Beratungsorientierter Sales Engineer – Strategische KI

🔥 vor wenigen Sekunden

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

💸 Vertriebsingenieur

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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DDN

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🔧 Hardware

💰 €300.000.000 GROWTH EQUITY VC im 2025-01

Artificial Intelligence • Hardware

DDN ist ein globaler Anbieter leistungsstarker Dateninfrastrukturen und einer fortschrittlichen Data-Intelligence-Plattform für anspruchsvolle AI- und GPU-Workloads. DDN bietet speziell entwickelte Hardware (z. B. AI400X-Systeme) und Softwarelösungen (EXAScaler, Infinia, Data Intelligence Platform), die AI-Factories, souveräne AI, Hyperscaler und Supercomputing-Umgebungen unterstützen. Dabei optimiert DDN die GPU-Auslastung und durchgängige AI-Pipelines. Das Unternehmen unterstützt Unternehmen und Cloud-Anbieter aus Branchen wie Automotive, Finanzdienstleistungen, Life Sciences, Medien und Entertainment, Hochschulwesen sowie dem öffentlichen Sektor. Im Fokus stehen Datensouveränität, mandantenfähige Cloud-Deployments und skalierbare Performance.

Beschreibung

• Gemeinsam mit Kunden kritische Datenherausforderungen verstehen, darunter Hochfrequenzhandel, Genomverarbeitung, das Training von KI-Modellen und die Sensorfusion autonomer Fahrzeuge • Technische Anforderungen in elegante, skalierbare Storage-Lösungen übersetzen • Während des gesamten Vertriebszyklus als vertrauenswürdiger technischer Berater agieren • Storage-Architekturen für KI-/ML-Training, HPC-Simulationen, Datenanalysen und GPU-beschleunigte Workloads entwerfen • Lösungen im Hinblick auf Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit, Sicherheit und Skalierbarkeit konzipieren und dabei Performance und Datenschutz in Einklang bringen • Stücklisten (BOMs), Systemarchitekturen und technische Angebote für komplexe Ausschreibungen erstellen • Live-Demos, Proofs of Concept (POCs) und Performance-Benchmarking durchführen • In GPU-Cluster, Kubernetes, Cloud-Plattformen und KI-Frameworks integrieren • Sich über aktuelle Trends bei KI-Infrastrukturen und Storage-Technologien auf dem Laufenden halten • Erkenntnisse aus dem Kundenkontakt mit den Produkt- und Engineering-Teams teilen und mit ihnen zusammenarbeiten • Teammitglieder betreuen und zur technischen Meinungsführerschaft beitragen • Die Produktrichtung auf Grundlage der Kundenanforderungen mitgestalten

🎯 Anforderungen

• Fundierte Kenntnisse von Storage- und Datenarchitekturen: SAN, NAS, Object Storage und parallele Dateisysteme • Kenntnisse architektonischer Muster für Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit, Sicherheit und Skalierbarkeit • Verständnis von Storage- und Datenprotokollen: S3, POSIX, NFS und SMB • Vertrautheit mit Netzwerkprotokollen: TCP/IP, InfiniBand und RDMA • Interesse an massiv parallelen Technologien: Lustre, GPFS und Exascaler • Verständnis für KI-Workloads und dafür, wie Storage KI-Innovationen ermöglicht • Fähigkeit, technische Konzepte sowohl Ingenieurinnen und Ingenieuren als auch Führungskräften zu vermitteln • Fließende Deutschkenntnisse sind erforderlich • Berufseinsteiger: Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet (oder gleichwertige Erfahrung) • Berufseinsteiger: 0–3 Jahre Erfahrung sowie erste Kenntnisse im Bereich Storage/Systeme durch Studium, Praktika oder Projekte • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz • Sicheres Auftreten und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten im Kundenkontakt • Erfahrene Bewerberinnen und Bewerber: 3–8+ Jahre Erfahrung im Pre-Sales, in der Lösungsarchitektur oder in der technischen Beratung • Nachweisbare Erfolge bei der Entwicklung von Storage-/Infrastrukturlösungen • Praktische Erfahrung mit Enterprise-Storage-Systemen • Erfahrung mit KI-/ML-Infrastrukturen, HPC oder High-Performance-Workloads von Vorteil • Erfolgreiche Steuerung komplexer technischer Vertriebszyklen

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