In sintesi
- Mansioni: Guida la crescita allineando i clienti con le soluzioni di Google Cloud Data e Analytics.
- Azienda: Un team mission-driven che aiuta i clienti a sbloccare il valore dei dati e dell'AI.
- Benefit: Retribuzione competitiva, bonus, equity, lavoro flessibile e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai un impatto reale nella trasformazione digitale.
- Qualifiche: Laurea e 10 anni di esperienza nelle vendite di software enterprise o AI.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Overview
As Data and AI Sales Specialist, you drive growth by aligning clients with Google Cloud Data and Analytics solutions.
You’ll cultivate executive relationships, translate business needs into AI-oriented use cases, and shape strategic account plans across key industries.
You work with cross‑functional teams to develop pipelines and GTM strategies with partners, delivering measurable business impact.
This role combines enterprise enterprise software sales, cloud expertise, and advisory influence to accelerate customers’ digital transformation.
You join a mission‑driven team that helps customers unlock value from data and AI at scale.
- Retribuzione / Benefits
- bonus target
- equity
- benefits
- remote or flexible working options
- career growth opportunities
- industry-leading technology
- Responsabilità
- Calibrate business against objectives and key results; forecast and report the state of the business for the assigned territory
- Build and maintain executive relationships with customers as the data analytics SME, influencing long-term strategic direction
- Develop and execute strategic account plans, including enterprise scope across key industries
- Identify AI use cases for Google Cloud Data and Analytics solutions and articulate differentiators and measurable business impact
- Collaborate with Google account and technical teams to develop and drive pipelines and provide expertise
- Develop GTM efforts with Google Cloud Platform partners
- Lead day-to-day relationships with cross-functional teams and customers with empathy to maximize impact
- Support customers in product adoption, value realization, and expansion through cross-functional collaboration to close agreements
- Requisiti fondamentali
- Bachelor's degree or equivalent practical experience
- 10 years of experience in a sales role in enterprise software, cloud, or AI space
- Experience identifying AI use cases or selling AI technology to clients
- Cross-functional collaboration
- Empathy and relationship management
- Strategic thinking and planning
- Knowledge of Cloud and AI products and market trends
- Foundational technical understanding relevant to data analytics and AI solutions
- Experience with enterprise sales cycles and partner ecosystems
Data Analytics and AI Sales Specialist, Google Cloud datore di lavoro: Google
Google è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro inclusivo e stimolante, dove i dipendenti possono crescere professionalmente e contribuire a progetti innovativi nel settore del cloud. Con opportunità di sviluppo continuo e una cultura aziendale che promuove la collaborazione e l'innovazione, lavorare come Key Account Executive in Italia significa essere parte di un team che guida la trasformazione digitale delle aziende, supportato da tecnologie all'avanguardia e un pacchetto retributivo competitivo che include bonus e azioni.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analytics and AI Sales Specialist, Google Cloud
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Google
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Google! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Data Analytics and AI Sales Specialist, Google Cloud
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Google. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Google. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Google
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
