis und Kundenstrategie. Sie sind ebenso komfortabel dabei, eine technische Entwurfsüberprüfung mit Celonis-Ingenieuren zu leiten, wie auch einen Transformationsfahrplan der C-Suite eines Kunden zu präsentieren. Sie überbrücken die Lücke zwischen Pre-Sales und Post-Sales und stellen sicher, dass das, was versprochen wurde, auch geliefert werden kann – und oft selbst das Versprechen gestalten.

Diese Rolle hat erhebliches organisatorisches Gewicht. Sie setzen Liefermuster, denen andere Teams folgen. Sie definieren, wie KI-Agenten für komplexe, mehrgleisige Engagements orchestriert werden sollten. Sie arbeiten eng mit Deployment Engineers zusammen und heben den Standard für die gesamte Praxis.

Die Arbeit, die Sie leisten werden:

• Lösungsarchitektur & Design: Unterstützung bei der Scoping von Services im Pre-Sales, um sicherzustellen, dass die richtigen Services in Übereinstimmung mit der vorgeschlagenen Celonis-Lösungsarchitektur positioniert werden.
• Entwurf von End-to-End-Celonis-Lösungsarchitekturen für komplexe Unternehmensbereitstellungen, die mehrere Prozessbereiche, Geschäftseinheiten und geografische Regionen umfassen.
• Definition des technischen Blueprints, wie die Celonis-Plattform mit Kundensystemen, Datenstrategien und Transformationszielen integriert wird.
• Entwicklung sicherer, skalierbarer Architekturen, die auf komplexe Unternehmensanforderungen zugeschnitten sind, optimiert für langfristiges Wachstum und hohe gleichzeitige Nutzung.
• Entscheidungen über architektonische Abwägungen treffen: bauen vs. konfigurieren, individuell vs. standardisiert, schrittweise vs. big-bang – mit klaren Begründungen, die an den Ergebnissen des Kunden ausgerichtet sind.
• Eigenverantwortung für die Qualität der Lösung und die Ergebnislieferung über Engagements hinweg, Durchführung von Entwurfsüberprüfungen und Sicherstellung, dass die Lieferteams architektonische Standards einhalten.

• KI-Orchestrierung & Innovationslieferung: Entwurf, wie KI-Bereitstellungsagenten (Apollo) über komplexe, mehrgleisige Engagements eingesetzt werden sollten, Definition von Agenten-Workflows, Validierungspunkten und Qualitätssicherungen.
• Entwicklung wiederverwendbarer Spezifikationen, Vorlagen und Muster, die es Deployment Engineers ermöglichen, KI-Agenten effektiver zu steuern.
• Pionierarbeit neuer Lieferansätze, die KI nutzen, um Zeitpläne zu komprimieren, die Qualität zu verbessern oder Anwendungsfälle zu erschließen, die zuvor unpraktisch waren.
• Festlegung von Standards für die Validierung von KI-Ausgaben, um sicherzustellen, dass die Organisation die Qualität beibehält, während die Lieferung beschleunigt wird.

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