Data Governance & Platform Manager

المقر الرئيسي: البرازيل
عنوان URL: http://lawnstarter.com


حول لاون ستارتر

LawnStarter هو السوق الرائد في البلاد حسب الطلب للعناية بالعشب والخدمات الخارجية، مع حجوزات سنوية تزيد عن 100 مليون دولار. نحن نتوسع إلى ما هو أبعد من العناية بالعشب لنصبح متجرًا شاملاً لجميع الخدمات المنزلية - نعمل عبر ثلاث علامات تجارية (LawnStarter، Lawn Love، Home Gnome) على منصة مشتركة واحدة.

حول التحليلات في LawnStarter

نحن فريق تحليلي صغير وكبير ندعم الشركة بأكملها - المنتجات والتسويق والعمليات والتمويل كلها تعمل على البيانات التي نخدمها. الأساس متين: مستودع بيانات Redshift مركزي حيث تصل جميع بيانات المصدر، على غرار dbt ويتم تنظيمها بواسطة Airflow، مع بيانات حدث التغذية المقطعية. لن تقوم بربط المصادر المتفرقة معًا - النظام الأساسي موجود؛ مهمتك هي جعلها جديرة بالثقة والحفاظ عليها بهذه الطريقة. نحن في منتصف عملية الترحيل إلى Lightdash كمنصة ذكاء الأعمال الفردية الخاصة بنا، لتحل محل Tableau وMetabase.
إليكم الفجوة الصادقة: كل فرد في الفريق اليوم هو محلل. يتم تنفيذ جودة البيانات، ومعايير التتبع، ونظافة النظام الأساسي كعمل جانبي، يتم ضغطه بين التحليلات. لا أحد يستيقظ وهو يفكر فيهم - وهذه هي الوظيفة التي نوظفها بالضبط.

الدور

ستكون أول شخص في LawnStarter مخصص لإدارة البيانات - مالك ما إذا كان يمكن الوثوق ببياناتنا. وهذا يعني جودة وحداثة بياناتنا المصدرية وخطوط الأنابيب والتقارير؛ التعريفات الكامنة وراء مقاييسنا؛ المعايير الكامنة وراء تتبع أحداث القطاع الخاص بنا؛ صحة مساحة عمل Lightdash الخاصة بنا؛ البيانات التي تغذي نماذج التعلم الآلي لدينا؛ وأمن البيانات نفسها.
هذا دور عملي. ستعمل بمفردك في البداية، مع فريق التحليلات من حولك ولكن لا يوجد أحد تحت قيادتك - إنشاء الأتمتة، وكتابة الشيكات، وإصلاح ما تم كسره، ووضع العمليات في مكانها الصحيح على نطاق يفوقك. إذا اتسع النطاق بالطريقة التي نتوقعها، فسيصبح هذا أساس الفريق الذي ستبنيه.
ما الذي يجعل هذا الدور مختلفًا:


أنت الأول. لقد كانت الحوكمة وظيفة جانبية يقوم بها الجميع، لذا فإن ما هو موجود اليوم هو واجبك لإعادة تشكيله - احتفظ بما ينجح، وأعد تصميم ما لا ينجح، وتصبح معاييرك هي معايير الشركة.

ملكية المكدس بالكامل. مصدر البيانات إلى خطوط الأنابيب ولوحات المعلومات ونماذج تعلم الآلة - أنت تتمتع بالثقة عبر السلسلة بأكملها، وليس شريحة واحدة منها.

هجرة حية إلى الشكل. Lightdash يهبط الآن. يمكنك إعداد أذوناته وبنيته ومعاييره قبل أن تتشكل العادات السيئة، بدلاً من فكها لاحقًا.


ما ستمتلكه



جودة البيانات وحداثتها - المراقبة التلقائية عبر البيانات المصدر، وخطوط الأنابيب، والتقارير؛ التقاط المخطط الأولي وتغييرات المصدر قبل أن تكسر أي شيء في اتجاه مجرى النهر؛ تشغيل الحوادث لحلها عند حدوثها.

تحليل نسب البيانات وتأثيرها - خريطة حية من مصدر الإنتاج إلى نموذج المستودع إلى لوحة المعلومات، والعملية التي تستخدمها: عندما يتم اقتراح تغيير في الإنتاج، يتم تقييم تأثيره النهائي على خطوط الأنابيب والمقاييس والتقارير قبل شحنه، ولا يتم اكتشافه بعد ذلك. الحالة النهائية هي عقود البيانات مع الهندسة، لذا يتم اكتشاف التغييرات العاجلة في سير عملهم، وليس في سير عملنا.

