Job
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Leitender Direktor, Reporting & Analytics Engineering
Preis auf Anfrage
Details
- Beschäftigungsart
- Vollzeit
- Remote
- Nein
- Unternehmen
- sonyinteractiveentertainmentglobal
Beschreibung
Automatisch aus dem English übersetzt. Der Originaltext ist maßgeblich. Maschinenübersetzung – eine genauere Version wird vorbereitet.
Warum Sony Interactive Entertainment?
Sony Interactive Entertainment ist nicht nur der beste Ort zum Spielen, sondern auch der beste Ort zum Arbeiten. Sony Interactive Entertainment (SIE) ist das Unternehmen hinter der Marke PlayStation. Als Tochtergesellschaft der Sony Group Corporation sind wir Teil eines stolzen Erbes an Innovation und Exzellenz. SIE ist ein dynamisches Technologieunternehmen, das modernste Hardware und Netzwerkdienste für mehr als 100 Millionen Menschen bereitstellt und ein führendes Unternehmen im Unterhaltungsbereich ist, das einige der beliebtesten und bekanntesten geistigen Eigentumsrechte (IP) der Welt beherbergt. Unsere Aufgabe bei SIE besteht darin, Erlebnisse unter der Marke PlayStation zu schaffen und zu fördern, einem Namen, der für hervorragende Unterhaltung und Kreativität steht.
Rollenübersicht:
Wir suchen einen Senior Director für die Leitung unserer Enterprise Reporting and Analytics Engineering-Organisation, eines Teams aus Analyseingenieuren, Berichtsentwicklern, Visualisierungsspezialisten und Personalleitern. Diese Organisation konzentriert sich auf die letzte Meile der Unternehmensdatenlieferkette: die semantischen Modelle, kuratierten Datenprodukte, Metrikdefinitionen und Konsumerfahrungen, die technische Daten in Entscheidungen umwandeln.
Dabei handelt es sich nicht um eine traditionelle Führungsrolle im Berichtswesen; Das klassische Konzept des „Reportings“ in Form einer Vielzahl von Dashboards und Filtern gerät zunehmend in Vergessenheit. Aber der Bedarf an Daten und Erkenntnissen und die Notwendigkeit, diese auf eine Weise bereitzustellen, die verdaulich und umsetzbar ist, ist zeitlos. Ja, geregelte Dashboards und vertrauenswürdige Berichte bleiben die Grundlage, und diese Führungskraft muss diese Grundlage hervorragend beherrschen. Der Auftrag besteht jedoch darin, die Organisation entscheidend über die statische Berichterstattung hinaus hin zu einer proaktiven, intelligenten Analysefähigkeit zu bewegen: mit Data Science zusammenarbeiten, um deren Modelle zu produzieren und zu visualisieren, generative KI und LLM-basierten Zugriff auf unsere Daten zu ermöglichen, ausnahmebasierte Systeme zu entwickeln, die Benutzer auf statistisch aussagekräftige Weise benachrichtigen, wenn Ergebnisse von den Erwartungen abweichen, und Agenten zu entwerfen, die Daten kontinuierlich überwachen und unaufgefordert Einblicke liefern.
Analytics Engineering hat viele seiner DNA mit Data Engineering gemeinsam – Modellierung, Transformation, Tests, Versionskontrolle, CI/CD, Leistung und Kostendisziplin –, ist jedoch eher auf Business Enablement als auf Plattform und Pipeline ausgerichtet. Der Erfolg in dieser Rolle hängt daher sowohl von der Partnerschaft als auch von der technischen Tiefe ab. Dieser Leiter wird Seite an Seite mit Data Engineering an der Grenze zwischen Plattform und Verbrauch, mit Produktmanagement an Roadmap und Anforderungen, mit Data Science an fortschrittlichen Analyseprodukten und mit Analytics Operations an einem disziplinierten Aufnahme- und Priorisierungsprozess zusammenarbeiten, der die begrenzte Kapazität bestmöglich nutzt.
