Cloud Solution Architect (Technical Presales) - Data & AI (gn)

• Langjährige Erfahrung in Enterprise-IT/Architektur plus nachweisbare Erfahrung mit Data/AI-Projekten (Beratung, Architektur, Plattformdesign)
• Kenntnisse in modernen Datenplattformen (Integration/Migration/Streaming, Data Lake/Lakehouse/DWH) und der Fähigkeit, diese in Cloud-Architekturen zu operationalisieren
• Cloud-Grundverständnis und Erfahrung mit mindestens einem weiteren Cloud-Anbieter
• Starke Kommunikationsfähigkeit (Tech-to-Business) und strukturiertes Stakeholder-Management
• Teamplayer mit Ownership, der Veränderung aktiv mitgestaltet

Einleitungstext

Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace. Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.
Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.

Deine Aufgaben

• Technische Presales-Gesamtverantwortung für Data/AI-orientierte Opportunities – von Discovery über Architekturentscheidung bis PoC und Übergabe
• Data/AI Zielarchitekturen & Referenzmodelle: Entwicklung von wiederverwendbaren Architekturmustern für Datenintegration, Streaming, Lake/Lakehouse/DWH, Governance und Betriebsmodelle
• Use Case to Architecture: Strukturierung von Anforderungen (Datenquellen, Datenflüsse, Qualität, Latenz, Zugriff, Governance) und Ableitung technischer Optionen inkl. Trade-offs
• PoC-Planung & Evaluierung: Definition von Success Criteria, Tests/Evaluierungslogik, Ergebnisdarstellung; Koordination interner Teams und Partner
• End-to-End Cloud-Klammer: Sicherstellung, dass Data/AI-Workloads konsistent in Cloud-Grundlagen (Netzwerk, Identity, Security, Observability, Plattformservices) eingebettet sind
• Mentoring & Enablement: Coaching von Kolleg:innen, Enablement von Partnern/SIs und Aufbau von Presales-Assets (Playbooks, Demos, Referenzarchitekturen)
• Feedback-Loop: Rückspiegelung von Markt-/Kundenanforderungen in Produkt/Engineering zur Weiterentwicklung von Services und Angeboten