Auf einen Blick
- Aufgaben: Technische Unterstützung für das Vertriebsteam bieten und innovative Lösungen präsentieren.
- Unternehmen: Monte Carlo, ein führendes Unternehmen für Datenzuverlässigkeit mit einer inklusiven Kultur.
- Vorteile: Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen.
- Weitere Informationen: Reisebereitschaft von bis zu 25% zu Kundenstandorten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das die Datenbranche revolutioniert und echten Einfluss hat.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Vertrieb oder Sales Engineering für technische Produkte.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Monte Carlo
Als Unternehmen, das zunehmend auf Daten angewiesen ist, um digitale Produkte zu betreiben und bessere Entscheidungen zu treffen, ist es entscheidend, dass diese Daten genau und zuverlässig sind. Monte Carlo, das Unternehmen für Datenzuverlässigkeit, ist der Schöpfer der ersten End-to-End-Datenbeobachtungsplattform der Branche.
Monte Carlo arbeitet mit datengestützten Unternehmen wie Fox, Pepsico, Amazon, American Airlines und anderen führenden Unternehmen zusammen, um ihnen zu helfen, Vertrauen in Daten zu gewinnen.
Über die Rolle
Monte Carlo erweitert sein Sales Engineering-Team, um unser schnelles Wachstum zu beschleunigen. Als Sales Engineer werden Sie ein Schlüsselmitglied des Monte Carlo-Vertriebsteams sein und sind verantwortlich für hervorragende technische Anleitung und Unterstützung des Vertriebsteams. Dazu gehört die Durchführung von Demos und erfolgreichen Evaluierungsprozessen, die Planung von Produktionsrollouts, die Positionierung der Plattform gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern und Führungskräften, technische Lösungen, die cross-funktionale Vertretung der Kundenbedürfnisse und die Erstellung von Inhalten zur Skalierung Ihrer Arbeit. Diese Rolle wird remote in London, UK, sein.
Hier ist, was Sie tun werden:
- Evangelisieren einer Kategorie mit enormem Potenzial. Sie werden ein frühes Mitglied des Go-to-Market-Teams sein, das die Datenbranche verändert.
- Ein hohes Maß an Bereitschaft für Unklarheiten besitzen. Es ist ein Startup-Umfeld. Wir haben nicht viele Antworten - finden Sie sie.
- Teil eines leistungsstarken Teams sein. Wir setzen uns hohe Standards und setzen ehrgeizige Ziele.
- Reisen zu Kundenstandorten bis zu 25% der Zeit.
Wir freuen uns auf Sie, weil Sie:
- Über 3 Jahre Erfahrung im Vertrieb, Sales Engineering oder Customer Success für ein technisches Produkt verfügen. Vorherige Erfahrung mit Datenprodukten/-lösungen ist sehr bevorzugt.
- Eine nachweisliche Erfolgsbilanz in einem frühen Stadium oder in einem stark unklaren Umfeld haben.
- Ein hohes Maß an Eigenverantwortung besitzen. Ein unermüdlicher Wunsch, Kundenprobleme zu lösen und Antworten zu finden.
- Technisches Verständnis haben, um komplexe Architekturen zu verstehen und zu erklären.
- Fähigkeit, mehrere Projekte gleichzeitig zu verwalten, mit verschiedenen Vertriebsmitarbeitern zu arbeiten und andere SEs bei Bedarf zu unterstützen.
- Ein fundiertes Verständnis/Erfahrung in mindestens einigen der folgenden Bereiche haben: Cloud-Datenlager, Datenseen, ETL-Konzepte und -Workflows, BI-Lösungen und SQL.
Gleichheit ist ein grundlegendes Prinzip der Kultur von Monte Carlo. Wir setzen uns dafür ein, ein inklusives globales Team aufzubauen, das eine Vielzahl von Hintergründen, Perspektiven, Überzeugungen und Erfahrungen repräsentiert. Monte Carlo ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen.
Sales Engineer - London Arbeitgeber: Monte Carlo
Monte Carlo ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, direkt an innovativen Integrationen zu arbeiten, die den Kern des Produkts beeinflussen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum in einem dynamischen Umfeld, das von Vielfalt und Inklusion geprägt ist, profitieren Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten, wettbewerbsfähiger Vergütung und umfangreichen Zusatzleistungen. Hier haben Sie die Chance, Ihre technischen Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Unternehmen einzubringen und gleichzeitig einen direkten Einfluss auf die Produktentwicklung zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sales Engineer - London 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 Monte Carlo 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 - London 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 - London bei Monte Carlo gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Monte Carlo 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 Monte Carlo entscheidend sein!
