Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
BBlue Mantis
Соединенные Штаты16 дней назад
200 000 – 230 000 USD
в год
Грейд
Director
Опыт работы
от 10 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Директор практики по данным и ИИ руководит практикой по данным и ИИ в рамках функции предварительных продаж и архитектуры решений и подчиняется техническому директору, старшему вице-президенту. Эта роль отвечает за полную стратегическую, коммерческую, операционную и кадровую повестку практики по трем направлениям: модернизация и управление данными, трансформация и решения в области ИИ, а также инфраструктура и операции с данными. Она сочетает непосредственное техническое руководство с деловой хваткой, стимулируя рост воронки продаж, результаты для клиентов и готовность к исполнению для клиентов среднего бизнеса, с партнерским подходом, основанным на Microsoft и дополненным другими ведущими платформами данных, ИИ и инфраструктуры. Директор практики отвечает за разработку стратегии практики, создание стандартизированных предложений, формирование команды и развитие партнерских отношений. Успех требует тесного сотрудничества с отделами продаж, исполнения и операций для достижения как краткосрочного успеха в сделках, так и долгосрочной зрелости практики. Эта роль руководит практикой по данным и ИИ как единой, интегрированной практикой, построенной вокруг одной истории для покупателя: модернизировать набор данных, задействовать ИИ и безопасно и экономично управлять ИИ.
Обязанности включают стратегию практики, разработку предложений, обучение на местах, согласование стратегических партнеров и рост профессиональных, управляемых и регулярных услуг в области модернизации данных, прикладного ИИ и операций ИИ. Роль отвечает за масштабирование практики, перевод потребностей клиентов, возможностей партнерских платформ, тенденций внедрения ИИ, требований к безопасности и управлению, а также возможностей исполнения в повторяющиеся решения, масштабируемые игровые сценарии продаж и измеримые бизнес-результаты.
Определять и выполнять стратегию практики по данным и ИИ в соответствии с целями компании, потребностями клиентов среднего бизнеса, приоритетами дорожной карты партнеров и технологий, а также рыночным спросом, организованную по трем направлениям: Модернизация и управление данными, Трансформация и решения в области ИИ, а также Инфраструктура и операции с данными. Разрабатывать и поддерживать стандартизированные предложения, повторно используемые активы и проектные решения, которые обеспечивают согласованность и повторяемость, посредством продуктовых материалов для презентаций, одностраничных документов, моделей трудозатрат, шаблонов квалификации и масштабируемых подходов, согласованных с партнерами, которые повышают скорость продаж и фокусируют технические мощности на более ценных возможностях. Отвечать за нарратив предложения и преследования для Модернизации и управления данными, включая стратегии и оценки зрелости данных (наряду со стратегическим консалтингом), архитектуру и модернизацию данных, интеграцию и инжиниринг данных, управление данными, качество, грамотность и происхождение данных, облачные платформы данных, аналитику и бизнес-аналитику, а также обнаружение и рационализацию набора данных. Отвечать за нарратив предложения и преследования для Трансформации и решений в области ИИ (наряду со стратегическим консалтингом), включая оценки готовности к ИИ, стратегии и дорожные карты ИИ, идентификацию и приоритизацию вариантов использования, готовность и внедрение ИИ-ассистентов (включая Microsoft Copilot), ИИ-агентов и рабочих процессов на основе агентов, RAG и корпоративных решений для знаний, интеллектуальную автоматизацию, пользовательские генеративные ИИ-приложения, а также внедрение ИИ и поддержку изменений. Отвечать за нарратив предложения и преследования для Инфраструктуры и операций с данными, включая архитектуру ИИ-инфраструктуры, GPU и ускоренные вычисления, виртуализацию, готовую к ИИ, гибридные и частные ИИ-среды, безопасность ИИ и продвинутое тестирование на проникновение, ответственный ИИ и управление, защиту данных для ИИ, AI FinOps (экономика токенов и вычислений), наблюдаемость ИИ, управление жизненным циклом моделей и агентов, а также управляемые ИИ-среды. Компоненты инфраструктуры и безопасности этих предложений предоставляются практиками по модернизации центров обработки данных и кибербезопасности. Согласовывать предложения практики с существующими возможностями Blue Mantis, включая Mantis Insights, AI Readiness Journey, GPU-as-a-Service, Virtualization, Infrastructure modernization, AI security and governance, Advanced AI Red Teaming и AI FinOps. Определять границы работы с смежными практиками: практика по данным и ИИ отвечает за нарратив предложения и преследования, а также сотрудничает с Microsoft & Modern Workspace (готовность к Copilot, Microsoft Purview), Cybersecurity (безопасность ИИ и тестирование на проникновение) и Datacenter Modernization (GPU и виртуализация, готовая к ИИ) для базовой экспертизы в области решений и исполнения, а также сотрудничает со стратегическими консультационными услугами для поддержки корпоративной стратегии и дорожных карт. Создавать повторно используемые эталонные архитектуры, проектные шаблоны, модели управления и стандарты исполнения для платформ данных, RAG, рабочих процессов на основе агентов и операций ИИ, которые повышают согласованность, качество и масштабируемость при взаимодействии с клиентами. Продвигать стратегию выхода на рынок по всей экосистеме, согласовывая межфункциональные команды для ускорения роста и прикрепления предложений по данным и ИИ к более широким соглашениям об облачных, безопасных и управляемых услугах. Сотрудничать с руководством по исполнению для непрерывного совершенствования методологий, стандартов и моделей управления для поддержки превосходства в исполнении. Определять и развивать ускорители практики и активы для обучения, которые повышают эффективность предварительных продаж, готовность к исполнению и результаты для клиентов, а также внедрять принципы автоматизации в первую очередь в предложения по модернизации данных и ИИ для повышения скорости, согласованности и операционных результатов.
Обеспечивать руководство по сделкам и поддержку в решении эскалационных вопросов для сложных или дорогостоящих возможностей в области данных и ИИ. Руководить прямым клиентским взаимодействием в области архитектуры, исследований, стратегии предложений, поддержки корпоративных преследований, разработки нарратива решений, контента для обучения продавцов, руководства по квалификации, обработки возражений, сценариев общения и материалов для активации на местах для сложных или стратегических возможностей в области данных и ИИ. Формировать сложные возможности, которые расширяют доход практики, увеличивают внедрение управляемых или регулярных услуг и укрепляют отношения с клиентами. Сотрудничать с отделами продаж для обзора архитектур решений, проверки соответствия и закрытия стратегических преследований. Консультировать клиентов по стратегии данных и ИИ, включая готовность данных, управление, приоритизацию вариантов использования ИИ, внедрение Copilot и агентов, а также безопасные, экономически контролируемые операции ИИ, используя поэтапные дорожные карты. Поддерживать разработку многолетних программ трансформации, включая бизнес-кейсы, моделирование ценности, инвестиционные дорожные карты и поэтапные планы исполнения. Руководить корпоративными заинтересованными сторонами через влияние инициатив в области данных и ИИ на бизнес, включая владение данными, управление, изменения операционной модели, ответственный ИИ, снижение рисков и контроль затрат. Позиционировать готовность данных, управление и измеримые бизнес-результаты как ключевые драйверы ценности в клиентских бизнес-кейсах и продажах, связывая инвестиции в ИИ с операционными улучшениями, а не просто перепродавая ИИ-технологии. Продвигать дифференцированную ценность практики внутри и снаружи, представляя фирму на отраслевых мероприятиях и перед клиентами. Поддерживать автоматизацию преследований для повышения эффективности процессов предварительных продаж.
