Hoofdkwartier: Brazilië URL: http://lawnstarter.com Over LawnStarter LawnStarter is de toonaangevende on-demand marktplaats voor gazonverzorging en outdoor diensten, met meer dan $100M in jaarlijkse boekingen. We breiden uit voorbij gazon zorg om de one-stop winkel voor alle thuisdiensten te worden - opererend over drie merken (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) op een enkel gedeeld platform. Over Analytics bij LawnStarter We zijn een klein, senior analytics team dat het hele bedrijf ondersteunt - product, marketing, operaties, en financiering van alle lopende bestanden die we dienen. De stichting is solide: een gecentraliseerd Redshift data-opslagcentrum waar alle brongegevens landen, gemodelleerd in dbt en georganiseerd door Airflow, met Segment feeding data in. Je zal niet worden gestikt op verspreide bronnen - het platform bestaat; je werk is betrouwbaar en houdt het op die manier.

U bent de eerste persoon bij LawnStarter die zich toelegt op data governance - de eigenaar van de vraag of onze gegevens te vertrouwen zijn. Dat betekent de kwaliteit en versheid van onze brongegevens, pijpleidingen en rapporten; de definities achter onze statistieken; de standaarden achter onze Segment event tracking; de gezondheid van onze Lightdash werkruimte; de gegevens die onze machine learning modellen voeden; en de veiligheid van de gegevens zelf. Dit is een hands-on rol. Je zult solo werken in het eerste geval, met het Analytics team om je heen - bouwautomatisering, schrijf controles, vaststelling van wat gebroken is, en het plaatsen van processen die langs je heen gaan. Als de scope groeit zoals we verwachten, wordt dit de basis van een team dat je zou bouwen. Wat maakt deze rol anders: • Je bent als eerste. Governance is de enige bijbaan, dus wat er vandaag bestaat, wat werkt, wat herontwerpt, en wat de standaarden van je bedrijf worden.

• Data lineage en impact analyse - een levende kaart van productiebron tot magazijnmodel tot dashboard, en het proces dat het gebruikt: wanneer een productie verandering wordt voorgesteld, de downstream impact op pijpleidingen, metrics, en rapporten wordt beoordeeld voordat het schip, niet ontdekt na. De eindtoestand is data contracten met engineering, zodat breken veranderingen gevangen raken in hun workflow, niet de onze. • Lightdash - administratie, werkruimte structuur, machtigingen, en de uitrol zelf. Uw taak is om het bedrijf zelf-server autonomie te geven terwijl het de werkruimte net genoeg dat mensen kunnen vinden en vertrouwen wat er is. Enablement is onderdeel van deal - mensen volgen normen die ze hebben geleerd - en dus is het houden van vragen snel en magazijn kosten sane. • De semantische laag - we hebben het alleen verzonden voor onze meest kritische maatstaven: een geregeerde definitie per metrieke, in code.

• Gegevensbeveiliging en privacy - toegangscontrole, PII-behandeling en bewaring onder de Amerikaanse privacywetgeving, en periodieke beoordelingen van wie - en welke AI-tools - wat kunnen zien. • Het bestuurssysteem zelf - de documentatie, eigendomsmodellen en review loops die al het bovenstaande zonder heldendaden houden. Problemen om de migratie van de lichtdash een stap-verandering te maken, niet een re-platforming We vervangen Tableau en Metabase met Lightdash. Goed gedaan, we handelen twee messy tools voor een messy tool. Je ontwerpt de structuur - ruimtes, machtigingen, certificering, naamgeving - die stakeholders zelf-serveren op de snelheid die het bedrijf nodig heeft zonder een ongecontroleerde dashboard-groei nachtmerrie te creëren. Het harde deel: autonomie en ritmes trekken in tegengestelde richtingen, en je moet beide leveren. Finish en verdedigen de semantische laag We hebben net onze semantische laag geleverd voor onze meest kritische definitie per metriek, dus "twee dashboards," twee getallen" het gebeuren.

Tame event-tracking entropy Segment events voeden onze trechters en productanalyses, en ze worden door veel ingenieurs uitgevoerd in vele teams. De vangrails bestaan - een gecontroleerde evenement catalogus met naamgeving normen, een eigenschap woordenboek, een levenscyclus van de herziening, en geautomatiseerde drift detectie tegen productie. Wat ontbreekt is een toegewijde eigenaar: iemand die houdt elke nieuwe gebeurtenis aan de standaard, houdt de catalogus afgestemd op wat de productie eigenlijk stuurt, en ontwikkelt de vangrails als tracking groeit. Zonder dat,