Gerente de Gobernanza de Datos y Plataforma

Sede central: México
URL: http://lawnstarter.com

Acerca de LawnStarter

LawnStarter es el principal mercado de servicios de jardinería y exteriores bajo demanda de la nación, con más de $150 millones en reservas anuales. Estamos expandiéndonos más allá del cuidado del césped para convertirnos en la ventanilla única para todos los servicios del hogar, operando a través de tres marcas (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) en una única plataforma compartida.

Acerca de Analítica en LawnStarter

Somos un equipo de analítica pequeño y senior que apoya a toda la empresa: producto, marketing, operaciones y finanzas funcionan con los datos que proporcionamos. La base es sólida: un almacén de datos centralizado en Redshift donde aterrizan todos los datos de origen, modelado en dbt y orquestado por Airflow, con Segment alimentando datos de eventos. No tendrás que unir fuentes dispersas: la plataforma existe; tu trabajo es hacerla confiable y mantenerla así. Estamos a mitad de la migración a Lightdash como nuestra plataforma única de BI, reemplazando Tableau y Metabase.

Aquí está la brecha honesta: todos en el equipo hoy son analistas. La calidad de los datos, los estándares de seguimiento y la higiene de la plataforma se realizan como trabajo secundario, apretado entre análisis. Nadie se despierta pensando en ellos, que es exactamente el trabajo para el que estamos contratando.

El Rol

Serás la primera persona en LawnStarter dedicada a la gobernanza de datos, la responsable de si nuestros datos son confiables. Eso significa la calidad y actualidad de nuestros datos de origen, pipelines e informes; las definiciones detrás de nuestras métricas; los estándares detrás de nuestro seguimiento de eventos de Segment; la salud de nuestro espacio de trabajo de Lightdash; los datos que alimentan nuestros modelos de aprendizaje automático; y la seguridad de los datos mismos.

Este es un rol práctico. Trabajarás solo al principio, con el equipo de Analítica a tu alrededor pero nadie debajo de ti, construyendo automatización, escribiendo verificaciones, arreglando lo que está roto y estableciendo procesos que escalen más allá de ti. Si el alcance crece como esperamos, esto se convertirá en la base de un equipo que construirías.

Lo que hace diferente a este rol:

• Eres el primero. La gobernanza ha sido el trabajo secundario de todos, así que lo que existe hoy es tuyo para remodelarlo: conserva lo que funciona, rediseña lo que no, y tus estándares se convertirán en los estándares de la empresa.
• Propiedad de pila completa. Desde datos de origen hasta pipelines, dashboards y modelos de ML, eres dueño de la confianza en toda la cadena, no en una parte de ella.
• Una migración en vivo para dar forma. Lightdash está llegando ahora. Tienes que configurar sus permisos, estructura y normas antes de que se formen malos hábitos, en lugar de desenredarlos más tarde.

Lo que Gestionarás

• Calidad y actualidad de los datos: monitorización automatizada en datos de origen, pipelines e informes; detección de cambios de esquema y origen ascendentes antes de que rompan algo descendente; gestión de incidentes hasta su resolución cuando ocurren.
• Linaje de datos y análisis de impacto: un mapa vivo desde el origen de producción hasta el modelo del almacén y el dashboard, y el proceso que lo utiliza: cuando se propone un cambio de producción, su impacto descendente en pipelines, métricas e informes se evalúa antes de que se envíe, no se descubre después. El estado final son contratos de datos con ingeniería, para que los cambios que rompen se detecten en su flujo de trabajo, no en el nuestro.
• Lightdash: administración, estructura del espacio de trabajo, permisos y el despliegue en sí. Tu trabajo es dar a la empresa autonomía de autoservicio manteniendo el espacio de trabajo lo suficientemente ordenado como para que las personas puedan encontrar y confiar en lo que hay. La habilitación es parte del trato: las personas siguen los estándares que se les han enseñado, y también lo es mantener las consultas rápidas y los costos del almacén razonables.
• La capa semántica: acabamos de lanzarla para nuestras métricas más críticas: una definición gobernada por métrica, en código. Extenderás la definición y el mapeo al resto y protegerás la capa contra el crecimiento incontrolado a medida que escala.
• Gobernanza de seguimiento de eventos: nuestro catálogo gobernado de eventos de Segment: revisión de nuevos eventos frente a sus estándares, manteniéndolo coincidente con lo que producción envía realmente, y evolucionando las barreras de seguridad (nomenclatura, diccionario de propiedades, detección de deriva) a medida que el seguimiento crece.
• Preparación de datos para IA: los agentes de IA consultan nuestro almacén todos los días a través de Brain, nuestro kit de herramientas interno de IA. Gobernarás qué datos pueden acceder las herramientas de IA y mantendrás el almacén legible para IA: documentado, consistente y seguro para que un agente pueda consultarlo y obtener la respuesta correcta.
• Seguridad y privacidad de los datos: controles de acceso, manejo y retención de PII según las leyes de privacidad de los estados de EE. UU., y revisiones periódicas de quién (y qué herramientas de IA) pueden ver qué.
• El propio sistema de gobernanza: la documentación, los modelos de propiedad y los bucles de revisión que mantienen todo lo anterior funcionando sin heroísmos.

