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Qdrant

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • SaaS

Qdrant ist ein Unternehmen, das eine leistungsstarke Vektordatenbank und verwaltete Cloud-Dienste für Ähnlichkeitssuche und KI-Abfragen entwickelt. Es bietet eine Open-Source, Rust-basierte Vektor-Engine (Qdrant Vektordatenbank) sowie verwaltete Lösungen (Qdrant Cloud, Hybrid Cloud, Private Cloud, Edge und Enterprise Lösungen), optimiert für Echtzeit-Indizierung, hybride dichte+spärliche Suche, Multivektor-Abfragen und großflächige Produktionseinsätze. Qdrant richtet sich an Entwickler von RAG, semantischen Suchen, Empfehlungssystemen, KI-Agenten und Anomalieerkennung und betont Entwickler-APIs, Unternehmenssicherheit/Compliance (SOC2, HIPAA-Optionen) sowie flexible Einsatzmöglichkeiten (On-Premise, Cloud, Hybrid, Edge).

Beschreibung

• Verantwortung für die Transparenz der Cloud-Unit-Economics, einschließlich COGS, Bruttomarge und Deckungsbeitrag pro Kunde und nach Nutzungsverhalten. • Infrastrukturkennzahlen in Umsatz-, Margen- und Preiswirkungen übersetzen. • Kostenallokationsmodelle pro Kunde erstellen und pflegen, idealerweise automatisiert und vertrauenswürdig. • Echtzeit-Dashboards entwickeln, die Nutzung, Infrastrukturkosten und Profitabilität verknüpfen. • Alarmierung und Berichterstattung bei Margenverschlechterung und Kostenanomalien einrichten. • Unterstützung bei Preisentscheidungen für neue Features, Produktänderungen und die Weiterentwicklung von Packaging. • Modellierung der Kostenwirkungen variabler Kunden-Workloads und sich ändernden Nutzungsverhaltens. • Prognosemodelle für Wachstumsszenarien erstellen, einschließlich „Was passiert bei 10× Skalierung?“. • Unterstützung bei der Modellierung von Enterprise-Deals und bei kommerziellen Verhandlungen durch klare Margenanalysen. • Mitwirkung beim Aufbau eines wiederholbaren Betriebsmodells für Preisgestaltung und Unit Economics teamübergreifend.

🎯 Anforderungen

• Starker analytischer Hintergrund und sichere Arbeit mit Daten, Kostenmodellen und Finanzkennzahlen. • Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, nutzungsbasierten Produkten oder FinOps. • Fähigkeit, technische Systeme mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen. • Erfahrung im Aufbau von Dashboards, Forecasts oder Profitabilitätsmodellen. • Sehr gute SQL-Kenntnisse; Python oder vergleichbare Tools sind von Vorteil. • Klare Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, bereichsübergreifend mit Engineering, Produktmanagement, Finanzen und Vertrieb zu arbeiten. • Strukturierte, eigenverantwortliche Denkweise. • Wünschenswert: Erfahrung mit Preisgestaltung, Monetarisierung oder Packaging; Erfahrung in der Unterstützung von Enterprise-Deals; Erfahrung in SaaS, AI-Infrastruktur oder Umgebungen mit hoher Nutzungsvarianz; Vertrautheit mit Segmentierung nach Kundenprofitabilität.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Gehalt mit zusätzlichen Zusatzleistungen. • Flexible Arbeitszeiten und asynchronfreundliche Kultur. • Hohes Maß an Eigenverantwortung und echte Einflussmöglichkeiten. • Open-Source- und engineering-getriebene Unternehmenskultur. • Eigene Wahl der Laptop-Ausstattung. • Umfassendes Leistungspaket einschließlich 401(k)-Matching, Kranken-, Zahn- und Sehhilfeversicherung sowie flexibler Urlaubsregelung.