Gerente de Ingeniería Analítica, Plataforma de Datos y Gobernanza

Sede: Brasil

URL: http://lawnstarter.com

Acerca de LawnStarter

LawnStarter es el mercado bajo demanda líder del país para el cuidado del césped y servicios al aire libre, con más de $750 millones en reservas anuales. Nos estamos expandiendo más allá del cuidado del césped para convertirnos en la ventanilla única para todos los servicios para el hogar, operando con tres marcas (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) en una única plataforma compartida.

Acerca de los análisis en LawnStarter

Somos un pequeño equipo de análisis senior que respalda a toda la empresa: los productos, el marketing, las operaciones y las finanzas se ejecutan con los datos que servimos. La base es sólida: un almacén de datos centralizado de Redshift donde aterrizan todos los datos de origen, modelados en dbt y orquestados por Airflow, con Segment alimentando datos de eventos. No unirá fuentes dispersas, la plataforma existe; su trabajo es hacerlo digno de confianza y mantenerlo así. Estamos a mitad de la migración a Lightdash como nuestra única plataforma de BI, reemplazando a Tableau y Metabase.

Aquí está la brecha honesta: hoy todos en el equipo son analistas. La calidad de los datos, los estándares de seguimiento y la higiene de la plataforma se realizan como trabajo paralelo, comprimido entre análisis. Nadie se despierta pensando en ellos, que es exactamente el trabajo para el que estamos contratando.

El papel

Serás la primera persona en LawnStarter dedicada a la gobernanza de datos, el propietario de si se puede confiar en nuestros datos y de la hoja de ruta que los hace más confiables cada trimestre. Confianza significa la calidad y actualización de nuestros datos fuente, canales e informes; las definiciones detrás de nuestras métricas; los estándares detrás de nuestro seguimiento de eventos de segmento; la salud de nuestro espacio de trabajo Lightdash; los datos que alimentan nuestros modelos de aprendizaje automático; y la seguridad de los datos en sí. La hoja de ruta significa sentarse con productos, marketing, operaciones y finanzas para comprender qué necesita la empresa a partir de los datos, convertirlo en prioridades para la plataforma y secuenciar el trabajo, el suyo y, pronto, el de su equipo.

Esta es una función práctica que todos los gerentes de LawnStarter desarrollan y ésta no es una excepción. Comenzará solo, con el equipo de Analytics a su alrededor: creando automatización, emitiendo cheques, arreglando lo que está roto y poniendo en marcha procesos que superen su escala. Una vez que haya aterrizado, abrimos un puesto de ingeniero de análisis líder que le informará, usted ayudará a elegirlo y la función crecerá a partir de ahí según lo exija el alcance.

Qué hace que este rol sea diferente:

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Eres el primero. La gobernanza ha sido el trabajo secundario de todos, por lo que lo que existe hoy es suyo para remodelarlo, conservar lo que funciona, rediseñar lo que no funciona y sus estándares se convierten en los estándares de la empresa.

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Usted es dueño de la hoja de ruta, no del trabajo atrasado. Nadie le impone requisitos, usted descubre qué necesita la empresa a partir de los datos y decide qué se construye, en qué orden y por qué.

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Propiedad completa. Obtenga datos para canalizaciones, paneles de control y modelos de aprendizaje automático; usted es dueño de la confianza en toda la cadena, ni una sola porción de ella.

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Una migración viva hacia la forma. Lightdash está aterrizando ahora. Puedes configurar sus permisos, estructura y normas antes de que se formen malos hábitos, en lugar de desenredarlos más tarde.

Lo que poseerás

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La hoja de ruta de datos: descubrir qué productos, marketing, operaciones y finanzas necesitan a partir de los datos, priorizarlos frente al estado de la plataforma y secuenciar la inversión. Lo presentará, lo defenderá y lo volverá a planificar a medida que avance el negocio.

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Calidad y actualización de los datos: monitoreo automatizado de datos de origen, canales e informes; detectar cambios en el esquema y en la fuente antes de que rompan algo en el sentido descendente; ejecutar incidentes hasta su resolución cuando ocurren.

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Linaje de datos y análisis de impacto: un mapa vivo desde la fuente de producción hasta el modelo de almacén, el panel de control y el proceso que lo utiliza: cuando se propone un cambio de producción, su impacto posterior en las canalizaciones, métricas e informes se evalúa antes de enviarse, no se descubre después. El resultado final son los contratos de datos con ingeniería, por lo que los cambios importantes quedan atrapados en su flujo de trabajo, no en el nuestro.

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Lightdash: administración, estructura del espacio de trabajo, permisos y la implementación misma. Su trabajo es darle a la empresa autonomía de autoservicio y al mismo tiempo mantener el espacio de trabajo lo suficientemente ordenado como para que las personas puedan encontrar lo que hay allí y confiar en él. La habilitación es parte del trato, las personas siguen los estándares que les han enseñado y también lo es mantener las consultas rápidas y los costos de almacén sensatos.

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La capa semántica: la acabamos de enviar para nuestras métricas más críticas: una definición gobernada por métrica, en código. Ampliará la definición y el mapeo al resto y protegerá la capa contra el crecimiento incontrolado a medida que escala.

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Gobernanza del seguimiento de eventos: nuestro catálogo de eventos de segmento gobernado: revisar nuevos eventos según sus estándares, mantenerlos alineados con lo que la producción realmente envía y evolucionar las barreras de seguridad (nombramiento, diccionario de propiedades, detección de deriva) a medida que crece el seguimiento.

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Preparación de los datos de IA: los agentes de IA consultan nuestro almacén todos los días a través de Brain, nuestro conjunto de herramientas interno de IA. Usted controlará a qué datos pueden acceder las herramientas de IA y mantendrá el almacén legible por la IA: documentado, consistente y seguro para que un agente consulte y obtenga la respuesta correcta.

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Seguridad y privacidad de los datos: controles de acceso, manejo y retención de PII según las leyes de privacidad estatales de EE. UU. y revisiones periódicas de quién y qué herramientas de inteligencia artificial pueden ver qué.

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El sistema de gobernanza en sí: la documentación, los modelos de propiedad y los ciclos de revisión que mantienen todo lo anterior funcionando sin heroicidades.

Problemas a resolver

Convierta las necesidades comerciales en una hoja de ruta de datos Cada área de la empresa quiere algo de los datos y hoy esas solicitudes llegan al equipo de análisis como un flujo de interrupciones. Construirás la admisión y la priorización que los convierta en una hoja de ruta, una que equilibre las necesidades de las partes interesadas con el estado de la plataforma, que sobreviva al contacto con una empresa cambiante y en la que tus partes interesadas puedan verse. La parte difícil: decir "todavía no" a personas importantes, con una razón que respeten....

Fuente: Trabajamos de forma remota (https://weworkremotely.com/remote-jobs/lawnstarter-analytics-engineering-manager-data-platform-governance)