Lightdash - الإدارة، وبنية مساحة العمل، والأذونات، والطرح نفسه. مهمتك هي منح الشركة استقلالية الخدمة الذاتية مع الحفاظ على مساحة العمل مرتبة بما يكفي حتى يتمكن الأشخاص من العثور على ما هو موجود والوثوق به. يعد التمكين جزءًا من الصفقة - حيث يتبع الأشخاص المعايير التي تعلموها - وكذلك الحفاظ على سرعة الاستعلامات وتكاليف المستودعات بشكل معقول.

الطبقة الدلالية - لقد قمنا بشحنها للتو لمقاييسنا الأكثر أهمية: تعريف واحد محكوم لكل مقياس، بالرمز. ستقوم بتوسيع التعريف ورسم الخرائط ليشمل الباقي وتحمي الطبقة من النمو غير المنضبط أثناء توسعها.

حوكمة تتبع الأحداث - كتالوج أحداث القطاع المحكوم لدينا: مراجعة الأحداث الجديدة وفقًا لمعاييرها، والحفاظ على مطابقتها لما يرسله الإنتاج فعليًا، وتطوير حواجز الحماية (التسمية، وقاموس الملكية، واكتشاف الانجراف) مع نمو التتبع.

جاهزية بيانات الذكاء الاصطناعي - يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاستعلام عن مستودعاتنا يوميًا من خلال Brain، وهي مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية لدينا. ستتحكم في البيانات التي يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الوصول إليها والحفاظ على المستودع واضحًا للذكاء الاصطناعي: موثقًا ومتسقًا وآمنًا حتى يتمكن الوكيل من الاستعلام عنه والحصول على الإجابة الصحيحة.

أمان البيانات والخصوصية - عناصر التحكم في الوصول، ومعالجة معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) والاحتفاظ بها بموجب قوانين الخصوصية في الولايات المتحدة، والمراجعات الدورية لمن - وأدوات الذكاء الاصطناعي - التي يمكنها رؤية ماذا.

نظام الإدارة نفسه - الوثائق ونماذج الملكية، وحلقات المراجعة التي تحافظ على تشغيل كل ما سبق دون بطولات.


مشاكل لحلها

اجعل ترحيل Lightdash بمثابة تغيير تدريجي، وليس إعادة تشغيل النظام الأساسي. نحن نستبدل Tableau وMetabase بـ Lightdash. إذا تم القيام بذلك بشكل سيء، فإننا نستبدل أداتين فوضويتين بأداة واحدة فوضوية. ستصمم الهيكل - المساحات، والأذونات، والشهادات، والتسمية - الذي يتيح لأصحاب المصلحة الخدمة الذاتية بالسرعة التي تحتاجها الشركة دون إنشاء كابوس نمو لوحة القيادة غير المنضبط. الجزء الصعب: الاستقلالية والنظام يسيران في اتجاهين متعاكسين، وعليك تحقيق كليهما.
إنهاء الطبقة الدلالية والدفاع عنها لقد قمنا للتو بشحن الطبقة الدلالية الخاصة بنا لمقاييسنا الأكثر أهمية - تعريف واحد محكوم لكل مقياس، لذا لا يمكن أن يحدث "لوحتا تحكم، رقمان". الحقيقة غير الجذابة: لا يزال هناك ذيل طويل من المقاييس بحاجة إلى تعريف ورسم خرائط، ولا تظل الطبقة الدلالية جديرة بالثقة إلا إذا قام شخص ما بتقييد نموها. ستمتلك كليهما - توسيع التغطية والحفاظ على تعريف واحد متري صحيح مع تحجيم الطبقة.
تعمل أحداث القطاعات التي تعمل على ترويض الإنتروبيا لتتبع الأحداث على تشغيل مسارات التحويل وتحليلات المنتجات لدينا، ويتم تنفيذها بواسطة العديد من المهندسين عبر العديد من الفرق. توجد حواجز الحماية - كتالوج أحداث مُحكم مع معايير التسمية، وقاموس الخصائص، ودورة حياة المراجعة، والكشف الآلي عن الانجراف ضد الإنتاج. ما ينقصنا هو مالك مخصص: شخص يحافظ على كل حدث جديد وفقًا للمعايير، ويحافظ على مطابقة الكتالوج لما يرسله الإنتاج فعليًا، ويطور حواجز الحماية مع نمو التتبع. وبدون ذلك، تفوز الإنتروبيا، حيث تنحرف الأحداث وتتدهور بصمت عندما تتغير المعالم.
استباق الانهيار بدلاً من مطاردته اليوم، عندما تتغير بيانات الإنتاج في المنبع، نكتشف في كثير من الأحيان عندما ينقطع خط أنابيب أو يقوم أحد أصحاب المصلحة بوضع علامة على رقم خاطئ. لن تبدأ من الصفر - يقوم وكيل مهندس التحليلات المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالفعل بتشغيل مراقبة الحداثة، واكتشاف الشذوذ المتري، وفحوصات النسب المستندة إلى dbt - ولكنه لا يعمل بعد على النطاق أو التغطية التي نحتاجها. ستأخذ الكشف من الجزئي إلى الشامل، وتمدد النسب إلى ما هو أبعد من dbt (تحتاج أحداث القطاع وLightdash إلى دمجها)، وربطها بمراجعة التغيير الهندسي، بحيث يأتي تغيير الإنتاج المقترح مع تقييم التأثير النهائي بدلاً من تشريح الجثة. والحالة النهائية هي عقود البيانات: كسر التغييرات التي تم تسجيلها في سير العمل الهندسي، وليس في سير العمل لدينا.

