Hauptsitz: Mexiko URL: http://lawnstarter.com Über LawnStarter LawnStarter ist der führende Marktplatz für Rasenpflege und Outdoor-Services in Mexiko mit über $750M in jährlichen Buchungen. Wir erweitern über Rasenpflege hinaus, um die zentrale Anlaufstelle für alle Heimdienstleistungen zu werden, die über drei Marken (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) auf einer einzigen gemeinsamen Plattform betrieben wird. Über Analytics bei LawnStarter Wir sind ein kleines, führendes Analyseteam, das das gesamte Unternehmen, Produkt, Marketing, Operationen und Finanzen unterstützt, die alle auf den Daten, die wir bedienen. Die Grundlage ist solide: ein zentralisiertes Redshift-Datenlager, in dem alle Quelldaten landen, die in dbt modelliert und von Airflow orchestriert werden, wobei Segment-Fütterungsdaten nicht zusammengeheftet werden, existiert die Plattform; Ihre Aufgabe ist es, es vertrauenswürdig zu machen und es so zu halten. Wir sind mitten in Lightdash als einzige BI-Plattform, die Tableau und Metabase ersetzt. Hier ist die ehrliche Lücke: Jeder im Team ist heute ein Analyst. Datenqualität, Tracking-Standards und Plattformhygiene werden als Nebenarbeit erledigt, zwischen den Analysen gequetscht. Niemand weckt darüber nachzudenken, was genau der Job ist, für den wir einstellen.

Sie werden die erste Person bei LawnStarter sein, die sich der Datenverwaltung widmet, der Eigentümer dessen, ob unsere Daten vertrauenswürdig sind, und der Roadmap, die sie jedes Quartal vertrauenswürdiger macht. Vertrauen bedeutet die Qualität und Frische unserer Quelldaten, Pipelines und Berichte; die Definitionen hinter unseren Metriken; die Standards hinter unserer Segment-Ereignisverfolgung; die Gesundheit unseres Lightdash-Arbeitsraums; die Daten, die unsere Maschinenmodelle anliefern; und die Sicherheit der Daten selbst. Der Roadmap bedeutet, mit Produkt, Marketing, Ops und Finanzen zu sitzen, um zu verstehen, was das Geschäft von Daten braucht, das in Prioritäten für die Plattform verwandelt und die Arbeit, die Ihre und bald, Ihr Team sequiziert. Sie beginnen alleine mit dem Analytics-Team um Sie herum: Sie bauen Automatisierung, schreiben Schecks, beheben, was kaputt ist, und setzen Prozesse an Ort und Stelle, die Sie übertreffen. Sobald Sie gelandet sind, öffnen wir Ihnen eine Lead Analytics Engineer-Rolle, die Ihnen berichtet, Sie werden helfen, sie zu wählen, und die Funktion wächst von dort aus als Zielfernrohr Anforderungen. Was diese Rolle anders macht: • Sie sind die erste. Governance ist jedermanns Nebenjob gewesen, also was heute existiert, ist Ihre, um zu formen, zu halten, was funktioniert, umzugestalten, was nicht, und Ihre Standards werden die Standards des Unternehmens. • Sie besitzen die Roadmap, kein Rückstand. Niemand übergibt Ihnen Anforderungen, Sie entdecken, was das Unternehmen braucht, und entscheiden, was gebaut wird, in welcher Reihenfolge, und warum.

• Ganzer Besitz. Quelldaten zu den Pipelines zu den Dashboards und ML-Modellen, Sie besitzen Vertrauen über die gesamte Kette, nicht ein Stück davon. • Eine Live-Migration zu Form. Lightdash landet jetzt. Sie erhalten, um seine Berechtigungen, Struktur und Normen vor schlechten Gewohnheiten bilden, anstatt sie später zu entwirren. Was Sie besitzen • Die Datenfahrpläne - entdecken, welche Produkt-, Marketing-, Ops- und Finanzbedarf von Daten, priorisieren sie gegen Plattformgesundheit und sequencing der Investition. Sie werden es präsentieren, verteidigen und neu planen, wie das Geschäft bewegt. • Datenqualität und Frische - automatisierte Überwachung über Quelldaten, Pipelines und Berichte; Fangen vorgelagerte Schema- und Quelländerungen, bevor sie etwas nach unten brechen; laufende Vorfälle zu lösen, wenn sie geschehen. •
Datenlinien- und Impact-Analyse - eine lebende Karte von der Produktionsquelle zum Lagermodell zum Dashboard, und der Prozess, der es verwendet: Wenn eine Produktionsänderung vorgeschlagen wird, wird seine nachgeschaltete Auswirkung auf Pipelines, Metriken und Berichte vor dem Schiff bewertet, nicht nach dem Schiff entdeckt. Der Endzustand ist Datenverträge mit Engineering, also brechen Änderungen werden in ihrem Workflow gefangen, nicht uns. • Lightdash - Verwaltung, Workspace-Struktur, Berechtigungen und der Rollout selbst. Ihre Aufgabe ist es, die Firma Selbstverwaltung Autonomie zu geben, während die Workspace sauber genug, dass die Menschen finden und vertrauen, was dort ist. Aktivierung ist Teil des Deals, Menschen folgen Standards, die sie gelehrt wurden, und so ist es, Fragen schnell und Lagerkosten vernünftig zu halten.

• Die semantische Ebene - wir haben sie gerade für unsere kritischsten Metriken versendet: eine definierte Definition pro Metrik im Code. Sie erweitern die Definition und Kartierung auf den Rest und schützen die Schicht vor unkontrolliertem Wachstum, wie sie skaliert. • Event-Tracking-Governance - unser geregelter Segment-Eventkatalog: Überprüfung neuer Ereignisse nach seinen Standards, halten sie an die tatsächlich gesendete Produktion angepasst und entwickeln die Leitplanken (Naming, Immobilienwörterbuch, Drift Detection) während der Verfolgung wächst. • KI-Datenbereitschaft - KI-Agenten fragen unser Lager täglich durch Brain, unser internes KI-Toolkit. Sie regeln, welche Daten KI-Tools zugreifen können und halten das Lager KI-legierbar: dokumentiert, konsistent und sicher für einen Agenten, um die richtige Antwort zu erhalten. • Datensicherheit und Privatsphäre - Zugriffskontrollen, PII-Handhabung und Aufbewahrung nach US-State Privacy Laws und periodische Überprüfungen von wem und welche KI-Tools was sehen können. •
Das Governance-System selbst - die Dokumentation, Eigentümermodelle und Überprüfung Schleifen, die alle oben genannten laufen ohne Heldentaten halten. Probleme zu lösen Verwandeln Sie die Geschäftsbedürfnisse in eine Daten-Roadmap Jeder Bereich des Unternehmens will etwas von Daten, und heute diejenigen fragen erreichen das Analytics-Team als Strom von Unterbrechungen. Sie bauen die Aufnahme und Priorisierung, die sie in eine Roadmap, eine, die Stakeholder Bedürfnisse gegen Plattform Gesundheit ausgeglichen, überlebt den Kontakt mit einem sich verändernden Geschäft, und dass Ihre Stakeholder können sich in. Der harte Teil: sagen "noch nicht" zu wichtigen Menschen, mit einem Grund, die sie respektieren.

Machen Sie die Lightdash-Migration zu einem Schrittwechsel, nicht zu einer Neuplatformung Wir ersetzen Tableau und Metabase durch Lightdash. Wir tauschen schlecht gemacht zwei chaotische Werkzeuge für ein chaotisches Werkzeug aus.