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Agentic Data Cloud Customer Engineer III, Telco, Media, Entertainment and Gaming, Google Cloud
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PythonGCP
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MINDESTQUALIFIKATIONEN: *
- Abgeschlossenes Bachelorstudium oder gleichwertige praktische Erfahrung. *
- 10 Jahre Erfahrung als Daten- oder Systemingenieur, Lösungsarchitekt oder Pre-Sales-Berater. *
- Erfahrung in der Durchführung von Demos, Workshops oder Architektur-Überblicken für Führungskräfte. *
- Erfahrung bei der Migration, dem Refactoring oder dem Debugging von proprietären oder Open-Source-Workloads. *
- Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen, Data Warehouses oder Data Lakes. *
- Erfahrung mit Datenprogrammiersprachen und der Nutzung von Agentic-Plattformen.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN: *
- Erfahrung im Design und der Bereitstellung von unternehmensweiten Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, LLM-Anwendungsintegrationen oder Frameworks zur Kontext-Orchestrierung. *
- Erfahrung im Bereich Developer Advocacy, beim Aufbau interner technischer Advocacy-Programme, bei der technischen Befähigung oder durch Beiträge zu Open-Source-Daten-/KI-Communities. *
- Erfahrung mit grundlegenden Data-Science-Workflows, einschließlich fundierter Kenntnisse in Datenmanipulationsbibliotheken und der Integration von Datenpipelines in ML-Plattformen. *
- Erfahrung in der Anwendung von Value-Selling-Prinzipien, um technische Architekturen auf Geschäftsergebnisse auszurichten. *
- Praktische Erfahrung bei der Implementierung von unternehmensweiter Daten-/KI-Governance, Metadatenmanagement, Zugriffskontrolle oder Lineage-Tracking über moderne Kataloge hinweg.
ÜBER DIE STELLE
Als Agentic Data Cloud Customer Engineer sind Sie der führende technische Fachexperte in Ihrem Gebiet. Sie arbeiten eng mit Sales Specialists zusammen, um die technische Pre-Sales-Strategie für Kunden umzusetzen, und fungieren als vertrauenswürdiger technischer Berater für CDOs, CTOs, Lead Architects und Entwickler. Sie leiten proaktive Discovery-Prozesse, um komplexe, bestehende Datenlandschaften von Kunden zu erfassen und für die Migration zu GCP zu qualifizieren.
Sie sind ein Entwickler und Architekt, der produktionsreife, durchgängige Daten- und KI-Pipelines entwirft, programmiert und bereitstellt, die reale geschäftliche Herausforderungen lösen. Sie visualisieren moderne Open-Lakehouse-Architekturen und führen Code-Demonstrationen durch, die zeigen, wie einheitliche Datenfundamente deterministische, halluzinationsfreie konversationelle KI ermöglichen.
Mit Ihrem Hintergrund im Value-Selling führen Sie detaillierte Analysen der Gesamtbetriebskosten (TCO) durch und optimieren Architekturen, um ausufernde Ausgaben zu vermeiden. Sie unterstützen Kunden bei der Einführung moderner Data-Engineering-Praktiken, die Daten, Analysen und KI sicher vereinen. Wenn Sie über fundierte Expertise in Python, PySpark und verteilten Datensystemen verfügen und technische Exzellenz in geschäftstransformierende Migrationen übersetzen können, werden Sie in dieser hochtechnischen Rolle erfolgreich sein.
Google Cloud beschleunigt die Fähigkeit jedes Unternehmens, sein Geschäft und seine Branche digital zu transformieren. Wir liefern Lösungen auf Unternehmensniveau, die die Technologie von Google nutzen, sowie Tools, die Entwicklern helfen, nachhaltiger zu bauen. Kunden in mehr als 200 Ländern und Gebieten vertrauen auf Google Cloud als ihren Partner, um Wachstum zu ermöglichen und ihre kritischsten geschäftlichen Probleme zu lösen.
Die individuelle Vergütung wird durch Faktoren wie berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrung sowie relevante Ausbildung oder Weiterbildung bestimmt.
USA: $152000 - $221000 (USD) + 42.86% Bonus-Ziel + Aktienanteile + Sozialleistungen
VERANTWORTLICHKEITEN: *
- Definition der technischen Strategie für Großkunden und Einbindung von Führungskräften auf C-Ebene durch Live-Demonstrationen zur Lösung geschäftlicher Probleme mithilfe der Agentic Data Cloud.
- Design, Programmierung und Bereitstellung von produktionsreifen Daten- und KI-Pipelines (z. B. Betrugserkennung, Empfehlungs-Engines) sowie Abbildung bestehender Datenlandschaften auf Architekturen mit offenem Format (Apache Iceberg). *
- Orchestrierung von Intent-Driven Data Engineering zur autonomen Bereitstellung von PySpark/dbt-Pipelines unter Verwendung des Data Agent Kit, Antigravity und des Model Context Protocol. *
- Leitung von wirkungsvollen Showcases und technischen Wertvalidierungen unter Verwendung von BigQuery, Borderless Lakehouse, Knowledge Catalog, Spark und Vertex AI, um geschäftliche Ergebnisse nachzuweisen. *
- Durchführung detaillierter Analysen der Gesamtbetriebskosten (TCO) und Optimierung von Architekturen (wie z. B. Ausbalancierung von DRAM/SSD, Compute-Shapes und Token-Verbrauch), um ausufernde Kosten bei der Lightning Engine zu vermeiden.
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