كيف يبدو النجاح (السنة الأولى)



لا توجد حوادث في خطوط الأنابيب ناجمة عن تغييرات غير معلنة في بيانات المصدر - حيث تلتقطها السلالة والتشغيل الآلي قبل أن تتعطل أي شيء، ويتم تضمين تغييرات الإنتاج مع تقييم التأثير بدلاً من تشريح الجثث.

لا توجد حوادث حداثة - لا يفتح أصحاب المصلحة أبدًا لوحة تحكم قديمة.

تتم إدارة كل مجال من مجالات العمل وفقًا لمقاييس ولوحات معلومات رسمية يتم صيانتها جيدًا - المنتج والتسويق والعمليات والتمويل ذاتي الخدمة في Lightdash مقابل طبقة دلالية محددة بالكامل؛ تم إيقاف Tableau وقاعدة التعريف؛ لا تحدث حجج حول من هو الرقم الصحيح. ليس لأنك بنيت لوحات المعلومات - لأنك بنيت النظام الذي يجعلها جديرة بالثقة.

يحتوي كل حدث في القسم على مالك ومعيار - تتوافق سفينة الأحداث الجديدة، ويتم اكتشاف التدهور تلقائيًا، وليس عن طريق الصدفة.

تعمل الحوكمة كنظام - وهي عمليات موثقة ستساعدك على البقاء لمدة شهر.

المتطلبات
من أنت



إن الحكم هو حرفتك، وليس عملك الرتيب. أنت تستمتع حقًا بجعل أنظمة البيانات جديرة بالثقة ومرتبة - فأنت الشخص الذي لا يمكنه ترك اصطلاح التسمية المعطل بمفرده. من غير المرجح أن يكون هذا مناسبًا إذا كنت ترى أن الحوكمة هي نقطة انطلاق نحو العمل التحليلي "الحقيقي".

الذكاء الاصطناعي الأصلي. أنت تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي (Claude Code، وCopilot، وChatGPT) يوميًا لإنشاء اختبارات الجودة، وكتابة الأتمتة، وفرز الحالات الشاذة، والتوثيق أثناء تقدمك - شخص واحد يغطي الأرض التي كانت تشغل فريقًا. كما ترى أيضًا الاتجاه المعاكس: يستهلك وكلاء الذكاء الاصطناعي بياناتنا يوميًا، ويعد جعل المستودع آمنًا وسهل القراءة بالنسبة لهم جزءًا من الحوكمة الآن. من غير المرجح أن يكون هذا مناسبًا إذا كنت متشككًا في أدوات الذكاء الاصطناعي أو تفضل القيام بكل شيء يدويًا.

مشغل كبير عملي. أنت تكتب SQL، وتصحح أخطاء Airflow DAG، وتقوم بتكوين الأذونات بنفسك - الأقدمية هنا تعني الحكم والسرعة، وليس التفويض. من غير المرجح أن يكون هذا مناسبًا إذا كنت قد أمضيت سنواتك القليلة الماضية في توجيه الآخرين وكنت بحاجة إلى فريق للتنفيذ.

