Responsable de l'ingénierie analytique, plateforme de données et gouvernance

Siège social : Brésil

URL : http://lawnstarter.com

À propos de LawnStarter

LawnStarter est le principal marché à la demande du pays pour l'entretien des pelouses et les services extérieurs, avec plus de 750 millions de dollars de réservations annuelles. Nous allons au-delà de l'entretien des pelouses pour devenir le guichet unique pour tous les services à domicile, opérant à travers trois marques (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) sur une seule plateforme partagée.

À propos de l'analyse chez LawnStarter

Nous sommes une petite équipe d'analyse senior qui soutient l'ensemble de l'entreprise, des produits, du marketing, des opérations et des finances, qui fonctionnent tous sur les données que nous servons. La base est solide : un entrepôt de données Redshift centralisé où toutes les données sources atterrissent, modélisées dans dbt et orchestrées par Airflow, avec Segment alimentant les données d'événements. Vous n'assemblerez pas des sources dispersées, la plate-forme existe ; votre travail consiste à le rendre digne de confiance et à le maintenir ainsi. Nous sommes à mi-migration vers Lightdash en tant que plateforme BI unique, remplaçant Tableau et Metabase.

Voici la véritable lacune : tous les membres de l'équipe d'aujourd'hui sont des analystes. La qualité des données, les normes de suivi et l’hygiène de la plateforme sont effectuées en parallèle, entre les analyses. Personne ne se réveille en pensant à eux, et c'est exactement le poste pour lequel nous recrutons.

Le rôle

Vous serez la première personne chez LawnStarter dédiée à la gouvernance des données, propriétaire de la fiabilité de nos données et de la feuille de route qui les rend plus fiables chaque trimestre. La confiance signifie la qualité et la fraîcheur de nos données sources, de nos pipelines et de nos rapports ; les définitions derrière nos métriques ; les normes derrière notre suivi des événements sectoriels ; la santé de notre espace de travail Lightdash ; les données alimentant nos modèles d’apprentissage automatique ; et la sécurité des données elles-mêmes. La feuille de route signifie s'asseoir avec les produits, le marketing, les opérations et les finances pour comprendre ce dont l'entreprise a besoin en matière de données, en faire des priorités pour la plate-forme et séquencer le travail, le vôtre et, bientôt, celui de votre équipe.

Il s'agit d'un rôle pratique, que chaque responsable de LawnStarter construit, et celui-ci ne fait pas exception. Vous commencerez en solo, avec l'équipe Analytics autour de vous : créez l'automatisation, rédigez des chèques, réparez ce qui ne fonctionne pas et mettez en place des processus qui vous dépassent. Une fois que vous avez atterri, nous vous ouvrons un rôle d'ingénieur principal analytique, vous aiderez à le choisir, et la fonction se développera à partir de là en fonction des exigences de la portée.

Ce qui rend ce rôle différent :

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Vous êtes le premier. La gouvernance a été le travail secondaire de chacun, c'est donc à vous de remodeler ce qui existe aujourd'hui, de conserver ce qui fonctionne, de repenser ce qui ne fonctionne pas, et vos normes deviennent les normes de l'entreprise.

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Vous êtes propriétaire de la feuille de route, pas d'un retard. Personne ne vous impose d'exigences, vous découvrez ce dont l'entreprise a besoin à partir des données et décidez de ce qui sera construit, dans quel ordre et pourquoi.

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Propriété de l’ensemble de la pile. Sourcez les données vers les pipelines vers les tableaux de bord et les modèles ML, vous possédez la confiance sur l'ensemble de la chaîne, et non sur une seule tranche de celle-ci.

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Une migration vivante vers la forme. Lightdash atterrit maintenant. Vous pouvez configurer ses autorisations, sa structure et ses normes avant la formation de mauvaises habitudes, au lieu de les démêler plus tard.

Ce que vous posséderez

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La feuille de route des données : découvrir ce dont les produits, le marketing, les opérations et la finance ont besoin à partir des données, les hiérarchiser en fonction de la santé de la plateforme et séquencer les investissements. Vous le présenterez, le défendrez et le replanifierez au fur et à mesure de l'évolution de l'entreprise.

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Qualité et fraîcheur des données : surveillance automatisée des données sources, des pipelines et des rapports ; détecter les modifications de schéma et de source en amont avant qu'elles ne cassent quoi que ce soit en aval ; gérer les incidents jusqu'à leur résolution lorsqu'ils surviennent.

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Lignage des données et analyse d'impact : une carte vivante depuis la source de production jusqu'au modèle d'entrepôt, en passant par le tableau de bord et le processus qui l'utilise : lorsqu'un changement de production est proposé, son impact en aval sur les pipelines, les mesures et les rapports est évalué avant sa livraison, et non découvert après. L'état final est constitué de contrats de données avec l'ingénierie, de sorte que les changements radicaux sont pris en compte dans leur flux de travail, pas dans le nôtre.

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Lightdash - administration, structure de l'espace de travail, autorisations et déploiement lui-même. Votre travail consiste à donner à l'entreprise une autonomie en libre-service tout en gardant l'espace de travail suffisamment rangé pour que les gens puissent trouver ce qui s'y trouve et avoir confiance. L'habilitation fait partie de l'accord, les gens suivent les normes qui leur ont été enseignées, tout comme la rapidité des requêtes et les coûts d'entrepôt raisonnables.

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La couche sémantique : nous venons de la livrer pour nos métriques les plus critiques : une définition gouvernée par métrique, dans le code. Vous étendrez la définition et le mappage au reste et protégerez la couche contre une croissance incontrôlée à mesure qu’elle évolue.

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Gouvernance du suivi des événements : notre catalogue d'événements de segment gouverné : examiner les nouveaux événements par rapport à ses normes, les maintenir en adéquation avec ce que la production envoie réellement et faire évoluer les garde-fous (dénomination, dictionnaire de propriétés, détection de dérive) à mesure que le suivi se développe.

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Préparation des données d'IA : les agents d'IA interrogent notre entrepôt chaque jour via Brain, notre boîte à outils d'IA interne. Vous déterminerez les données auxquelles les outils d'IA peuvent accéder et garderez l'entrepôt lisible par l'IA : documenté, cohérent et sûr pour qu'un agent puisse interroger et obtenir la bonne réponse.

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Sécurité et confidentialité des données : contrôles d'accès, traitement et conservation des informations personnelles conformément aux lois américaines sur la confidentialité, et examens périodiques de qui et quels outils d'IA peuvent voir quoi.

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Le système de gouvernance lui-même – la documentation, les modèles de propriété et les boucles de révision qui permettent à tout ce qui précède de fonctionner sans héroïsme.

Problèmes à résoudre

Transformez les besoins de l'entreprise en une feuille de route pour les données Chaque secteur de l'entreprise attend quelque chose des données, et aujourd'hui, ces demandes parviennent à l'équipe Analytics sous la forme d'un flux d'interruptions. Vous construirez l'accueil et la priorisation qui les transformeront en une feuille de route, qui équilibrera les besoins des parties prenantes par rapport à la santé de la plateforme, survivra au contact avec une entreprise en évolution et dans laquelle vos parties prenantes pourront se reconnaître. La partie la plus difficile : dire « pas encore » aux personnes importantes, avec une raison qu'elles respectent.…

Source : Nous travaillons à distance (https://weworkremotely.com/remote-jobs/lawnstarter-analytics-engineering-manager-data-platform-governance)