Data Governance and Platform Manager, հեռավար աշխատանք

Այս հայտարարությունը հրապարակել է LawnStarter ընկերությունը, փնտրվող պաշտոնը՝ Data Governance and Platform Manager։ Սա ղեկավար մակարդակի պաշտոն է, այսինքն պատասխանատվություն ամբողջ թիմի կամ մի ուղղության համար։ Պաշտոնը «Տվյալներ և անալիտիկա» կատեգորիայից է և ամբողջովին հեռավար։ Ընկերությունը չի սահմանափակում թեկնածուի բնակության վայրը, ուստի կարող եք դիմել այնտեղից, որտեղ ապրում եք։

Հայտարարության մեջ նշված հիմնական գործիքներն են՝ Tableau, Machine Learning։ Ռեզյումեն պետք է ցույց տա հենց այս հմտությունների կոնկրետ օրինակներ։

Գործատուն թիվ չի հրապարակել, հարցը լուծվում է հարցազրույցին։ Աշխատանքային ժամերի վերաբերյալ հայտարարությունը պայման չի դնում։

Այս թափուր աշխատատեղն անցել է ավտոմատ ստուգում. ցանկ չեն մտնում այն հայտարարությունները, որոնք պահանջում են օտարերկրյա աշխատանքի թույլտվություն, վիզայի հովանավորություն, որոշակի քաղաքացիություն կամ նշված երկրում բնակություն։

Գլխավոր գրասենյակ. Մեքսիկա

URL: http://lawnstarter.com

LawnStarter-ի մասին

LawnStarter -ը գազանի խնամքի եւ արտաքին ծառայությունների առաջատար պահանջարկի շուկայում է, որն ունի տարեկան ավելի քան $150 միլիոն ամրագրություններ: Մեր առաքելությունն այն է, որ ընդլայնենք գազանի պահպանությունից դուրս ՝ դառնալու բոլոր տնային կարիքների համար ծառայություն, որը գործում է երեք ապրանքանիշերի տակLawnStarter, Lawn Love եւ Home Gnome մեկ միասնական հարթակով:

LawnStarter-ի վերլուծության մասին

Մենք ունենք փորձառու, բայց համապարփակ վերլուծական թիմ, որը աջակցում է ամբողջ կազմակերպությանը, ներառյալ արտադրանքը, շուկայավարումը, գործողությունները եւ ֆինանսները: Մեր տվյալների ենթակառուցվածքի առանցքը հզոր է ՝ կենտրոնացված Redshift տվյալների պահեստով, dbt մոդելներով, եւ Airflow- ի համար նվագարկման համար, եւ Segment- ի համար իրադարձությունների տվյալների համար: Մեր ներկայիս ուշադրությունը կենտրոնանում է տվյալների որակի եւ հիգիենայի ապահովման վրա, այլ ոչ թե տարբեր աղբյուրների համատեղման վրա:

Մենք պատրաստվում ենք տեղափոխվել Lightdash-ին որպես մեր հիմնական բիզնես ինտելեկտի հարթակ՝ փոխարինելով Tableau-ին եւ Metabase-ին:

Դերասանությունը

Մենք փնտրում ենք տվյալների կառավարման հատուկ մասնագետ, որը կարող է սեփականատեր լինել մեր տվյալների ամբողջականության եւ հուսալիության համար: Այս դերը առանցքային նշանակություն կունենա մեր տվյալների ճշգրտության, թարմության եւ վստահելիության ապահովման համար, աղբյուրից մինչեւ զեկույցներ, եւ չափանիշներից մինչեւ մեքենայական ուսուցման մոդելներ:

Սա գործնական դիրք է, որտեղ դուք կաշխատեք անկախ, համագործակցելով վերլուծական թիմի հետ ՝ կառուցելու հզոր գործընթացներ եւ ավտոմատացում, որոնք կհասցնեն ձեր սկզբնական դերի սահմաններից դուրս:

Ինչն է այս դերը յուրահատուկ դարձնում.

- Առաջին շարժիչ. Դուք կլինեք առաջին նվիրված տվյալների կառավարման դերը, ձեւավորելով ստանդարտները եւ գործընթացները, որոնք սահմանելու են մեր տվյալների պրակտիկաները առաջ շարժվելով: - End-to-End սեփականություն. Դուք կսկսեք տվյալների որակը, ցեղատեսակը եւ ազդեցության վերլուծությունը, աղբյուրի տվյալներից մինչեւ վահանակային սեղաններ եւ մեքենայական ուսուցման մոդելներ: - Կենդանի միգրացիա. Դուք կարեւոր դեր կկատարեք Lightdash- ի ստեղծման գործում, ապահովելու եք անխափան անցում եւ կանխելու վատ սովորությունների ձեւավորումը:

Այն, ինչ դուք կունենաք.

