Data Governance and Platform Manager - vaga remota

A empresa LawnStarter está com uma vaga aberta de Data Governance and Platform Manager: nível de liderança, com responsabilidade sobre uma equipe ou sobre uma área inteira. A posição fica na área de Dados e analytics e é totalmente remota. A empresa não impõe restrição sobre onde o candidato mora, então você pode se candidatar de onde estiver.

As principais ferramentas citadas no anúncio são: Tableau, Machine Learning. O currículo precisa mostrar exemplos concretos exatamente dessas habilidades.

A empresa não publicou nenhum valor, isso é acertado na entrevista. O anúncio não impõe condição nenhuma de horário.

Esta vaga passou por uma verificação automática: anúncios que exigem autorização de trabalho estrangeira, patrocínio de visto, uma nacionalidade específica ou residência em um país indicado não entram na lista.

Sede: México

URL: http://lawnstarter.com

Sobre o LawnStarter

LawnStarter é um mercado líder sob demanda para cuidados de gramado e serviços ao ar livre, com mais de $150 milhões em reservas anuais. Nossa missão é expandir além do cuidado de gramado para se tornar o serviço de ir para casa para todas as necessidades, operando sob três marcas - LawnStarter, Lawn Love e Home Gnome - em uma plataforma unificada.

Sobre o Analytics no LawnStarter

Temos uma equipe de análise experiente e compacta que suporta toda a organização, incluindo produto, marketing, operações e finanças. O núcleo de nossa infraestrutura de dados é robusto, com um armazém de dados Redshift centralizado, modelos dbt e Airflow para orquestração e Segmento para dados de eventos. Nosso foco atual é garantir a qualidade e higiene dos dados, em vez de costurar fontes díspares.

Estamos em processo de migração para a Lightdash como nossa principal plataforma de inteligência empresarial, substituindo o Tableau e o Metabase.

O Papel

Estamos buscando um especialista dedicado em governança de dados para possuir a integridade e confiabilidade de nossos dados. Esse papel será fundamental para garantir a precisão, frescura e confiabilidade de nossos dados, da fonte aos relatórios, e das métricas aos modelos de aprendizado de máquina.

Esta é uma posição prática em que você trabalhará de forma independente, colaborando com a equipe de análise para construir processos robustos e automação que irão escalar além do seu papel inicial.

O que torna este papel único:

- Primeiro Movedor: Você será o primeiro papel dedicado de governança de dados, moldando os padrões e processos que definirão nossas práticas de dados avançando. - Propriedade de ponta a ponta: Você supervisionará a qualidade dos dados, a linhagem e a análise de impacto, desde dados de origem até painéis e modelos de aprendizado de máquina. - Migração ao Vivo: Você desempenhará um papel crucial na criação do Lightdash, garantindo uma transição suave e impedindo que maus hábitos se formem.

O que você possuirá:

- Qualidade e Frescura dos Dados: Implementar o monitoramento automatizado para garantir a integridade dos dados de origem, pipelines e relatórios, e resolver questões prontamente. - Data Lineage and Impact Analysis: Crie uma linhagem clara, desde a fonte de produção até os modelos de armazém até os painéis, garantindo que as alterações propostas sejam avaliadas para o seu impacto. - Lightdash Administration: Gerencie o espaço de trabalho Lightdash, incluindo permissões, estrutura e implantação, garantindo um ambiente de auto-serve enquanto mantém a ordem. - Governança da Camada Semântica: Estenda e mantenha a camada semântica para métricas críticas, garantindo uma única definição por métrica e protegendo contra o crescimento descontrolado. - Event Tracking Governance: Supervisione o catálogo de eventos Segment governado, garantindo conformidade e evoluindo como escalas de rastreamento. - AI Data Readiness: Govern os dados acessíveis às ferramentas de IA, garantindo que seja documentado, consistente e seguro para consulta. - Segurança e Privacidade de Dados: Implementar e manter controles de acesso, manipulação de PII e revisões periódicas para garantir o cumprimento das leis de privacidade de dados. - Sistema de governança: Desenvolver documentação, modelos de propriedade e processos de revisão para garantir a sustentabilidade da governança de dados.

Problemas a Resolver:

- Migração Lightdash: Garanta uma transição suave para Lightdash, equilibrando autonomia e tidiness. - Completação da Camada Semântica: Estenda a camada semântica para cobrir todas as métricas críticas e manter sua integridade. - Padronização do Rastreamento de Eventos: Endereçar a entropia no rastreamento de eventos e garantir que novos eventos atendam aos padrões estabelecidos. - Prevent Breakage: Implemente controlos abrangentes de monitoramento e linhagem para capturar problemas antes de impactar as partes interessadas.

Como é o sucesso (ano 1):

- Incidentes de Pipeline Zero: Certifique-se de que as alterações de dados de origem não levam a quebras de tubulação. - Incidentes de Frescura Zero: As partes interessadas nunca experimentarão painéis obsoletos. - Métricas Unificadas e Painéis: Todas as áreas de negócios usarão métricas e painéis oficiais bem mantidos, com o Tableau e o Metabase fora de fase. - Acompanhamento de Evento Compliant: Todos os eventos do Segmento serão devidamente de propriedade e padronizados. - Sistema de Governança Sustentável: Estabelecer processos documentados que possam ser mantidos mesmo que o papel mude de mãos.

Requisitos

- Artesanato em Governança: Você deve ver a governança de dados como parte central de sua experiência, não uma tarefa secundária.