Databricks Solution Architect

🕒 vor 16 Tagen

⛰️ Colorado – Remote

⛰️ Colorado – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Bits In Glass

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💼 Beratung

📦 Logistik

🏭 Fertigung

💰 Private equity im 2024-03

Consulting • Logistics • Manufacturing

Bits In Glass ist eine globale, spezialisierte Beratungsgesellschaft, die intelligente Automatisierungs- und Integrationslösungen für Unternehmenskunden entwirft, entwickelt und verwaltet. Das Unternehmen ist spezialisiert auf Enterprise AI und Datenengineering, Low-Code/No-Code-Entwicklung, Prozessautomatisierung (einschließlich RPA und BPA), Enterprise Application Integration, CRM-Implementierungen und Anwendungsmanagement-Services. Dabei arbeitet es mit Partnern wie Appian, AWS, UiPath, MuleSoft, Snowflake und Creatio zusammen. Bits In Glass bedient Branchen wie Banken und Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Transport und Logistik, Fertigung und Vertrieb, Immobilien, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor und hilft Organisationen, die Automatisierung zu skalieren, die Effizienz zu verbessern und Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Beschreibung

• Design scalable Databricks solution architectures using Lakehouse, Delta Lake, and Unity Catalog patterns tailored to customer environments and business goals • Lead technical discovery workshops covering customer objectives, data challenges, and current-state architecture • Build working prototypes, proofs-of-concept, and reference architectures for the Databricks Lakehouse Platform • Guide customers on data pipeline, data modeling, and platform governance best practices • Advise on integrating Databricks with AWS, Azure, GCP, and adjacent data tooling • Demonstrate Databricks capabilities across Data Engineering, Data Science, ML, and Generative AI use cases • Identify and mitigate technical risks to prepare delivery teams for success • Translate complex technical concepts into clear business value for technical stakeholders and executives • Partner with account teams throughout the sales process to shape technical strategies • Collaborate with Data Scientists and ML Engineers on AI-powered demo assets and reference architectures • Serve as a resident Databricks expert within BIG and enable the broader team • Contribute reusable accelerators, demo assets, and technical playbooks • Stay current on Databricks releases and evolving data and AI patterns • Represent BIG at customer events, webinars, and Databricks partner activities • Provide field feedback to Databricks product and partner teams • Travel up to 15% for customer meetings and partner collaboration

🎯 Anforderungen

• 3+ years of hands-on experience with Databricks and/or Snowflake in a technical capacity • 5+ years in customer-facing technical roles such as solutions architecture, technical consulting, or sales engineering • Experience designing, presenting, and delivering production data architectures for enterprise customers, including Lakehouse, Delta Lake, and Unity Catalog patterns, on AWS, Azure, and/or GCP • Databricks Professional-level certification, such as Data Engineer Professional or Machine Learning Professional • Strong expertise in at least one core data domain: big data engineering, Data Warehousing & ETL, or Data Science & ML • Fluency in Python and SQL • Exceptional verbal, written communication, and presentation skills • Ability to lead business-level meetings with technical and non-technical clients and internal team members • Ability to translate complex topics into clear business value and earn buy-in from engineers and executives • Experience with Spark and Kafka, or Data Warehousing & ETL, or Data Science & ML • Nice to have: degree in Computer Science, Applied Mathematics, Operations Research, or a related quantitative field • Nice to have: experience with dbt, Fivetran, Airflow, or Delta Sharing • Nice to have: familiarity with AI/GenAI frameworks and LLM application patterns • Nice to have: Databricks GenAI Engineer Associate certification • Nice to have: exposure to enterprise engagement cycles • Nice to have: experience with frontier LLMs such as Claude Code for SDLC acceleration

🏖️ Vorteile

• Join a Certified Great Place to Work with a people-first, collaborative culture • Access to 10+ cutting-edge technology practices and continuous learning opportunities • Competitive compensation • Benefits • Flexible, remote-friendly work environment • Team that celebrates wins together