Создавать, руководить и развивать команду архитекторов решений по данным и ИИ, включая определение ожиданий по ролям, структуру команды и планы найма в соответствии с ростом практики. Управлять мощностями практики, рабочей нагрузкой и ресурсами в соответствии с целями роста. Нанимать, наставлять и развивать членов команды через структурированные карьерные пути, программы обучения и дорожные карты сертификации. Создавать высокопроизводительную культуру, которая подчеркивает сотрудничество, качество решений, успех клиентов и достижение целей. Согласовывать модели подбора персонала для предварительных продаж с спросом практики, готовностью к исполнению, охватом навыков и целевыми показателями использования. Поддерживать сбалансированное покрытие предварительных продаж в области архитектуры и инжиниринга данных, аналитики и BI, решений в области ИИ и генеративного ИИ, а также инфраструктуры, безопасности и управления ИИ. Сотрудничать с руководством по исполнению для прогнозирования спроса на исполнение из воронки данных и ИИ и определения стратегий ресурсов исполнения, включая внутренний персонал, пробелы в навыках и мощности субподрядчиков или партнеров, чтобы проданная работа могла быть выполнена с качеством и маржой. Разрабатывать пути обучения, которые помогают членам команды углублять экспертизу практики, расширять смежные навыки и поддерживать развивающиеся потребности клиентов, включая сертификацию Microsoft и других ведущих поставщиков в области данных и ИИ. Обеспечивать, чтобы персонал предварительных продаж мог формулировать как технические, так и бизнес-последствия решений в области данных и ИИ, включая результаты для клиентов, операционные соображения и требования к внедрению.
Возглавлять стратегическое согласование партнеров для практики по данным и ИИ, основанное на Microsoft и распространяющееся на других ведущих поставщиков данных, ИИ и инфраструктуры, включая совместное планирование счетов, возможности совместных продаж, согласование финансирования, игровые сценарии решений и обзоры бизнеса партнеров по платформам, таким как Microsoft Fabric, Azure AI Foundry и Power BI, наряду с другими ведущими платформами данных и ИИ. Предоставлять руководство по специализациям Microsoft и других партнеров, статусам партнеров, партнерам по исполнению, партнерам по инструментам и возможностям экосистемы, которые расширяют мощности практики, соответствуют рыночному спросу, поддерживают потребление финансирования, повышают масштабируемость исполнения и увеличивают маржу. Максимизировать соответствующие программы поставщиков, альянсов и дистрибьюторов для ускорения разработки воронки продаж, получения доступного финансирования или стимулов и увеличения внедрения решений, соответствующих практике, клиентами. Рекомендовать и развивать стратегические отношения с партнерами в области платформ данных, ИИ-инфраструктуры и вычислений, а также партнерами по безопасности и управлению ИИ для повышения релевантности рынка и ценности решений. Координировать с руководством по исполнению и продажам для согласования партнерских инвестиций, стимулов, программ обучения и маркетинговых движений с приоритетными предложениями по данным и ИИ, оркестрируя продажи, исполнение, PMO, партнерские альянсы, CSP, управляемые услуги, безопасность, маркетинг и финансы для связи профессиональных услуг, управляемых услуг, CSP, мощностей партнеров, финансирования и роста потребления в масштабируемые клиентские и маркетинговые движения. Включать партнерские платформы, инструменты и программы обучения в совместные стратегии выхода на рынок и предложения практики. Продвигать партнерские ускорители, кампании, программы финансирования и игровые сценарии решений, связанные с приоритетными инициативами практики.
Отслеживать и отчитываться по финансовым и операционным KPI, включая состояние воронки продаж, коэффициенты выигрыша, коэффициент использования, выручку и маржу. Отслеживать рост выручки практики, вклад воронки продаж, показатели прикрепления управляемых или регулярных услуг и тенденции внедрения клиентами для обеспечения масштабируемой бизнес-эффективности. Применять идеи из отчетов для доработки стратегии и стимулирования непрерывного совершенствования. Консультировать руководство через обзоры бизнеса практики, обзоры ключевых счетов и операционные ритмы, используя бизнес-контекст, аналитические данные об эффективности, риски, приоритеты, ограничения мощностей, возможности маржи, согласование с партнерами и обратную связь на местах для рекомендации действий. Соблюдать циклы управления (двухнедельные, ежемесячные, квартальные) для обеспечения подотчетности по результатам практики. Поддерживать чистоту воронки продаж, качество прогнозов, дисциплину CRM, целостность данных об возможностях и операционную отчетность, необходимую для обеспечения видимости руководства, приоритизации и управления эффективностью практики. Воронка продаж, бронирования и коэффициенты выигрыша в области данных и ИИ, включая прикрепление управляемых и регулярных услуг. Привлекательность предложений по трем направлениям, включая прогресс от оценок и engagements по готовности до внедрения и управляемых услуг. Производительность партнеров (Microsoft и другие стратегические партнеры): воронка продаж, полученная от партнеров, совместные продажи, потребление финансирования и прогресс в получении статусов и специализаций партнеров. Совместно с руководством по исполнению: охват мощностей исполнения по бронированиям в области данных и ИИ, качество исполнения и удовлетворенность клиентов. Формирование команды, обучение, прогресс в сертификации, продуктивность и удержание талантов практики.
