Engagement Manager - Data & AI (m/w/d)

🚀 Werde unser/e neue/r Engagement Manager - Data & AI (m/w/d)

Als Engagement Manager bist du die treibende Kraft hinter unseren Data & AI-Projekten und übernimmst eine zentrale Rolle in der strategischen Beratung sowie der operativen Umsetzung. Du bist verantwortlich für die Entwicklung von End-to-End-Lösungen und arbeitest eng mit unseren Kunden zusammen, um deren geschäftliche Herausforderungen in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen. Dabei agierst du als vertrauenswürdiger Partner von operativem bis auf C-Level und stellst sicher, dass unsere Data & AI-Strategien einen messbaren Business Value liefern. Gleichzeitig arbeitest du eng mit unserem internen Team und unseren technischen Experten wie Technical Product Manager, Data Solution Architect, Data & AI Engineers zusammen, die dir bei der Entwicklung und Umsetzung der Lösungen zur Seite stehen.

• Business Problem zu Tech Solution: Übersetzung geschäftlicher Herausforderungen in datengetriebene und skalierbare Lösungen.

• Kundenmanagement & Kommunikation: Aufbau und Pflege von Kundenbeziehungen auf Entscheider-Ebene mit einer beratenden Rolle.

• Analytische & inhaltliche Verantwortung: Leitung und Koordination komplexer Data & AI-Projekte mit einem Fokus auf Business Value und technischer Umsetzbarkeit.

• Geschäftsentwicklung & Strategie: Identifikation neuer Potenziale für datengetriebene Geschäftsmodelle und Weiterentwicklung unserer Beratungsangebote.

• Stakeholder-Management: Sicherstellung einer effizienten Zusammenarbeit zwischen Business, IT und Engineering-Teams.

• Erstellung & Umsetzung von Roadmaps: Entwicklung von Strategien und Maßnahmen zur erfolgreichen Implementierung von Data & AI-Projekten.

• Go-to-Market & Skalierung: Unterstützung von Kunden bei der Einführung, Skalierung und Monetarisierung datengetriebener Lösungen.

• Erfolgsmessung & Optimierung: Nutzung von KPIs und OKRs zur kontinuierlichen Verbesserung der Lösungen.

• Business Cases & Referenzstories: Aufbau fundierter Business Cases im Vorfeld zur Quantifizierung des erwarteten Mehrwerts und kontinuierliche Erfolgsmessung nach der Implementierung. Erstellung von Referenzstories, um Best Practices zu identifizieren und für zukünftige Projekte nutzbar zu machen.