Solutions Engineer (m/w/d)

Gestalten Sie die Zukunft des Product Mining mit uns! Unser Kunde verwandelt komplexe Produktdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die Unternehmen dabei unterstützen, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen – von der Lieferkette über das Ressourcenmanagement bis hin zu nachhaltigem Wachstum. In einem internationalen Team, das führend im SaaS-Bereich ist, suchen wir nach engagierten Menschen, die echten Einfluss ausüben möchten. In Ihrer Rolle als Solutions Engineer sind Sie verantwortlich für die erfolgreiche Implementierung, den Roll-out und die nachhaltige Nutzung unserer innovativen Data-Analytics- und AI-SaaS-Plattform bei Enterprise-Kunden. Zu Ihren Aufgaben gehören die Projektsteuerung in Zusammenarbeit mit internen und externen cross-funktionalen Teams, das Setup und der Betrieb relevanter Cloud- und Dateninfrastrukturen sowie die Konfiguration von Datenpipelines und ETL/ELT-Prozessen. Darüber hinaus erstellen Sie Projekt-Deliverables wie KPIs und Prozesse und führen regelmäßige Reviews mit den Kunden durch. Sie konzipieren und führen Trainings und Workshops durch und präsentieren Ergebnisse für Stakeholder, einschließlich C-Level-Entscheidern, wobei Sie Einsparungs- und Umsatzpotenziale aufzeigen. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, an spannenden internationalen Projekten mit gestaltendem Einfluss zu arbeiten und Teil einer offenen, kollaborativen Teamkultur mit flachen Hierarchien zu sein.

Der ideale Kandidat bringt mindestens 3 Jahre Erfahrung im Solutions Engineering, Technical Account Management oder Solution Consulting mit, insbesondere in der Implementierung im B2B-SaaS-Enterprise-Umfeld. Sie sollten über ein souveränes Auftreten verfügen und sehr gute Fähigkeiten im Stakeholder-Management in verschiedenen Bereichen, von IT bis C-Level, mitbringen. Strukturierte und klare Kommunikationsfähigkeiten sind unerlässlich. Grundlegende Programmierkenntnisse in SQL oder Python sind erforderlich, oder die Bereitschaft, sich diese anzueignen. Erfahrung mit Cloud- und Data-Stacks sowie mit industriellen Datenquellen, ERP- und BI-Systemen, wie beispielsweise SAP, Infor oder Power BI, ist von Vorteil. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind ebenfalls notwendig, um in dieser Rolle erfolgreich zu sein.