Глубокая экспертиза в архитектурах решений в области данных и ИИ, с широкими знаниями смежных областей облачных технологий, инфраструктуры и безопасности. Опыт разработки стратегий выхода на рынок, стандартизированных предложений и фреймворков исполнения для модернизации данных, аналитики и решений в области ИИ. Подтвержденная способность управлять финансовыми и операционными показателями эффективности. Архитектурный опыт работы с современными платформами данных и ИИ, включая Microsoft Fabric, Azure data services, Power BI и Azure AI Foundry, а также другими ведущими облачными платформами данных и ИИ, предпочтительно. Глубокое понимание шаблонов архитектуры данных, интеграции, управления и качества, а также проектирования решений в области ИИ, включая RAG, рабочие процессы на основе агентов и генеративные ИИ-приложения. Рабочее знание тем в области ИИ-инфраструктуры, безопасности и операций (GPU и ускоренные вычисления, виртуализация, готовая к ИИ, безопасность ИИ, ответственный ИИ, AI FinOps, наблюдаемость ИИ), достаточных для формирования предложений и преследований, исполняемых в партнерстве со смежными практиками. Глубокое понимание текущих сред среднего бизнеса, распространенных проблем клиентов, смежных технологических областей и операционных соображений, имеющих отношение к практике. Практический опыт работы с методами, инструментами, фреймворками и операционными практиками, обычно используемыми для исполнения решений в области данных и ИИ.
Сильные лидерские и межличностные навыки, способные влиять на руководителей и межфункциональных заинтересованных сторон в отделах продаж, исполнения и смежных практиках. Подтвержденный опыт создания и масштабирования технических команд в отделах предварительных продаж или управления практиками. Квалифицированный коммуникатор, умеющий представлять сложные концепции данных и ИИ как технической, так и деловой аудитории.
Степень бакалавра в области компьютерных наук, бизнеса или смежной области, или эквивалентный опыт. Отраслевые сертификаты в области данных и ИИ предпочтительны, включая учетные данные Microsoft, такие как DP-600 (Fabric Analytics Engineer), DP-700 (Fabric Data Engineer) или AI-102 (Azure AI Engineer), или эквивалентные учетные данные от других ведущих поставщиков облачных и платформенных данных.
Более 10 лет в области ИТ-архитектуры, предварительных продаж или консалтинга, включая более 3 лет руководства практикой, командой предварительных продаж или консультационной функцией в области данных, аналитики или ИИ. Подтвержденный опыт создания и управления практиками или техническими командами. Опыт работы с ведущими OEM-производителями, ISV и индустрией профессиональных услуг. Прямой опыт руководства профессиональными услугами, предварительными продажами, исполнением или консультационными функциями в областях данных, аналитики или ИИ. Подтвержденный успех в реализации сложных клиентских программ, внедрении решений или инициатив трансформации, связанных с модернизацией данных или прикладным ИИ. Опыт помощи клиентам среднего бизнеса в модернизации наборов данных, применении ИИ для достижения бизнес-результатов и безопасной и экономичной эксплуатации ИИ с использованием Microsoft и других ведущих платформ. Подтвержденный успех во внедрении повторяющихся методов, автоматизации, управления, обучения или операционной дисциплины в клиентские программы и внутреннее исполнение практики.
Базовая зарплата: от $200,000 до $230,000 Обратите внимание: этот диапазон основан на нашей рыночной структуре оплаты. Однако индивидуальные зарплаты определяются различными факторами, включая, но не ограничиваясь, соображениями бизнеса, местными рыночными условиями и внутренней справедливостью, а также квалификацией кандидата, такой как навыки, образование и опыт.
The Practice Director, Data & AI leads the Data & AI practice within the Presales & Solution Architecture function and reports to the Chief Technology Officer, SVP. This role owns the full strategic, commercial, operational, and talent agenda for the practice across three offering areas: Data Modernization & Governance, AI Transformation & Solutions, and Data Infrastructure & Operations. It blends hands-on technical leadership with business acumen, driving pipeline growth, customer outcomes, and delivery readiness for mid-market clients, with a partner-led approach anchored by Microsoft and complemented by other leading data, AI, and infrastructure platforms. The Practice Director is responsible for setting practice strategy, developing standardized offerings, building the team, and cultivating partner relationships. Success requires close collaboration with sales, delivery, and operations to achieve both short-term deal success and long-term practice maturity. This role leads the Data & AI practice as a single, integrated practice built around one buyer story: modernize the data estate, put AI to work, and run AI securely and economically. Responsibilities include practice strategy, offering development, field enablement, strategic partner alignment, and growth of professional, managed, and recurring services across data modernization, applied AI, and AI operations. The role is accountable for scaling the practice, translating customer needs, partner platform capabilities, AI adoption trends, security and governance requirements, and delivery capabilities into repeatable solutions, scalable sales plays, and measurable business outcomes. Practice Strategy and Development Define and execute the Data & AI practice strategy in alignment with company objectives, mid-market customer needs, partner and technology roadmap priorities, and market demand, organized around three offering areas: Data Modernization & Governance, AI Transformation & Solutions, and Data Infrastructure & Operations. Develop and maintain standardized offerings, reusable assets, and solution blueprints that bring consistency and repeatability, through productized pitch materials, one-pagers, labor models, qualification patterns, and partner-aligned scalable motions that improve sales velocity and focus technical capacity on higher-value opportunities. Own the offer and pursuit narrative for Data Modernization & Governance, including data strategy and maturity assessments (along with Strategic Advisory), data architecture and modernization, data integration and engineering, data governance, quality, literacy, and lineage, cloud data platforms, analytics and business intelligence, and data estate discovery and rationalization. Own the offer and pursuit narrative for AI Transformation & Solutions (along with Strategic Advisory), including AI readiness assessments, AI strategy and roadmaps, use-case identification and prioritization, AI assistant (including Microsoft Copilot) readiness and adoption, AI agents and agentic workflows, RAG and enterprise knowledge solutions, intelligent automation, custom generative AI applications, and AI adoption and change enablement. Own the offer and pursuit narrative for Data Infrastructure & Operations, including AI infrastructure architecture, GPU and accelerated compute, AI-ready virtualization, hybrid and private AI environments, AI security and advanced red teaming, responsible AI and governance, data protection for AI, AI FinOps (token and compute economics), AI observability, model and agent lifecycle management, and managed AI environments. Infrastructure and security components of these offerings are delivered by the Datacenter Modernization and Cybersecurity practices. Align practice offerings to existing Blue Mantis capabilities, including Mantis Insights, the AI Readiness Journey, GPU-as-a-Service, Virtualization, Infrastructure modernization, AI security and governance, Advanced AI Red Teaming, and AI FinOps. Define working boundaries with adjacent practices: the Data & AI practice owns the offer and pursuit narrative, and partners with Microsoft & Modern Workspace (Copilot readiness, Microsoft Purview), Cybersecurity (AI security and red teaming), and Datacenter Modernization (GPU and AI-ready virtualization) for underlying solution and delivery expertise, and collaborates with Strategic Advisory Services to support executive strategy and roadmapping. Establish reusable reference architectures, solution patterns, governance models, and delivery standards for data platforms, RAG, agentic workflows, and AI operations that improve consistency, quality, and scalability across customer engagements. Drive go-to-market strategy across the ecosystem, aligning cross-functional teams to accelerate growth and to attach Data & AI offerings to broader cloud, security, and managed services engagements. Collaborate with delivery leadership to continuously refine methodologies, standards, and governance models to support delivery excellence. Define and evolve practice accelerators and enablement assets that improve presales effectiveness, delivery readiness, and customer outcomes, and embed automation-first principles into data modernization and AI offerings to improve speed, consistency, and operational outcomes. Client