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Agentic Data Cloud セールス スペシャリスト、Google Cloud(日本語)
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1 day ago
- GCP
- AI
- BigQuery
- AI/ML
- Machine Learning
1 day ago
About the job
Agentic Data Cloud セールス スペシャリスト チームは、フィールド営業担当者(アカウント マネージャーなど)、カスタマー エンジニア、パートナーと協力して、お客様が Google Cloud Platform(GCP)上で運用データ基盤(Operational Data)および分析用データ基盤(Investigative Data)をモダナイズできるよう支援します。Google は、データを AI の成功のための絶対的な基盤として位置づけ、次世代の AI とインテリジェント アプリケーションを強化する、最新の統合クラウド アーキテクチャへの移行を可能にします。この職種では、技術的な優位性を、ビジネスに大きな影響を与える具体的な成果(ビジネスアウトカム)へと変換することが求められます。
Google Cloud の最も重要なデータと AI の成長を推進する最前線に立って、新規のグリーンフィールド顧客(ネットニューロゴ)を獲得し、未確約(アンコミット)のワークロードを発掘することで、さらなる成長を牽引します。。フィールド営業担当者、カスタマー エンジニア、パートナーと連携して、データと AI の共同戦略を実行し、長期的なデータ プラットフォームの標準化を確立することも業務の一環です。 事業部門(LoB)のリーダー、最高データ責任者(CDO)、最高AI責任者(CAIO)、最高財務責任者(CFO)などの意思決定者と連携して、重要な課題を特定し、ビジネスケース(投資収益率 / 総所有コスト(ROI / TCO)の削減など)を構築し、GCP でデータ資産をモダナイズすることの定量化可能なビジネス価値を実証します。技術関係者を導き、Google Cloud の Agentic Data Cloud スイート(BigQuery、Knowledge Catalog、Borderless Lakehouse、Spanner、AlloyDB など)を、AI時代の最高峰のデータ インテリジェンス プラットフォームとして提案・位置づけることも求められます。あらゆる組織のデジタルトランスフォーメーション(DX)を加速させます。Google の最先端テクノロジーを活用したエンタープライズグレードのソリューションと、デベロッパーがよりサステナブルにビルドできるツールを提供しています。Google は、障がい者採用の取り組みを進めています。
必要な条件/経験:
- 学士号を取得していること(同等の実務経験でも可)。
- クオータ(営業目標数値)の割り当てを受ける、エンタープライズ営業における10年以上の経験。
- ワークショップやビジネス意思決定者(経営幹部層)へのビジネスケースを構築した経験。
- 技術領域のステークホルダー(エンタープライズ アーキテクト、データ エンジニア、データ サイエンティストなど)とのパートナーシップを構築した経験。
- データ管理、データ分析、インフラストラクチャ、またはAI / ML分野における技術ソリューションのポジショニング(製品の価値訴求)および販売経験。
- 流暢な日本語力(ステークホルダーとの緊密な関係構築、および交渉が可能なレベル)。
望ましい経験/スキル:
- 最新のクラウドデータ プラットフォーム、レイクハウス、リアルタイム ストリーミング、生成AI(GenAI)プラットフォームの優位性を、レガシー システムや他社のプロプライエタリ(独自)システムに対して訴求・ポジショニングした経験。
- グローバル システム インテグレータ、ハイパースケーラー、独立系ソフトウェアベンダー(ISV)と協力して共同販売(Co-sell)を行い、パイプラインの活性化に貢献した経験。
- 特定の規制業界、または急成長を遂げる特定のエンタープライズ業界(金融、ヘルスケア/ライフサイエンス、小売、製造など)において、大規模なデータおよびAIを活用したビジネス変革案件を成約に導いた経験。
- 最新のクラウド アーキテクチャ、データ ガバナンス(カタログ化、リネージ、コンプライアンスなど)、クリーンなデータ資産が、AIやリアルタイム分析の導入においていかに重要な役割を果たすかに関する実践的な理解。
Responsibilities
- 割り当てられたセールスクオータを達成、または超過達成し、戦略的なビジネス目標および成長目標を達成すること。プロアクティブなキャンペーンを通じて、既存顧客アカウントにおける未開拓ワークロードや完全新規顧客(グリーンフィールドロゴ)へのアプローチを強力に推進すること。
- サイクルを実行する。 to顧客開拓(ディスカバリー)や仮説構築から、ROI(投資対効果)ビジネスケースの策定、商業交渉、成約に至るまで、多角的な関係者を巻き込む複雑なセールスサイクルを実行・管理すること。
- 価値訴求型の提案(バリューセリング)を実践し、最新のデータ/AI機能がもたらす価値を具体的な数値(定量的なビジネス成果)として示しながら、事業責任者やCDO、CFO、CMO、CAIOなどの経営幹部層(C-level)に直接アプローチすること。
- フィールド営業担当者(FSR)やパートナー企業と横断的に連携し、データとAIの共同営業戦略(プレイ)を実行することで、自社プラットフォームの標準化および共同販売(Co-sell)を推進すること。
- BigQuery、Spark、Spanner、AlloyDB などのモダンなシステムアーキテクチャを、ホワイトボードセッション等を用いて分かりやすく説明し、統合されたデータ基盤がハルシネーション(AIの事実誤認)を抑えた高性能なAIエージェントの構築にいかに寄与するかを実証すること。
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