Data Governance and Platform Manager - vacante remota

La empresa LawnStarter busca cubrir el puesto de Data Governance and Platform Manager: es un puesto de liderazgo, con responsabilidad sobre un equipo o sobre un área entera. La vacante pertenece al área de Datos y analítica y es totalmente remota. La empresa no pone ninguna restricción sobre el lugar de residencia, así que usted puede postular desde donde vive.

Las herramientas principales que nombra el anuncio son: Tableau, Machine Learning. El CV debería mostrar ejemplos concretos justo de esas capacidades.

La empresa no publicó ninguna cifra, eso se aclara en la entrevista. Sobre el horario, el anuncio no pone ninguna condición.

Esta vacante pasó una revisión automática: los anuncios que exigen un permiso de trabajo extranjero, patrocinio de visa, una nacionalidad concreta o residencia en un país determinado no entran en la lista.

Sede: México

URL: http://lawnstarter.com

Acerca de LawnStarter

LawnStarter es un mercado líder a pedido para servicios de limpieza y exteriores, con más de $150 millones en reservas anuales. Nuestra misión es expandirse más allá del cuidado del césped para convertirse en el servicio de ir a todas las necesidades del hogar, operando bajo tres marcas —LawnStarter, Lawn Love, y Home Gnome— en una plataforma unificada.

Acerca de Analytics en LawnStarter

Tenemos un equipo de análisis experimentado pero compacto que apoya a toda la organización, incluyendo producto, marketing, operaciones y finanzas. El núcleo de nuestra infraestructura de datos es robusto, con un almacén centralizado de datos Redshift, modelos dbt y Airflow para orquestación, y Segment para datos de eventos. Nuestro enfoque actual es garantizar la calidad de los datos y la higiene, en lugar de coser juntos fuentes dispares.

Estamos en el proceso de emigrar a Lightdash como nuestra principal plataforma de inteligencia empresarial, reemplazando Tableau y Metabase.

El papel

Estamos buscando un especialista en gobernanza de datos dedicado para poseer la integridad y fiabilidad de nuestros datos. Esta función será fundamental para garantizar la exactitud, frescura y fiabilidad de nuestros datos, desde fuentes hasta reportes, y desde métricas hasta modelos de aprendizaje automático.

Esta es una posición práctica en la que trabajará independientemente, colaborando con el equipo de análisis para construir procesos robustos y automatización que escalarán más allá de su papel inicial.

Lo que hace que este papel sea único:

- First Mover: Usted será el primer papel de gobernanza de datos dedicado, conformando los estándares y procesos que definirán nuestras prácticas de datos avanzando. - Propiedad de fin a fin: supervisará la calidad de los datos, el linaje y el análisis de impacto, desde los datos de origen a los paneles y modelos de aprendizaje automático. - Migración en vivo: Usted jugará un papel crucial en la creación de Lightdash, asegurando una transición suave y evitando que los malos hábitos se formen.

Lo que poseerás:

- Calidad y frescura de los datos: Implementar la vigilancia automatizada para garantizar la integridad de los datos, tuberías e informes de las fuentes, y abordar rápidamente las cuestiones. - Data Lineage and Impact Analysis: Create a clear lineage from production source to warehouse models to dashboards, ensuring that proposed changes are assessed for their impact. - Administración Lightdash: Gestione el espacio de trabajo Lightdash, incluyendo permisos, estructura y el despliegue, asegurando un ambiente de autoservicio manteniendo el orden. - Gobernanza de capas semánticas: Extender y mantener la capa semántica para métricas críticas, asegurando una sola definición por métrica y protegiendo contra el crecimiento incontrolado. - Gobernanza de seguimiento de eventos: Oversee the governed Segment event catalog, ensuring compliance and changing guardrails as tracking scales. - AI Data Readiness: Govern the data accessible to AI tools, ensuring it is documented, consistent, and safe for querying. - Seguridad de datos y privacidad: Implementar y mantener controles de acceso, manejo de PII y exámenes periódicos para garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos. - Sistema de Gobernanza: Desarrollar documentos, modelos de propiedad y procesos de revisión para garantizar la sostenibilidad de la gobernanza de los datos.

Problemas para resolver:

- Migración Lightdash: Asegurar una transición suave a Lightdash, equilibrando la autonomía y la tidiidad. - Compleción de capas semánticas: Extender la capa semántica para cubrir todas las métricas críticas y mantener su integridad. - Estandarización de seguimiento de eventos: abordar la entropía en el seguimiento de eventos y asegurar que los nuevos eventos cumplan con las normas establecidas. - Prevenir la ruptura: Realizar controles completos de vigilancia y linaje para captar problemas antes de que impacten a los interesados.

Lo que el éxito parece (Año 1):

- Zero Pipeline Incidents: Asegúrese de que los cambios de datos fuente no conducen a las interrupciones del oleoducto. - Zero Freshness Incidents: Los interesados nunca experimentarán tableros de mando. - Metrices y paneles unificados: Cada área de negocios utilizará métricas y paneles oficiales y bien mantenidos, con Tableau y Metabase eliminados. - Seguimiento de eventos compatibles: Todos los eventos de segmento serán propiedad y estandarizados adecuadamente. - Sistema de Gobernanza Sostenible: Establecer procesos documentados que puedan mantenerse incluso si el papel cambia de manos.

Necesidades

- Artesanía en Gobernanza: Usted debe ver la gobernanza de los datos como una parte fundamental de su experiencia, no una tarea secundaria.