Problemas a Resolver

Hacer de la migración de Lightdash un cambio de etapa, no una re-plataforma. Estamos reemplazando Tableau y Metabase con Lightdash. Si se hace mal, cambiamos dos herramientas desordenadas por una herramienta desordenada. Diseñarás la estructura (espacios, permisos, certificación, nomenclatura) que permita a los interesados autoservirse a la velocidad que la empresa necesita sin crear una pesadilla de crecimiento incontrolado de dashboards. La parte difícil: la autonomía y el orden tiran en direcciones opuestas, y tienes que entregar ambas.

Terminar y defender la capa semántica. Acabamos de lanzar nuestra capa semántica para nuestras métricas más críticas: una definición gobernada por métrica, para que no pueda ocurrir "dos dashboards, dos números". La verdad poco glamurosa: una larga cola de métricas aún necesita definición y mapeo, y una capa semántica solo se mantiene confiable si alguien frena su crecimiento. Tú poseerás ambas: extenderás la cobertura y mantendrás la verdad de "una métrica, una definición" a medida que la capa escala.

Domar la entropía del seguimiento de eventos. Los eventos de Segment potencian nuestros embudos y análisis de productos, y son implementados por muchos ingenieros de muchos equipos. Las barreras de seguridad existen: un catálogo de eventos gobernado con estándares de nomenclatura, un diccionario de propiedades, un ciclo de vida de revisión y detección automática de deriva contra producción. Lo que falta es un propietario dedicado: alguien que exija que cada nuevo evento cumpla con el estándar, mantenga el catálogo coincidente con lo que producción realmente envía y evolucione las barreras de seguridad a medida que el seguimiento crece. Sin eso, la entropía gana: los eventos derivan y se degradan silenciosamente cuando las características cambian.

Adelantarse a las roturas en lugar de perseguirlas. Hoy, cuando los datos de producción cambian aguas arriba, con demasiada frecuencia nos enteramos cuando un pipeline se rompe o un interesado señala un número incorrecto. No empezarás desde cero: un agente de Ingeniero de Analítica impulsado por IA ya ejecuta la monitorización de actualidad, la detección de anomalías de métricas y las verificaciones de linaje basadas en dbt, pero aún no se ejecuta a la escala o cobertura que necesitamos. Llevarás la detección de parcial a integral, extenderás el linaje más allá de dbt (los eventos de Segment y Lightdash necesitan ser integrados) y lo conectarás a la revisión de cambios de ingeniería, para que un cambio de producción propuesto venga con una evaluación de impacto descendente en lugar de una autopsia. El estado final son contratos de datos: cambios que rompen detectados en el flujo de trabajo de ingeniería, no en el nuestro.

Cómo se Verá el Éxito (Año 1)

• Cero incidentes de pipeline por cambios no anunciados en datos de origen: el linaje y la automatización los detectan antes de que rompan algo aguas abajo, y los cambios de producción se envían con una evaluación de impacto en lugar de una autopsia.
• Cero incidentes de actualidad: los interesados nunca abren un dashboard obsoleto.
• Cada área del negocio opera con métricas y dashboards oficiales y bien mantenidos: producto, marketing, operaciones y finanzas se autoservien en Lightdash frente a una capa semántica completamente mapeada; Tableau y Metabase se retiran; no ocurren discusiones sobre quién tiene el número correcto. No porque tú hayas construido los dashboards, sino porque construiste el sistema que los mantiene confiables.
• Cada evento de Segment tiene un propietario y un estándar: los nuevos eventos se envían cumpliendo las normas, y la degradación se detecta automáticamente, no por accidente.
• La gobernanza funciona como un sistema: procesos documentados que sobrevivirían si te tomaras un mes libre.

Requisitos

Quién Eres

• La gobernanza es tu oficio, no tu tarea. Realmente disfrutas haciendo que los sistemas de datos sean confiables y ordenados; eres la persona que no puede dejar pasar una convención de nomenclatura rota. Es poco probable que este sea un buen puesto si ves la gobernanza como un trampolín hacia un trabajo de analítica "real".
• Nativo de IA. Usas herramientas de IA (Claude Code, Copilot, ChatGPT) a diario para crear verificaciones de calidad, escribir automatización, clasificar anomalías y documentar sobre la marcha: una persona cubriendo terreno que antes requería un equipo. También ves la dirección inversa: los agentes de IA consumen nuestros datos a diario, y hacer que el almacén sea seguro y legible para ellos es parte de la gobernanza ahora. Es poco probable que este sea un buen puesto si eres escéptico ante las herramientas de IA o prefieres hacer todo manualmente.
• Un operador senior práctico. Escribes el SQL, depuras el DAG de Airflow y configuras los permisos tú mismo; la antigüedad aquí significa juicio y velocidad, no delegación. Es poco probable que este sea un buen puesto si tus últimos años los pasaste dirigiendo a otros y necesitarías un equipo para ejecutar.
• Automatización primero. Tu instinto ante cualquier verificación recurrente es construir un monitor, no una lista de verificación. Es poco probable que este sea un buen puesto si tu práctica de calidad depende de la revisión manual y la disciplina.
• Un ejecutor que a la gente le gusta. Exigirás a ingenieros y analistas que no gestionas que cumplan los estándares, lo que requiere reglas claras, buenas herramientas que faciliten el cumplimiento y la entereza para decir "no" con gracia. Es poco probable que este sea un buen puesto si evitas la fricción o, en el otro extremo, disfrutas siendo el departamento del "no".

Este Rol NO ES

• Un rol de gestión de personas, todavía. Trabajarás solo por un tiempo. Un equipo puede crecer bajo tu dirección si el alcance lo exige, pero si necesitas subordinados directos desde el primer día, este no es el puesto.
• Un pol