LawnStarter, la empresa líder en Estados Unidos en servicios externos de jardinería y cuidado del hogar con más de 150 millones de dólares en reservas anuales, avanza en la transformación y expansión de su plataforma digital. La compañía, que opera tres marcas (LawnStarter, Lawn Love y Home Gnome) integradas en una única plataforma tecnológica, ha abierto un proceso de selección para incorporar a un Data Governance and Platform Manager, un puesto fundamental para garantizar la fiabilidad y gestión integral de sus datos corporativos.
Actualmente, el equipo de análisis de datos es pequeño y trabaja de manera transversal para apoyar áreas como producto, marketing, operaciones y finanzas. Su infraestructura se basa principalmente en un almacén centralizado Redshift que agrega toda la información fuente, con modelado en dbt y orquestación mediante Airflow, junto a la recogida de eventos a través de Segment.
Sin embargo, la gobernanza de datos –la supervisión de la calidad, coherencia y seguridad de los datos– ha sido hasta ahora un cometido secundario para los analistas, que realizan tareas de mantenimiento de manera ocasional. Ante esta situación, LawnStarter busca al primer profesional dedicado exclusivamente a esta función, con un enfoque práctico y directo para asegurar que la plataforma sea plenamente confiable.
Un cargo con responsabilidad completa sobre la cadena de datos
Este rol implica la gestión integral de la calidad y la frescura de los datos, desde su origen hasta los informes y modelos de machine learning. El candidato será responsable de supervisar y automatizar el monitoreo de las fuentes de datos, analizar el impacto de cualquier cambio en la producción antes de que afecte a otros sistemas, administrar la plataforma Lightdash, que está reemplazando a Tableau y Metabase como herramienta principal de inteligencia de negocio, y mantener la capa semántica que unifica las definiciones métricas.
La persona elegida tendrá que implementar procesos estandarizados para la monitorización y el control, gestionar la integridad de los eventos que se recogen en Segment, garantizar la preparación y disponibilidad de datos para aplicaciones de inteligencia artificial internas, asegurar la privacidad y seguridad de la información según la legislación vigente, y desarrollar un modelo de gobernanza sostenible y escalable.
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Desafíos y objetivos prioritarios
Uno de los mayores retos es llevar a cabo la migración a Lightdash de modo que suponga una mejora real y no simplemente un cambio de herramienta. Esto incluirá diseñar una estructura de espacios, permisos y nomenclaturas que facilite que los usuarios accedan de forma autónoma a informes fiables sin desordenar el sistema.
Asimismo, el nuevo responsable deberá completar y defender la capa semántica para que cada métrica tenga una única definición oficial, evitando discrepancias entre informes. Otro desafío crítico será controlar la deriva y el deterioro de la calidad en el seguimiento de eventos Segment, asegurando que cada dato nuevo cumpla rigurosos estándares y se adapte a los cambios en producción.
Finalmente, el puesto busca anticipar errores y rupturas en las líneas de datos en lugar de tener que corregirlas tras producirse, aumentando la capacidad de detección automática y la integración del análisis de impacto en el flujo de trabajo de ingeniería con contratos de datos formales.
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Perfil ideal y competencias esenciales
El candidato perfecto considera la gobernanza de datos como un arte y una responsabilidad central, no una tarea secundaria. Debe tener experiencia práctica y profunda escribiendo consultas SQL, configurando pipelines y gestionando permisos, así como familiaridad con herramientas modernas de inteligencia artificial para automatizar revisiones y documentar procesos.
Se valora especialmente a personas orientadas a la automatización, que prefieren construir sistemas de control eficientes en lugar de confiar en revisiones manuales, y que puedan imponer normas con firmeza pero empatía, facilitando el cumplimiento sin generar resistencia innecesaria.
El rol no implica en principio gestión de equipos, funcionando de manera autónoma hasta que el crecimiento de la función justifique incrementar plantilla.
Herramientas y tecnologías utilizadas
- Almacén de datos y pipelines: Redshift, dbt, Airflow
- Evento tracking: Segment
- Herramientas BI: Lightdash (principal), con retirada progresiva de Tableau y Metabase
- Herramientas de IA para desarrollo y automatización: Claude Code, Copilot, ChatGPT, Brain (herramienta propia)
- Monitorización y detección de anomalías mediante agentes IA en análisis de datos
Condiciones laborales y contratación
LawnStarter ofrece un salario base competitivo que oscila entre 75.000 y 120.000 dólares anuales, con una modalidad 100% remota para favorecer la concentración y autonomía. La empresa aplica políticas flexibles de vacaciones, centradas en los resultados obtenidos y permitiendo a los empleados gestionar su tiempo libre de forma autónoma.
Se trata de una compañía que promueve la igualdad de oportunidades, respetando todos los principios de no discriminación por raza, sexo, religión, discapacidad o cualquier otra condición protegida legalmente.
Esta contratación juega un papel clave en la estrategia de LawnStarter para no solo ampliar su oferta de servicios domésticos bajo demanda, sino también para garantizar datos fiables que soporten una transformación tecnológica y analítica definitiva.