Der ideale Kandidat hat Jahre damit verbracht, die traditionellen Grundlagen aufzubauen – Governance, Metadaten, Herkunft, dimensionale Modellierung, Umgang mit Unternehmens-BI-Plattformen – und möchte diese Strenge nun auf neue und innovative Weise auf eine grundlegend andere Generation von Analyseprodukten anwenden.
Was Sie tun werden:
Organisatorische Führung
• Führen, coachen und entwickeln Sie eine Organisation mit etwa 30 Mitarbeitern, einschließlich der Leitung durch Frontline-Manager; eigene Einstellung, Rollenklarheit, Karriereverlauf, Leistungsmanagement und Nachfolgeplanung.
• Definieren Sie eine mehrjährige Vision und Roadmap für die Unternehmensberichterstattung und Analysetechnik und übersetzen Sie diese in vierteljährliche Ergebnisse, die das Team und seine Partner messen können. Arbeiten Sie eng mit dem Produktmanagement zusammen, um gemeinsam die mehrjährige End-to-End-Datenstrategie des Unternehmens zu gestalten.
• Besitzen Sie Verantwortung für das Budget, die Lieferantenbeziehungen und die Auftragnehmer- oder Offshore-Kapazität der Organisation.
• Etablieren und pflegen Sie eine technische Kultur innerhalb einer Analysefunktion: Peer-Review, automatisierte Tests, Dokumentationsstandards, Quellcodeverwaltung, CI/CD usw.
Analytics Engineering und Datenarchitektur
• Fördern Sie die Reife der Last-Mile-Architektur in Zusammenarbeit mit Data Engineering: kuratierte Marts, semantische Schichten, wiederverwendbare Datenprodukte und zertifizierte Datensätze, die Reporting, KI-Aktivierung, Datenwissenschaft und nachgelagerte Anwendungen unterstützen.
• Definieren und erzwingen Sie dimensionale Modellierungsstandards, Transformations-Frameworks und modularen, getesteten, versionierten Analysecode.
• Besitzen Sie die Ebene der Unternehmensmetriken, sodass wichtige Geschäftskennzahlen eine einzige, kontrollierte Definition haben, unabhängig davon, wo sie verwendet werden.
• Arbeiten Sie mit Data Engineering zusammen, um klare Verträge und Übergaben zwischen Pipeline- und Plattformarbeit und Last-Mile-Modellierung zu definieren, einschließlich gemeinsamer Tools, Standards und Eskalationspfade.
• Verwalten Sie die Abfrageleistung, den Lagerverbrauch und die Plattformkosten als erstklassige technische Aspekte.
Datenverwaltung, Metadaten und Herkunft
• Eigene Katalogisierung, Geschäftsglossar, Datenzertifizierung und Verwaltungsworkflows unter Nutzung von Tools wie Atlan als primäre Metadatenplattform.
• Behalten Sie die Abstammung auf Spaltenebene im gesamten Analysebereich bei, um Auswirkungsanalyse, Änderungsmanagement, Prüfung und Ursachenforschung zu unterstützen.
• Nutzen Sie Datenzugriffsbereitstellungs- und Berechtigungsmodelle, einschließlich Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene, in Zusammenarbeit mit Security, Privacy und Compliance.
• Arbeiten Sie mit Data Engineering zusammen, um die Überwachung der Datenqualität, Aktualitäts- und Verfügbarkeits-SLAs, Beobachtbarkeit und Reaktion auf Vorfälle für Analyseressourcen voranzutreiben.
Unternehmensberichte und Datenvisualisierung
• Fördern Sie das Analytics-Engagement durch die Nutzung von Unternehmensvisualisierungs- und Bereitstellungsplattformen, einschließlich Domo und Tableau, in Zusammenarbeit mit Data Engineering. Stellen Sie sicher, dass Best Practices in Bezug auf Datenarchitektur, Governance, Akzeptanz, Leistung und Gesamtkostenmanagement befolgt werden.