- Տվյալների որակ եւ թարմություն. Ավտոմատացված վերահսկողություն իրականացնել աղբյուրային տվյալների, խողովակաշարերի եւ զեկույցների ամբողջականությունը ապահովելու համար եւ անհապաղ լուծել խնդիրները: - Տվյալների ցեղատեսակ եւ ազդեցության վերլուծություն. Ստեղծել հստակ ցեղատեսակներ արտադրական աղբյուրից մինչեւ պահեստային մոդելներ եւ դաշբੋਰਡներ, ապահովելով, որ առաջարկվող փոփոխությունները գնահատվեն դրանց ազդեցության համար: - Lightdash- ի կառավարումը. Lightdash աշխատանքային տարածքը կառավարել, ներառյալ թույլտվությունները, կառուցվածքը եւ տեղադրումը, ապահովելով ինքնակառավարման միջավայր, պահպանելով կարգը: - Սեմանտիկ շերտերի կառավարում. ընդլայնել եւ պահպանել քննադատական չափանիշների համար սեմանտիկական շերտերը, ապահովել մեկ սահմանում յուրաքանչյուր չափանիշի համար եւ պաշտպանել անկանխատեսելի աճից: - Հանդիպման հետագա կառավարումը. վերահսկել կառավարվող սեգմենտի իրադարձությունների կատալոգը, ապահովելով համապատասխանությունը եւ զարգացող պահապանները որպես հետագա մասշտաբներ: - AI տվյալների պատրաստակամություն. կառավարել AI գործիքների համար հասանելի տվյալները, ապահովելով, որ դրանք փաստաթղթավորված, հետեւողական եւ անվտանգ են հարցումների համար: - Տվյալների անվտանգությունն ու գաղտնիությունը. իրականացնել եւ պահպանել մուտքի վերահսկողություն, PII- ի կառավարում եւ պարբերական վերանայումներ' տվյալների գաղտնիության մասին օրենքների համապատասխանությունը ապահովելու համար: - Կառավարման համակարգ. մշակել փաստաթղթեր, սեփականության մոդելներ եւ վերանայել տվյալների կառավարման կայունությունը ապահովելու գործընթացները:

Խնդիրներ, որոնք պետք է լուծվեն.

- Lightdash- ի միգրացիան. Ապահովել Lightdash - ին անխափան անցում, հավասարակշռելով ինքնավարությունը եւ մաքուրությունը: - Սեմանտիկ տերեւի ավարտ. ընդլայնել սեմանտիկական տերեւը' ընդգրկելու բոլոր քննադատական չափանիշները եւ պահպանելու դրա ամբողջականությունը: - Միջոցառման հետեւման ստանդարտացումը. Հանդիպում է իրադարձությունների հետեւման մեջ առկա էնտրոպիայի հետ եւ ապահովում է, որ նոր իրադարձությունները համապատասխանում են հաստատված ստանդարտներին: - Հարգել խախտումներին. իրականացնել համապարփակ վերահսկողություն եւ ցեղատեսակային ստուգումներ՝ խնդիրները հայտնաբերելու համար, նախքան դրանք ազդեն շահագրգիռ կողմերի վրա:

Ինչպիսի՞ն է հաջողությունը (1-րդ տարին):

- Ցերոլի խողովակաշարային միջադեպեր. Համոզվեք, որ աղբյուրի տվյալների փոփոխությունները չեն հանգեցնում խողովակի խզումների: - Զրո թարմության դեպքեր. շահագրգիռ կողմերը երբեք չեն փորձի հնացած դաշբորդներ: - Միավորված չափանիշներ եւ վահանակներ. Յուրաքանչյուր բիզնես ոլորտ կօգտագործի պաշտոնական, լավ պահպանված չափանիշներ ու վահանակեր, իսկ Tableau-ն եւ Metabase-ն փուլային կդադարեցվեն: - Համապատասխան իրադարձությունների հետեւում. Բոլոր սեգմենտային իրադարձությունները պետք է պատշաճորեն պատկանեն եւ ստանդարտացվեն: - Կայուն կառավարման համակարգ. Ստեղծել փաստաթղթավորված գործընթացներ, որոնք կարող են պահպանվել նույնիսկ եթե դերը փոխվի:

Պահանջանքներ

- Կառավարման հմտություններ. Դուք պետք է տվյալների կառավարումը դիտարկեք որպես ձեր փորձագիտության հիմնական մասը, այլ ոչ թե երկրորդական խնդիր: