Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite mit Kunden und Partnern, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln und technische Präsentationen durchzuführen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich SaaS und Datenlösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Wachstumsmentalität und vielen Reisegelegenheiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenobservabilität und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 12 Jahre Erfahrung in Sales Engineering und fundierte Kenntnisse in Hadoop und Cloud-Plattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Collaborate with Acceldata Account Teams, Product, and Customer Support teams to help prospects, customers, and partners identify the value and need for Acceldata solutions.
- Develop, customise, and conduct technical presentations and product demonstrations to prospective customers, showcasing our solutions and how they address specific customer needs and challenges.
- Proficiency in multiple Hadoop components (HDFS, Yarn, Spark, Hive, HBase, Ranger, Kerberos, Kafka, Zookeeper, etc.) & their working architecture, usage & workflow.
- Hands‑on experience with at least one of the following: Apache Spark, Trino, Jupyter and Airflow.
- Partner with the Enterprise and Strategic Accounts teams to identify prospects’ environments and technical requirements to pursue tailored sales strategies, providing technical expertise to help close deals effectively.
- Work closely with customers to design and develop solutions tailored to their data environments and technical requirements.
- Develop comprehensive technical proposals & assist with crafting statements of work (SOWs).
- Lead the implementation of POCs to demonstrate the value & functionality of our products in the customer’s environment, analyze results & present value‑oriented results to stakeholders.
Requirements
- 12+ years of experience in a Saa S and Data Industry Sales Engineering role.
- Bachelor’s degree in computer science, engineering, data science, or a related field.
- Hands‑on experience with at least one of the following CSVs: AWS, GCP, and/or Azure.
- Hands‑on experience with cloud platforms, including Databricks or Snowflake.
- Hands‑on experience with data observability, data monitoring, data integration, and/or data quality products.
- Strong understanding of data observability trends, challenges, & opportunities in the industry.
- Strong understanding of the data ecosystem, including data warehouses, data lakes, and streaming data architectures.
- Excellent communication and presentation skills to effectively convey complex technical concepts to both technical and non‑technical audiences.
- Ability to listen to customer needs, understand their pain points, and propose relevant data observability solutions.
- Ability to analyze customer data scenarios & recommend suitable observability strategies.
- “Growth mindset” – learn from mistakes, stay positive, find a path to win, look to the future, learn from the past.
- Proactive self‑starter with inherent motivation to meet and exceed performance goals.
- Ability to work in a fast‑paced and dynamic team environment.
- Travel up to 50% meeting with qualified prospects as well as customers.
- Willingness to do “whatever it takes” to WIN.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in Saa S and Data Industry Sales Engineering, with a strong focus on data observability, technical presentations, and tailored solution development.
Proficient in multiple Hadoop components and cloud platforms, effectively addressing customer needs and driving successful implementations.
#J-18808-Ljbffr
Sales Engineer – Hadoop Observability, Open Data Platform Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sales Engineer – Hadoop Observability, Open Data Platform 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 Jobtailor 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 Sales Engineer – Hadoop Observability, Open Data Platform 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 Sales Engineer – Hadoop Observability, Open Data Platform bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
