Executive Director, Big Data & Analytics, Digital Automotive

HARMAN’s engineers and designers are kreativ, zielgerichtet und agil. Als Teil dieses Teams kombinieren Sie Ihre technische Expertise mit innovativen Ideen, um bahnbrechende Lösungen im Automobil-, Unternehmens- und vernetzten Ökosystem voranzutreiben. HARMAN ist bestrebt, Ihnen die Möglichkeiten, innovativen Technologien und Ressourcen zu bieten, um eine erfolgreiche Karriere aufzubauen.

Wir suchen einen visionären und transformierenden Direktor – Datenprodukte, Big Data & Analytics, der die Daten-, Analyse- und KI-Enablement-Strategie für die Automobilsparte leitet. Diese Rolle ist ein Mandat für Führung und Transformation, verantwortlich für die Definition und Ausführung einer datengestützten, produktorientierten Architektur, die den AI- und Advanced Analytics-Fahrplan des Unternehmens beschleunigt. Die Rolle kombiniert strategische Führung mit taktischem Analytics-Besitz, um messbare Geschäftsergebnisse in den Automobilbereichen sicherzustellen.

Was Sie tun werden:

• Die Vision und den Fahrplan für Daten & Analytics in der Automobilsparte definieren und besitzen, abgestimmt auf die digitale und KI-Strategie des Unternehmens.
• Als Transformationsführer agieren und einen Wechsel von zentralisierten Datenplattformen zu domänengetriebenen, produktorientierten Datenfähigkeiten vorantreiben.
• Mit der Geschäftsführung zusammenarbeiten, um langfristige Strategien für KI, Analytik und Datenmonetarisierung zu gestalten.
• Eine Daten-als-Produkt-Mentalität in den Geschäfts- und Technologieteams fördern.
• Das Design und die Einführung einer Data Mesh-Architektur leiten, die domänenbesessene Datenprodukte mit föderierter Governance ermöglicht.
• Standards und Best Practices für das Datenproduktmanagement etablieren, einschließlich Lebenszyklusmanagement, SLAs, Qualität, Sicherheit und Wertmessung.
• Interoperabilität, Auffindbarkeit und Vertrauen über Datenprodukte hinweg durch gemeinsame Plattformen und Enablement-Services ermöglichen.
• Innovation mit Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz in Cloud- und Big Data-Ökosystemen ausbalancieren.
• Strategische Aufsicht über Big Data-Plattformen und Ingenieurfähigkeiten bieten, die Batch-, Streaming- und Echtzeitanalysen unterstützen.
• Sichere, skalierbare und resiliente Datenpipelines über Cloud- und hybride Umgebungen gewährleisten.
• Die Plattformentwicklung unterstützen, um AI/ML-Arbeitslasten, Feature-Stores und Analysen in großem Maßstab zu unterstützen.
• Die Datenarchitektur mit modernen cloud-nativen und ereignisgesteuerten Entwurfsprinzipien abstimmen.
• Den Fahrplan für AI und Advanced Analytics beschleunigen, indem qualitativ hochwertige, wiederverwendbare und vertrauenswürdige Datenprodukte ermöglicht werden.
• Mit AI/ML-, Software- und Produktteams zusammenarbeiten, um Analysen und Modelle in die Produktion zu operationalisieren.
• Die analytische Reife über beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Anwendungsfälle vorantreiben.
• AI-gesteuerte Entscheidungsfindung in den Automobilbereichen ermöglichen, einschließlich vernetzter Fahrzeuge, softwaredefinierter Fahrzeuge, Fertigung, Qualität, Lieferkette und Kundenerfahrung.
• Taktische Analytik-Umsetzung innerhalb der Automobilsparte besitzen und vorantreiben.
• Hohe Auswirkungen von Analyseinitiativen priorisieren und liefern, die an Geschäftszielen und operationale Ergebnisse gebunden sind.
• Praktische Führung und Anleitung für Analytikteams bieten, die Einblicke, Dashboards und fortgeschrittene Modelle liefern.
• Sicherstellen, dass analytische Ergebnisse in umsetzbare Entscheidungen und messbaren Wert übersetzt werden.
• Föderierte Daten-Governance definieren und implementieren, einschließlich Datenqualität, Sicherheit, Datenschutz und Compliance.
• Ein klares Datenbetriebsmodell zwischen zentralen Plattformen und Domänenteams sicherstellen.
• Die Einhaltung interner Richtlinien, regulatorischer Anforderungen und Branchenstandards gewährleisten.
• Verantwortungsvolle KI und ethische Datenpraktiken fördern.
• Hochleistungsfähige Teams in den Bereichen Datenengineering, Analytik und Datenproduktmanagement aufbauen, leiten und betreuen.
• Eine starke Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung und Verantwortung fördern.
• Talentstrategien entwickeln, um Daten-, Analyse- und KI-Fähigkeiten global zu skalieren.
• Mit internen Stakeholdern, Technologiepartnern und Ecosystem-Anbietern zusammenarbeiten.

Was Sie benötigen:

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• 15+ Jahre Erfahrung in Daten, Analytik und Big Data-Plattformen mit erheblicher Verantwortung in der Führung.
• Nachweisliche Erfahrung in der Leitung von unternehmensweiten Daten- und Analytik-Transformationsinitiativen.
• Starke Expertise in Datenprodukten, Daten-Mesh-Konzepten und modernen Datenarchitekturen.
• Praktisches Verständnis von cloudbasierten Big Data-Plattformen, Streaming-Technologien und Analytik-Ökosystemen.
• Erwiesene Erfahrung in der Beschleunigung von AI/ML-gestützter Analytik in großem Maßstab.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten auf Führungsebene, Einflussnahme auf Stakeholder und Veränderungsführungsfähigkeiten.

Wünschenswert:

• Erfahrung in den Bereichen Automobil, Mobilität oder Industrie.
• Einblick in vernetzte Fahrzeuge, softwaredefinierte Fahrzeuge, IoT oder Fertigungsanalytik.
• Hintergrund im Datenproduktmanagement oder produktorientierten Betriebsmodellen.
• Erfahrung in großen, globalen, matrixartigen Organisationen.

Was Sie berechtigt:

• Bereitschaft zu reisen bis zu 5%, national und international.
• Fähigkeit, im Büro zu arbeiten.

HARMAN ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit / affirmative Action zu sein. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder verwandte medizinische Bedingungen), sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Status als geschützter Veteran, Status als Person mit Behinderung oder anderen anwendbaren rechtlich geschützten Merkmalen Berücksichtigung für eine Anstellung.