Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Dell Technologies
Associate Systems Engineer, Data Management
Vereinigte Staaten
North Carolina, United States
PythonSQLAWSGCP
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Associate Systems Engineer, Data Management
Unsere Vertriebsprofis im Außendienst verlassen sich während des Verkaufsprozesses auf proaktive technische Unterstützung – und unser erfahrenes Systems Engineering-Team ist immer zur Stelle. Wir leiten die Entwicklung und Implementierung komplexer und spezialisierter Produkte, Anwendungen, Dienstleistungen und Lösungen. Von der Durchführung von Verkaufspräsentationen und Produktdemonstrationen bis hin zur Erstellung detaillierter Installations- oder Systemintegrationspläne stellen wir sicher, dass Kunden die innovativen, relevanten und interoperablen Lösungen erhalten, die sie benötigen.
Kommen Sie zu uns, leisten Sie die beste Arbeit Ihrer Karriere und erzielen Sie einen tiefgreifenden sozialen Einfluss als Senior Systems Engineer in unserem Systems Engineering-Team in der Region East in den USA.
Machen Sie den ersten Schritt in Richtung Ihrer Traumkarriere
Jedes Mitglied des Dell Technologies-Teams bringt etwas Einzigartiges ein. Hier ist, wonach wir für diese Rolle suchen:
Was Sie erreichen werden
Als Senior Systems Engineer bieten Sie unseren Außendienstteams technische Unterstützung im Pre-Sales-Bereich und helfen dabei, die umfassende Dell Technologies-Lösung für unsere Kunden unter Nutzung der gesamten Palette an Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens zu definieren.
Ihre Aufgaben:
- Aufbau und Pflege von Beziehungen zu hochkomplexen Kundenkonten
- Durchführung von Kundenbedarfsanalysen und Antizipation von Anforderungen, die über den Umfang bestehender Lösungen hinausgehen
- Erstellung detaillierter Produktspezifikationen zur Ermöglichung des Verkaufs unserer Produkte und Lösungen sowie Durchführung wirkungsvoller Präsentationen in Kundeneinrichtungen
- Überprüfung der Betriebsfähigkeit komplexer Produkt- und Servicekonfigurationen innerhalb der Kundenumgebung
- Durchführung fortgeschrittener Systemintegrationen und Bereitstellung technischer Expertise für das Design und die Implementierung der Lösung
Mindestanforderungen
Technische Fähigkeiten
- Praktische Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Datenplattform (z. B. Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Cloudera, Synapse oder ähnlich).
- Fundiertes Verständnis von Data Warehousing, Data Lakes/Lakehouse und ETL/ELT-Konzepten (Staging, Modellierung, Performance-Optimierung, Kosten-Nutzen-Abwägungen).
- Data Engineering und Integration, einschließlich der Verarbeitung unstrukturierter Daten (PDFs, Protokolle, Bilder, Text) und deren Transformation in strukturierte/vektorisierte Formate
- Starke SQL-Kenntnisse für analytische Abfragen, Performance-Optimierung und Datenmodellierung (Stern-/snowflake-Schemata, dimensionale Modellierung, Partitionierung, Clustering).
- Unstrukturierte Daten & KI/RAG: Verständnis von Vektordatenbanken (z. B. Elasticsearch, Milvus, pgvector), Embedding-Modellen und RAG-Architekturen. Vertrautheit mit Dokumentenverarbeitungspipelines, Chunking-Strategien und semantischen Suchmustern.
- Vertrautheit mit Daten-Pipeline- und Orchestrierungstools (z. B. Airflow, dbt, Spark, Kafka, Cloud-native ETL-Tools) sowie Batch- vs. Streaming-Mustern.
- Verständnis von Data Governance (Katalog, Lineage, Sicherheit, RBAC, Maskierung, Compliance-Anforderungen wie DSGVO/CCPA).
- Analytik, BI und Data Science
- Fähigkeit, Analyselösungen von Anfang bis Ende zu konzipieren und zu erklären: von Rohdaten bis hin zu Dashboards und Vorhersagemodellen.
- Fundierte Kenntnisse in BI-Tools (z. B. Tableau, Power BI, Looker, Qlik) und deren Anbindung, Modellierung und Optimierung für Self-Service-Analysen.
- Vertrautheit mit Data Science- und ML-Workflows (Feature Engineering, Experimente, Modelltraining/-bereitstellung, RAG-Pipeline-Entwicklung, Prompt Engineering) sowie Tools/Sprachen wie Python, Spark, Notebooks und ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, MLflow, TensorFlow/PyTorch, LangChain, LlamaIndex auf konzeptioneller Ebene).
Beratungsfähigkeiten
- Geschickt darin, die richtigen Fragen zu stellen, um technische Anforderungen, Einschränkungen und geschäftliche Treiber aufzudecken.
- Kann mehrdeutige Geschäftsprobleme in klare Daten- und Analyse-Anwendungsfälle übersetzen.
- Storytelling & Kommunikation
- Exzellent darin, komplexe technische Themen in klare, geschäftsorientierte Narrative für sowohl technisches als auch nicht-technisches Publikum zu übersetzen.
- Sicher im Präsentieren vor großen Gruppen und hochrangigen Stakeholdern (CIO/CDO, Leiter Daten/Analytik).
- Exzellenz bei Demos & POCs
- Fähig, überzeugende Demonstrationen zu erstellen und zu liefern, die eine Geschichte rund um Kundendaten und Anwendungsfälle erzählen, nicht nur Funktionen.
- Kann POCs mit klaren Erfolgskriterien, Zeitplänen und Management-Berichten strukturieren und durchführen, um den technischen Erfolg zu beschleunigen.
- Wettbewerbspositionierung
- Versteht das breitere Daten- & KI-Ökosystem und kann die Differenzierung gegenüber anderen Data Warehouses, Data Lake/Lakehouse-Plattformen und Analysetools artikulieren.
5+ Jahre in einer kundenorientierten technischen Rolle wie Sales Engineer, Solutions Architect, Data Engineer, Analytics Consultant oder Data Scientist mit starkem kommerziellem Hintergrund.
Nachgewiesene Erfahrung in der Architektur und Bereitstellung von Datenmanagement-, Analyse- oder Data Science-Lösungen in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
- Migrationen von Cloud Data Warehouses oder Lakehouses
- Modernisierung von Enterprise BI/Self-Service-Analysen
- GenAI- und RAG-Implementierungen für Enterprise Knowledge Management, intelligente Dokumentenverarbeitung oder kundenorientierte KI-Anwendungen
- Echtzeit- oder Streaming-Analysen
- Advanced Analytics / Data Science Enablement
- Praktische Erfahrung mit mindestens einer großen Public Cloud (AWS, Azure oder GCP) und einer oder mehreren führenden Datenplattformen (z. B. Snowflake, Databricks, Cloudera, BigQuery, Redshift, Synapse).
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen