Bei SPREAD unterstützen wir Engineering-Teams in Unternehmen wie Mercedes-Benz, Volkswagen, BMW, Bosch und Rheinmetall dabei, die Komplexität von softwaredefinierten Fahrzeugen und Produkten zu beherrschen. Unsere Software ist darauf spezialisiert, komplexe Engineering- und Software-Daten zu kontextualisieren und in umsetzbare Engineering Intelligence zu verwandeln. Mit vorkonfigurierten Apps und KI-Agenten können Teams kritisches Produktwissen einfacher abrufen und anwenden - und so komplexe Produkte bis zu 10x schneller, zu halben Kosten und in höherer Qualität auf den Markt bringen. SPREAD wurde für seine Innovationskraft ausgezeichnet, unter anderem mit dem SPARK AI Innovation Prize 2024 (verliehen von Handelsblatt & McKinsey), ist Teil der EU AI Champions Initiative und zählt zu den LinkedIn Top 20 Startups in DACH. Tätigkeiten E2E-Leitung der Value-Realisierung ; Von der Identifikation relevanter Value Hypothesen und Kundenprofile in der Account Strategie über die Discovery von Pain Points, Analyse der Geschäftsprozesse und Definition des Proof-of-Value in den Opportunities bis zur Value Messung in der Delivery bei unseren Kunden. Unterstützung der Account Executives durch Coaching und Sparring in Account-Strategie und in den Opportunities durch die Identifikation der richtigen Lösungsbausteine aus SPREADs Portfolio sowie Überzeugen der Kunden durch Fach- und Domänenkompetenz. Planung und Leitung von Value Assessments und Proof-of-Value Projekten ; Konzeption und Durchführung von Demos; Moderation von Workshops auf C-Level sowie Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen auf Executive-Ebene. Quantifizierung des Mehrwerts für Kunden durch fundierte Business Cases - inklusive ROI- und Impact-Hypothesen - sowie transparente Darstellung, wie die SPREADs Solutions entlang der gesamten Value Journey wirksam werden. Enge Zusammenarbeit mit Delivery- und Produktteams, damit neue und strategische Use Cases und Kundenanforderungen frühzeitig auf die Product Roadmap gelangen, skaliert und nachhaltig verankert werden; sowie Projekterkenntnisse systematisch in die Weiterentwicklung der Plattform zurückgeführt werden. Anforderungen Mindestens 5 Jahre kundenseitige Erfahrung in Enterprise-B2B-Software in Consulting-, Pre-Sales- oder Value-Rollen mit nachweisbarem Business-Impact und Executive-tauglicher Storyline. Fundierte Erfahrung in mindestens einer unserer Kernbranchen, beispielsweise Automotive, Aerospace, Defence oder Machinery, oder in einem vergleichbaren Bereich. Souveräne Kommunikation über alle Ebenen hinweg, vom Shopfloor bis zum Top-Management. Sicherer Umgang mit komplexen, unstrukturierten Problemstellungen ; kooperativer und anpassungsfähiger Arbeitsstil. Routiniert in der Erstellung von Business Cases und in der Durchführung von Kunden-Workshops sowie im Executive-Pitch. Vertraut mit der Zusammenarbeit mit Engineering, Product und Delivery Teams; Fähigkeit, Projekterkenntnisse in konkrete Produktverbesserungen und skalierbare Lösungen zu übersetzen. Bereitschaft zu Vor-Ort-Terminen beim Kunden zur Beschleunigung der Prozesse. Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Bewerbungsprozess 1. 45-minütiges Gespräch mit dem Talent Acquisition Manager. 2. 45-minütiges Gespräch mit dem Head of Value Realization. 3. 1-stündiger Workshop 4. 30-minütiges Gespräch mit dem Unternehmensgründer. Über das Unternehmen Berlin-based startup SPREAD is revolutionizing the development, production and maintenance of complex products in manufacturing companies with its agentic engineering intelligence software. In an era of increasingly connected products, SPREAD AI offers an AI-powered Product Twin software suite that helps engineers find, understand and apply product information faster. The platform acts as an intelligent integration layer for fragmented product data across systems and departments, making it easily accessible through intuitive apps and AI agents. The value-based SaaS licensing model enables customized solutions with rapid ROI. Customers benefit from up to 10x faster development times, up to 50% cost savings, and higher product quality: a potential savings of billions of dollars. The team's vision is to make smarter use of trillions of product data points and to make European manufacturing companies the global innovation leaders in applied AI.