Engagement and Deal Support Provide deal leadership and escalation support for complex or high-value Data & AI opportunities. Lead direct customer-facing architecture, discovery, proposal strategy, executive pursuit support, solution narrative development, seller enablement content, qualification guidance, objection handling, talk tracks, and field activation materials for complex or strategic Data & AI opportunities. Shape complex opportunities that expand practice revenue, increase managed or recurring service adoption, and strengthen customer relationships. Collaborate with sales teams to review solution architectures, validate alignment, and close strategic pursuits. Advise customers on data and AI strategy, including data readiness, governance, AI use-case prioritization, Copilot and agent adoption, and secure, cost-controlled AI operations, using phased roadmaps. Support development of multi-year transformation programs, including business cases, value modeling, investment roadmaps, and phased execution plans. Guide executive stakeholders through the business impacts of data and AI initiatives, including data ownership, governance, operating model changes, responsible AI, risk reduction, and cost control. Position data readiness, governance, and measurable business outcomes as key value drivers in customer business cases and sales pursuits, connecting AI investment to operational improvement rather than simply reselling AI technology. Evangelize the differentiated value of the practice internally and externally, representing the firm at industry events and with clients. Support pursuit automation to improve efficiency in presales processes. Talent and Capacity Management Build, lead, and develop the Data & AI solution architect team, including defining role expectations, team structure, and hiring plans aligned to practice growth. Manage practice capacity, workload, and resourcing to align with growth goals. Recruit, mentor, and develop team members through structured career paths, training programs, and certification roadmaps. Build a high-performing culture that emphasizes collaboration, solution quality, client success and goal attainment. Align presales staffing models to practice demand, delivery readiness, skills coverage, and utilization targets. Maintain balanced presales coverage across data architecture and engineering, analytics and BI, AI and generative AI solutions, and AI infrastructure, security, and governance capabilities. Partner with delivery leadership to forecast delivery demand from the Data & AI pipeline and identify delivery resource strategies, including internal staffing, skills gaps, and subcontractor or partner capacity, so sold work can be delivered with quality and margin. Develop enablement paths that help team members build deeper practice expertise, broaden adjacent skills, and support evolving customer needs, including Microsoft and other leading vendor data and AI certifications. Ensure presales talent can articulate both technical and business impacts of data and AI solutions, including customer outcomes, operational considerations, and adoption requirements. Partner and Vendor Engagement Lead strategic partner alignment for the Data & AI practice, anchored by Microsoft and extending to other leading data, AI, and infrastructure vendors, including joint account planning, co-selling opportunities, funding alignment, solution plays, and partner business reviews across platforms such as Microsoft Fabric, Azure AI Foundry, and Power BI, alongside other leading data and AI platforms. Provide direction on Microsoft and other partner specializations, partner designations, delivery partners, tooling partners, and ecosystem capabilities that extend practice capacity, align to market demand, support funding consumption, improve delivery scalability, and expand margin. Maximize relevant vendor, alliance, and distributor partner programs to accelerate pipeline development, capture available funding or incentives, and increase customer adoption of practice-aligned solutions. Recommend and nurture strategic relationships with complementary data platform, AI infrastructure and compute, and AI security and governance partners to enhance market relevance and solution value. Coordinate with delivery and sales leadership to align partner investments, incentives, enablement programs, and field motions to priority Data & AI offerings, orchestrating sales, delivery, PMO, Partner Alliances, CSP, Managed Services, Security, Marketing, and Finance to connect professional services, managed services, CSP, partner capacity, funding, and consumption growth into scalable customer and field motions. Incorporate partner platforms, tools, and enablement programs into joint go-to-market strategies and practice offerings. Drive partner-supported accelerators, campaigns, funding programs, and solution plays tied to priority practice initiatives. Performance Management and Reporting Track and report on financial and operational KPIs, including pipeline health, win rates, utilization, revenue, and margin. Monitor practice revenue growth, pipeline contribution, managed or recurring service attach rates, and customer adoption trends to ensure scalable business performance. Apply insights from reporting to refine strategy