Auf einen Blick
Führe technische Pre-Sales und Implementierung für Gracenote Metadata-Produkte und AI-Lösungen. Fungiere als Schnittstelle zwischen Kundentechnik und Produktteams für seamless Integration.
💰 $120.000–180.000/Jahr
📊 Senior
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 3-5+ Jahre Pre-Sales/Solutions Architecture
- AI Agent und MCP Erfahrung
- Cloud Framework Deployment (AWS/Google/Azure)
- Konsultativ und Kommunikations-Skills
RESTful APIs
SQL
ETL
JSON
XML
Prompt Engineering
AI Agents
✅ Geeignet für
- Solutions Architects mit AI/MCP Erfahrung
- Technical Sales Engineers mit Product Ownership Ambitionen
- Cloud-API-Experten, die Kundenarbeit wünschen
🚫 Weniger geeignet
- Pure Technical Engineers ohne Sales Erfahrung
- Kandidaten, die 30% Kundenseiten-Reisen meiden möchten
- Diejenigen ohne AI Agent Verständnis
💡 Gut zu wissen
- 30% Kundenseiten-Reisen primär Nordamerika
- Hybrid-Modell, aber Travel erwartet
- Customer-facing Rolle erfordert diverse Stakeholder-Kommunikation
- TV-Industrie Hintergrund ist Bonus, nicht erforderlich
Über das Unternehmen
Gracenote ist ein Entertainment-Daten- und Technologie-Provider, der die Top-Musikdienste, Autofahrer, Kabel- und Satellitenoperatoren der Welt mit Metadaten und Discovery-Technologien versorgt. Das Unternehmen ist Nielsen angegliedert.
Deine Aufgaben
- Technische Discovery-Sessions mit Kunden führen und ihre Anforderungen bewerten
- Technical Workshops und Proof-of-Concepts für Gracenote-Metadaten-Integration durchführen
- Kunden durch API- und Agentic-Framework-Integration leiten
- Als "Stimme des Kunden" die Produktplanung beeinflussen
- Single-Purpose AI-Agenten entwerfen und bauen, die technische Fähigkeiten demonstrieren
- Technical-Dokumentation pflegen und Kunden-Selbstversorgung fördern
Deine Voraussetzungen
- 3-5+ Jahre in Pre-Sales, Technical Engineering oder Solutions Architecture
- Erfahrung mit AI Agents, MCP Architekturen und Cloud Framework Deployments (AWS/Google/Azure)
- Starke Grundlagen in RESTful APIs, SQL, ETL und strukturierten Datenformaten (JSON/XML)
- Verständnis moderner AI-Tech-Stacks einschließlich Tool Chaining und Prompt Engineering
- TV-Industrie-Erfahrung ist von Vorteil, aber nicht erforderlich
