LawnStarter — це B2C-маркетплейс, який через онлайн-замовлення та мобільний застосунок з’єднує клієнтів із місцевими фахівцями з догляду за газонами. Клієнти можуть планувати й керувати такими послугами, як косіння газону, внесення добрив, обрізання кущів і прополювання, а виконавці отримують доступ до клієнтів, яким потрібен надійний догляд за газонами. Компанія працює в кількох регіонах США та підтримує невеликі ландшафтні підприємства за допомогою своєї платформи.
Керівник напряму аналітичної інженерії з управління даними (віддалено з Бразилії)
Керуйте управлінням даними, їхньою якістю та основами бізнес-аналітики LawnStarter для маркетплейсу домашніх послуг. Створюйте надійні конвеєри, достовірні метрики, кероване відстеження подій та інфраструктуру даних, готову до використання ШІ.
Опис
- Визначати загальнокорпоративну дорожню карту розвитку даних і послідовність інвестицій у платформу даних
- Створювати автоматизовані перевірки якості та актуальності даних у всіх джерелах, конвеєрах і звітах
- Підтримувати походження даних та оцінювати вплив змін на наступні системи — від виробничих систем до моделей сховища й дашбордів
- Керувати Lightdash, зокрема робочими просторами, дозволами, сертифікацією, іменуванням, розгортанням, навчанням, продуктивністю запитів і витратами на сховище
- Розробляти семантичний рівень і керувати ним, щоб кожна метрика мала одне авторитетне визначення
- Встановлювати стандарти відстеження в Segment, зокрема відповідальних осіб, словники подій і властивостей, процеси перевірки та моніторинг відхилень
- Контролювати доступ до даних для інструментів ШІ та забезпечувати зрозумілість сховища для систем ШІ
- Контролювати безпеку даних, обробку персональних даних, зберігання та регулярні перевірки доступу відповідно до вимог законодавства штатів США про конфіденційність
- Створювати документацію, структури відповідальності та процеси перевірки, що підтримують тривале управління даними
- Керувати інцидентами до їхнього вирішення та пов’язувати перевірки виробничих змін з аналізом впливу на наступні системи
- Розпочати як індивідуальний спеціаліст, а згодом найняти й очолити провідного інженера з аналітики
Вимоги
- Мати глибоку експертизу в системах даних із фокусом на управлінні даними
- Регулярно використовувати інструменти ШІ, як-от Claude Code, Copilot і ChatGPT, для перевірок якості, автоматизації, розслідування аномалій та документування
- Мати досвід управління практичними командами, залишаючись відповідальним за результати, пріоритети й розподіл часу
- Уміти писати SQL, усувати проблеми в DAG Airflow і налаштовувати дозволи доступу
- Перекладати потреби зацікавлених сторін у практичні та пріоритизовані плани розвитку продуктів і платформи
- Надавати перевагу автоматизації регулярних перевірок якості даних
- Уміти визначати й підтримувати стандарти в інженерних та аналітичних командах
- Мати практичний досвід роботи зі сховищами даних та інфраструктурою конвеєрів
- Мати підтверджений досвід експлуатації BI-інструмента та загальнокорпоративного плану відстеження
- Працювати з Redshift, dbt, Airflow, Fivetran, Segment, Lightdash, Tableau, Metabase або подібними інструментами
- Розуміти якість даних, моніторинг актуальності, походження даних, семантичні рівні, управління подіями, безпеку й конфіденційність даних, а також практики підготовки даних до використання ШІ
Переваги
- Річна базова зарплата $75 000–$120 000
- Повністю віддалена робота
- Гнучка оплачувана відпустка