and drive continuous improvement. Advise leadership through Practice Business Reviews, strategic account reviews, and operating cadences, using business context, performance insights, risks, priorities, capacity constraints, margin opportunities, partner alignment, and field feedback to recommend action. Adhere to governance cadences (bi-weekly, monthly, quarterly) for accountability across practice outcomes. Maintain pipeline hygiene, forecast quality, CRM discipline, opportunity data integrity, and operational reporting required to support leadership visibility, prioritization, and practice performance management. Technical and Strategic Skills Deep expertise in data and AI solution architectures, with broad knowledge of adjacent cloud, infrastructure, and security domains. Experience developing go-to-market strategies, standardized offerings, and delivery frameworks for data modernization, analytics, and AI solutions. Proven ability to manage financial and operational performance metrics. Architectural experience with modern data and AI platforms, including Microsoft Fabric, Azure data services, Power BI, and Azure AI Foundry, as well as other leading cloud data and AI platforms, preferred Strong understanding of data architecture, integration, governance, and quality patterns, and of AI solution design including RAG, agentic workflows, and generative AI applications. Working knowledge of AI infrastructure, security, and operations topics (GPU and accelerated compute, AI-ready virtualization, AI security, responsible AI, AI FinOps, AI observability) sufficient to shape offerings and pursuits delivered in partnership with adjacent practices. Strong understanding of current-state mid-market environments, common customer challenges, adjacent technology domains, and operating considerations relevant to the practice. Hands-on experience with the methods, tools, frameworks, and operational practices commonly used to deliver data and AI solutions. Business and Leadership Skills Strong leadership and interpersonal skills, capable of influencing executives and cross-functional stakeholders across sales, delivery, and adjacent practices. Demonstrated success building and scaling technical teams in presales or practice management functions. Skilled communicator, adept at presenting complex data and AI concepts to both technical and business audiences. Education and Certifications Bachelor’s degree in Computer Science, Business, or related field, or equivalent experience. Industry-recognized data and AI certifications preferred, including Microsoft credentials such as DP-600 (Fabric Analytics Engineer), DP-700 (Fabric Data Engineer), or AI-102 (Azure AI Engineer), or equivalent credentials from other leading cloud and data platform vendors. Experience 10+ years in IT architecture, presales, or consulting, including 3+ years leading a practice, presales team, or advisory function in data, analytics, or AI. Proven track record of building and managing practices or technical teams. Experience with leading OEMs, ISVs, and the professional services industry. Direct experience leading professional services, presales, delivery, or advisory functions in data, analytics, or AI practice areas. Demonstrated success delivering complex customer programs, solution implementations, or transformation initiatives relevant to data modernization or applied AI. Experience helping mid-market customers modernize data estates, apply AI to business outcomes, and operate AI securely and economically using Microsoft and other leading platforms. Demonstrated success embedding repeatable methods, automation, governance, enablement, or operational discipline into customer programs and internal practice execution. Key Performance Indicators (KPIs) Data & AI pipeline, bookings, and win rates, including managed and recurring service attach. Offering traction across the three offering areas, including progression from assessments and readiness engagements to implementation and managed services. Partner performance (Microsoft and other strategic partners): partner-sourced pipeline, co-sell wins, funding consumption, and partner designation and specialization progress. Shared with delivery leadership: delivery capacity coverage against Data & AI bookings, delivery quality, and client satisfaction. Team build-out, enablement, certification progress, productivity, and retention of practice talent. Base Salary Range: $200,000.to $230,000 Please note: This range is based on our market pay structures. However, individual salaries are determined by a variety of factors including, but not limited to business considerations, local market conditions, and internal equity, as well as candidate qualifications, such as skills, education, and experience. We consider all qualified applicants for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, or protected veteran status. Reasonable accommodations will be made to enable employees with disabilities to perform the essential functions of the job. This job description is intended to describe the general nature of the work being performed by employees in this role. It is not intended to be a complete list of all responsibilities, duties, and skills required.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 190 000 до 227 000
