Deutschland
Chainguard
AI Outcome Customer Engineer, Google Cloud
Deutschland
Frankfurt, Deutschland · Hamburg, Deutschland
JavaScriptPythonJavaGo
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MUSS-QUALIFIKATIONEN: *
- Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung. *
- 7 Jahre Erfahrung mit Cloud-nativen Architekturen in einer kundenorientierten oder Support-Rolle. *
- Erfahrung mit technischen Lieferstrategien und Schnittstellen zu Produkt- oder Engineering-Organisationen. *
- Erfahrung im Lesen oder Debuggen von Code in einer Allzweck-Programmiersprache (z. B. Java, Python, JavaScript). *
- Erfahrung mit Systemdesign- oder Orchestrierungs-Frameworks (z. B. LangGraph, AutoGen, CrewAI). *
- Erfahrung mit Enterprise-Integrationen (z. B. APIs, Enterprise Content Management (ECMs), Identität), Cloud-Infrastruktur oder KI/ML-Modell- Bereitstellungen.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN: *
- Erfahrung im tiefen Eintauchen in neuartige technische Probleme, Entschlüsseln von Mehrdeutigkeiten, Diagnostizieren von Fehlern und Entwickeln glaubwürdiger Architekturlösungen. *
- Erfahrung in der Orchestrierung spezialisierter technischer Ressourcen zur Ausführung komplexer Builds. *
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit, Präsentation vor und Beeinflussung von technischen Stakeholdern oder Führungskräften. *
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten auf Führungsebene, die in der Lage sind, tiefgreifende technische Integrationsprobleme in Geschäftsauswirkungen zu übersetzen.
ÜBER DIE STELLE
Als AI Outcome Customer Engineer in unserer GTM AI Tech-Organisation arbeiten Sie als Enterprise Architect, Debugger, Engineering Liaison und Delivery Manager. Sie schließen die Lücke zwischen der Gestaltung von Pre-Sales-Vereinbarungen und der Post-Sales-Umsetzung. Sie steigen während der Evaluationsphase für strategische KI-Konten in den Vertragszyklus ein und stellen sicher, dass Lösungen konsequent im Hinblick auf Akzeptanz, schnelle Aktivierung und praktikable Bereitstellung konzipiert werden. In Abstimmung mit unserer Forward Deployed Engineering (FDE)-Organisation entwerfen Sie die Architektur für die tatsächliche Anbindung dieser Assets an das IT-Ökosystem des Kunden (Datenkonnektoren, Identität, Datenresidenz, rechtliche Rahmenbedingungen). Es ist eine spannende Zeit, dem Go-To-Market-Team von Google Cloud beizutreten, das die KI-Revolution für Unternehmen weltweit anführt. Sie werden erfolgreich sein, indem Sie die Glaubwürdigkeit der Marke Google nutzen – ein Erbe, das auf der Erfindung grundlegender Technologien basiert und sich in großem Maßstab bewährt hat. Wir stellen Ihnen das weltweit fortschrittlichste KI-Portfolio zur Verfügung, einschließlich der führenden Gemini-Modelle und der vollständigen Vertex AI-Plattform, damit Sie geschäftliche Herausforderungen lösen können. Wir pflegen eine kollaborative Kultur, die direkten Zugang zu den Ingenieurs- und Forschungsteams von DeepMind bietet und Sie befähigt, Kundenprobleme zu lösen. Werden Sie Teil unseres Teams, um als Katalysator für unsere Mission zu fungieren, den Kundenerfolg voranzutreiben und die neue Cloud-Ära zu definieren – der Markt gehört Ihnen.
Das individuelle Gehalt wird durch Faktoren wie berufsspezifische Fähigkeiten, Erfahrung und relevante Ausbildung oder Schulung bestimmt.
Deutschland: €148000 - €151000 (EUR) + 20% Bonusziel + Aktien + Benefits
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VERANTWORTLICHKEITEN: *
- Zusammenarbeit mit Account-Teams und anderen Customer Engineers (CEs) während der Evaluationsphasen zur Bewertung der Projektmachbarkeit, zur Gestaltung von Angeboten für die langfristige Akzeptanz und zur Validierung von FDE- Engagement-Anfragen. *
- Leitung des anfänglichen Architekturentwurfs für Enterprise-KI-Lösungen, um die nahtlose und sichere Einbettung von Modellen, Agenten und Konnektoren in bestehende Kunden-Datenpipelines, Identitätsanbieter und Compliance-Grenzen zu gewährleisten. *
- Tiefes Eintauchen in den Code-Kontext zur Diagnose und Behebung komplexer Kundenimplementierungsprobleme, Identifizierung von Kernproduktfehlern und Testen von Workarounds zur Beseitigung operativer Hindernisse. *
- Fungieren als definitive Schnittstelle zu den Kernprodukt- und Engineering-Teams, Fehlerbehebung bei systemischen Bereitstellungsproblemen und Übersetzung von echtem Feld-Feedback in umsetzbare Funktionsanfragen. *
- Steuerung der Implementierungsstrategie durch Autorität und Voraussicht, während die Realität der Lieferung zusammen mit kundenorientierten Teams verantwortet wird.
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