• Legen Sie Standards für Visualisierung und Informationsdesign fest, die Berichte lesbar, konsistent, zugänglich und entscheidungsorientiert machen.…
Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/sonyinteractiveentertainmentglobal/senior-director-reporting-analytics-engineering-london-17039)
Sony Interactive Entertainment ist nicht nur der beste Ort zum Spielen, sondern auch der beste Ort zum Arbeiten. Sony Interactive Entertainment (SIE) ist das Unternehmen hinter der Marke PlayStation. Als Tochtergesellschaft der Sony Group Corporation sind wir Teil eines stolzen Erbes an Innovation und Exzellenz. SIE ist ein dynamisches Technologieunternehmen, das modernste Hardware und Netzwerkdienste für mehr als 100 Millionen Menschen bereitstellt und ein führendes Unternehmen im Unterhaltungsbereich ist, das einige der beliebtesten und bekanntesten geistigen Eigentumsrechte (IP) der Welt beherbergt. Unsere Aufgabe bei SIE besteht darin, Erlebnisse unter der Marke PlayStation zu schaffen und zu fördern, einem Namen, der für hervorragende Unterhaltung und Kreativität steht.
Rollenübersicht:
Wir suchen einen Senior Director für die Leitung unserer Enterprise Reporting and Analytics Engineering-Organisation, eines Teams aus Analyseingenieuren, Berichtsentwicklern, Visualisierungsspezialisten und Personalleitern. Diese Organisation konzentriert sich auf die letzte Meile der Unternehmensdatenlieferkette: die semantischen Modelle, kuratierten Datenprodukte, Metrikdefinitionen und Konsumerfahrungen, die technische Daten in Entscheidungen umwandeln.
Dabei handelt es sich nicht um eine traditionelle Führungsrolle im Berichtswesen; Das klassische Konzept des „Reportings“ in Form einer Vielzahl von Dashboards und Filtern gerät zunehmend in Vergessenheit. Aber der Bedarf an Daten und Erkenntnissen und die Notwendigkeit, diese auf eine Weise bereitzustellen, die verdaulich und umsetzbar ist, ist zeitlos. Ja, geregelte Dashboards und vertrauenswürdige Berichte bleiben die Grundlage, und diese Führungskraft muss diese Grundlage hervorragend beherrschen. Der Auftrag besteht jedoch darin, die Organisation entscheidend über die statische Berichterstattung hinaus hin zu einer proaktiven, intelligenten Analysefähigkeit zu bewegen: mit Data Science zusammenarbeiten, um deren Modelle zu produzieren und zu visualisieren, generative KI und LLM-basierten Zugriff auf unsere Daten zu ermöglichen, ausnahmebasierte Systeme zu entwickeln, die Benutzer auf statistisch aussagekräftige Weise benachrichtigen, wenn Ergebnisse von den Erwartungen abweichen, und Agenten zu entwerfen, die Daten kontinuierlich überwachen und unaufgefordert Einblicke liefern.
Analytics Engineering hat viele seiner DNA mit Data Engineering gemeinsam – Modellierung, Transformation, Tests, Versionskontrolle, CI/CD, Leistung und Kostendisziplin –, ist jedoch eher auf Business Enablement als auf Plattform und Pipeline ausgerichtet. Der Erfolg in dieser Rolle hängt daher sowohl von der Partnerschaft als auch von der technischen Tiefe ab. Dieser Leiter wird Seite an Seite mit Data Engineering an der Grenze zwischen Plattform und Verbrauch, mit Produktmanagement an Roadmap und Anforderungen, mit Data Science an fortschrittlichen Analyseprodukten und mit Analytics Operations an einem disziplinierten Aufnahme- und Priorisierungsprozess zusammenarbeiten, der die begrenzte Kapazität bestmöglich nutzt.
Der ideale Kandidat hat Jahre damit verbracht, die traditionellen Grundlagen aufzubauen – Governance, Metadaten, Herkunft, dimensionale Modellierung, Umgang mit Unternehmens-BI-Plattformen – und möchte diese Strenge nun auf neue und innovative Weise auf eine grundlegend andere Generation von Analyseprodukten anwenden.