الأتمتة أولاً. غريزتك لأي فحص متكرر هي إنشاء شاشة، وليس قائمة مرجعية. هذامن غير المرجح أن تكون مناسبة إذا كانت ممارسات الجودة الخاصة بك تعتمد على المراجعة اليدوية والانضباط.

المنفذ الذي يحبه الناس بالفعل. ستجعل المهندسين والمحللين الذين لا تديرهم يلتزمون بالمعايير - الأمر الذي يتطلب قواعد واضحة، وأدوات جيدة تجعل الامتثال سهلاً، والعمود الفقري ليقول لا بأمان. من غير المرجح أن يكون هذا مناسبًا إذا تجنبت الاحتكاك، أو على الطرف الآخر، استمتعت بكونك قسم لا.


هذا الدور ليس كذلك



دور إدارة الأفراد - حتى الآن. ستعمل بمفردك لفترة من الوقت. قد ينمو الفريق تحت قيادتك إذا تطلب النطاق ذلك، ولكن إذا كنت بحاجة إلى تقارير مباشرة في اليوم الأول، فهذا ليس هو الحال.

وظيفة سياسة أو لجنة. لا توجد مجالس حكم لتترأسها ولا توجد مجلدات لإنتاجها. عندما يتعطل شيء ما، يمكنك إصلاحه - باستخدام الكود أو التكوين أو المحادثة.

دور محلل ذكاء الأعمال. لن تقضي أيامك في إنشاء لوحات معلومات لأصحاب المصلحة. أنت تقوم ببناء النظام الأساسي وحواجز الحماية التي تسمح لأي شخص آخر بالقيام بذلك بشكل جيد.

نظام جاهز لمجالسة الأطفال. الكثير من هذا غير موجود بعد. إذا كنت ترغب في تشغيل منصة بيانات ناضجة بدلاً من بناء واحدة، فسوف تشعر بالإحباط هنا.


التكنولوجيا التي سوف تلمسها



المستودعات وخطوط الأنابيب - التحول نحو الأحمر، dbt، تدفق الهواء

تتبع الأحداث - المقطع

BI - Lightdash (أساسي)، وTableau، وقاعدة التعريف (غروب الشمس)

أدوات الذكاء الاصطناعي - Claude Code وCodex وBrain (مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية لدينا) وأي أداة تجعلك أكثر فعالية وكفاءة

إمكانية الملاحظة - وكيل مهندس تحليلي مدعوم بالذكاء الاصطناعي (مراقبة الحداثة، والكشف عن الحالات الشاذة، ونسب dbt) الذي سيتم توسيع نطاقه، بالإضافة إلى أدوات الجودة والتأثير التي ستضيفها حوله

لا تحتاج إلى تحديد كل مربع. أنت بحاجة إلى عمق عملي في طبقة المستودعات/خطوط الأنابيب وخبرة موثوقة في الحفاظ على سلامة أداة ذكاء الأعمال وخطة التتبع على نطاق الشركة.


الفوائد
التعويضات والمزايا



الراتب الأساسي: 75 ألف دولار - 100 ألف دولار في السنة

العدالة: تتخذ الشركة بأكملها قرارات بشأن البيانات التي ستحميها. عندما ترتفع الثقة في البيانات، ترتفع معها جودة القرار وقيمة الشركة. نريد منك أن تمتلك قطعة من ذلك.

بعيد تمامًا: يحتاج هذا العمل إلى تركيز عميق، وشاشات بناء، وفك تشابك خطوط الأنابيب، ونحن نثق بك لإدارة بيئتك. التعاون غير المتزامن هو القاعدة.

مأخذ الطاقة المرن: نحن نركز على النتائج. خذ ما تحتاجه.



يوفر LawnStarter فرص عمل متساوية (EEO) لجميع الموظفين والمتقدمين للتوظيف بغض النظر عن العرق أو اللون أو الدين أو الجنس أو الأصل القومي أو العمر أو الإعاقة أو الجينات. نحن نلتزم بقوانين الولاية والقوانين المحلية المعمول بها والتي تحكم عدم التمييز في التوظيف.

للتقديم: https://weworkremotely.com/remote-jobs/lawnstarter-data-governance-platform-manager