En un coup d'œil
- Missions: Aidez les clients à moderniser leurs données sur Google Cloud et à réussir avec l'IA.
- Entreprise: Google, leader technologique engagé pour l'inclusion et l'innovation.
- Avantages: Salaire compétitif, bonus, actions et avantages divers.
- Autres infos: Opportunités de croissance de carrière dans un environnement collaboratif.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la transformation numérique des entreprises.
- Qualifications: Expérience en vente technique et compréhension des solutions cloud modernes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Google welcomes people with disabilities.
- Minimum qualifications
- Bachelor's degree or equivalent practical experience.
- 10 years of quota-carrying enterprise sales experience.
- Experience building business cases through workshops or product demos to business executives.
- Experience positioning and selling technical solutions in data management, analytics, infrastructure, or AI/ML.
- Preferred qualifications
- Experience positioning modern cloud data platforms, lakehouses, real-time streaming, or Gen AI platforms against legacy or other proprietary enterprise systems.
- Experience working with Global System Integrators, hyperscalers, or ISVs to co-sell and accelerate pipeline.
- Practical understanding of how modern cloud architectures, data governance (e. g., cataloging, lineage, compliance), and clean data estates enable AI and real-time analytics.
About The Job
As part of the Data Cloud Sales Specialists team, we work together with Field Sales Representatives (Account Managers), Customer Engineers, and our Partners to help our customers modernize their operational and analytical data foundations on GCP.
We enable them to transition to modern, unified cloud architectures that position data as the absolute foundation for AI success and power next-generation AI and intelligent applications.
As a master of complex lakehouse solutions, data governance, and AI, you are the exact sales expert we need to translate technical capabilities into high-impact business outcomes.
Google Cloud accelerates every organization’s ability to digitally transform its business and industry.
We deliver enterprise-grade solutions that leverage Google’s cutting-edge technology, and tools that help developers build more sustainably.
Customers in more than 200 countries and territories turn to Google Cloud as their trusted partner to enable growth and solve their most critical business problems.
Individual pay is determined by factors including job-related skills, experience, and relevant education or training.
France: €112000 - €114000 (EUR) + 100% bonus target + equity + benefits
Responsibilities
Learn more about benefits at Google.
- Deliver against quota and achieve or exceed strategic business and growth goals. Drive net-new greenfield logos and workloads in existing accounts through proactive campaigns.
- Run complex, multi-threaded business cycles from initial discovery and value hypothesis to ROI business case creation and commercial close.
- Engage business leaders, Chief Data Officer, Chief Financial Officer, Chief Marketing Officer, Chief AI Officer, through value-selling, tying modern Data & AI capabilities to quantified business outcomes.
- Align cross-functionally with FSRs and partners to execute joint Data+AI plays, driving platform standardization and co-sell motions.
- Be able to whiteboard modern architectures (Big Query, Spark, Spanner, Alloy DB) to demonstrate how unified data foundations power high-performance, hallucination-free AI agents.
Google is proud to be an equal opportunity workplace and is an affirmative action employer.
We are committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity or Veteran status.
We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements.
See also Google's EEO Policy and EEO is the Law.
If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know by completing our Accommodations for Applicants form.
#J-18808-Ljbffr
Data Cloud Sales Specialist in Paris employeur : Google
Google Cloud est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et inclusif à Paris, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés grâce à des opportunités de formation continue et à des projets stimulants qui façonnent l'avenir de la technologie. En rejoignant notre équipe, vous bénéficierez d'un package compétitif comprenant un salaire attractif, des primes, des actions et des avantages divers, tout en ayant l'opportunité de travailler avec des fondateurs de startups prometteuses dans un écosystème technologique en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Cloud Sales Specialist in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Google
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Google. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Cloud Sales Specialist in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Google, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Google que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Google. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Google
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Google et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