Was Sie tun werden:
Organisatorische Führung
• Führen, coachen und entwickeln Sie eine Organisation mit etwa 30 Mitarbeitern, einschließlich der Leitung durch Frontline-Manager; eigene Einstellung, Rollenklarheit, Karriereverlauf, Leistungsmanagement und Nachfolgeplanung.
• Definieren Sie eine mehrjährige Vision und Roadmap für die Unternehmensberichterstattung und Analysetechnik und übersetzen Sie diese in vierteljährliche Ergebnisse, die das Team und seine Partner messen können. Arbeiten Sie eng mit dem Produktmanagement zusammen, um gemeinsam die mehrjährige End-to-End-Datenstrategie des Unternehmens zu gestalten.
• Besitzen Sie Verantwortung für das Budget, die Lieferantenbeziehungen und die Auftragnehmer- oder Offshore-Kapazität der Organisation.
• Etablieren und pflegen Sie eine technische Kultur innerhalb einer Analysefunktion: Peer-Review, automatisierte Tests, Dokumentationsstandards, Quellcodeverwaltung, CI/CD usw.
Analytics Engineering und Datenarchitektur
• Fördern Sie die Reife der Last-Mile-Architektur in Zusammenarbeit mit Data Engineering: kuratierte Marts, semantische Schichten, wiederverwendbare Datenprodukte und zertifizierte Datensätze, die Reporting, KI-Aktivierung, Datenwissenschaft und nachgelagerte Anwendungen unterstützen.
• Definieren und erzwingen Sie dimensionale Modellierungsstandards, Transformations-Frameworks und modularen, getesteten, versionierten Analysecode.
• Besitzen Sie die Ebene der Unternehmensmetriken, sodass wichtige Geschäftskennzahlen eine einzige, kontrollierte Definition haben, unabhängig davon, wo sie verwendet werden.
• Arbeiten Sie mit Data Engineering zusammen, um klare Verträge und Übergaben zwischen Pipeline- und Plattformarbeit und Last-Mile-Modellierung zu definieren, einschließlich gemeinsamer Tools, Standards und Eskalationspfade.
• Verwalten Sie die Abfrageleistung, den Lagerverbrauch und die Plattformkosten als erstklassige technische Aspekte.
Datenverwaltung, Metadaten und Herkunft
• Eigene Katalogisierung, Geschäftsglossar, Datenzertifizierung und Verwaltungsworkflows unter Nutzung von Tools wie Atlan als primäre Metadatenplattform.
• Behalten Sie die Abstammung auf Spaltenebene im gesamten Analysebereich bei, um Auswirkungsanalyse, Änderungsmanagement, Prüfung und Ursachenforschung zu unterstützen.
• Nutzen Sie Datenzugriffsbereitstellungs- und Berechtigungsmodelle, einschließlich Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene, in Zusammenarbeit mit Security, Privacy und Compliance.
• Arbeiten Sie mit Data Engineering zusammen, um die Überwachung der Datenqualität, Aktualitäts- und Verfügbarkeits-SLAs, Beobachtbarkeit und Reaktion auf Vorfälle für Analyseressourcen voranzutreiben.
Unternehmensberichte und Datenvisualisierung
• Fördern Sie das Analytics-Engagement durch die Nutzung von Unternehmensvisualisierungs- und Bereitstellungsplattformen, einschließlich Domo und Tableau, in Zusammenarbeit mit Data Engineering. Stellen Sie sicher, dass Best Practices in Bezug auf Datenarchitektur, Governance, Akzeptanz, Leistung und Gesamtkostenmanagement befolgt werden.
• Legen Sie Standards für Visualisierung und Informationsdesign fest, die Berichte lesbar, konsistent, zugänglich und entscheidungsorientiert machen.…
Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/sonyinteractiveentertainmentglobal/senior-director-reporting-analytics-engineering-london-17039)
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Standort
London, Vereinigtes Königreich
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