Beratungsorientierter Sales Engineer – Strategische KI

🔥 vor 14 Stunden

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

💸 Vertriebsingenieur

👻 Geisterscore 12%

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

Gegründet 1998

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

🏭 Fertigung

💰 €10.000.000 Funding Round im 2011-06

Healthcare • Logistics • Manufacturing

DDN ist ein globaler Marktführer für Lösungen im Bereich Datenintelligenz für KI und bietet Technologien für High-Performance Computing (HPC) sowie anspruchsvolles Datenmanagement. Mit dem Fokus, KI-Implementierungen und fortgeschrittene Datenanalysen zu beschleunigen, unterstützen die Produkte von DDN – darunter die Data Intelligence Platform und hochentwickelte Speichersysteme – vielfältige Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und den öffentlichen Sektor. DDN hat sich der Transformation der Unternehmensdateninfrastruktur verschrieben, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und die operative Effizienz zu steigern.

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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