LawnStarter

You'll lead cross-functional delivery teams of 4-5 engineers, reporting to our Head of Engineering. Your job is to make sure your team ships reliably, grows professionally, and doesn't become a bottleneck as LawnStarter scales into new service verticals.

120 000 – 140 000 $

You'll be the first person at LawnStarter dedicated to data governance, the owner of whether our data can be trusted, and of the roadmap that makes it more trustworthy every quarter. Trust means the quality and freshness of our source data, pipelines, and reports;

75 000 – 120 000 $

About LawnStarter LawnStarter is the nation's leading on-demand marketplace for lawn care and outdoor services, with over $100M in annual bookings. The company is expanding beyond lawn care to become a one-stop shop for all home services, operating across three brands (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) on a single shared platform. About Analytics at LawnStarter The analytics team supports the entire company including product, marketing, operations, and finance. The data platform includes a centralized Redshift data warehouse, modeled in dbt and orchestrated by Airflow, with Segment feeding event data. The team is mid-migration to Lightdash as the single BI platform, replacing Tableau and Metabase. Currently, data quality, tracking standards, and platform hygiene are side tasks handled by analysts. The Role The Analytics Engineering Manager will be the first dedicated person for data governance, responsible for data trustworthiness and the roadmap to improve it quarterly. Responsibilities include ensuring quality and freshness of source data, pipelines, reports, metric definitions, Segment event tracking standards, Lightdash workspace health, data feeding ML models, and data security. The role involves collaborating with product, marketing, ops, and finance to prioritize platform work. It is a hands-on role starting solo, building automation, checks, fixing issues, and establishing scalable processes. Eventually, the manager will hire a Lead Analytics Engineer and grow the function as needed. Key differentiators of the role: - First dedicated governance role, reshaping existing standards. - Owns the data roadmap, discovering business needs and prioritizing work. - Whole-stack ownership from source data to ML models. - Leading the migration to Lightdash, setting up permissions and norms. Responsibilities: - Develop and manage the data roadmap balancing business needs and platform health. - Automate monitoring of data quality and freshness, resolve incidents. - Maintain data lineage and impact analysis to assess downstream effects of changes. - Administer Lightdash workspace, permissions, and rollout. - Extend and guard the semantic layer with governed metric definitions. - Govern Segment event tracking catalog, standards, and drift detection. - Ensure AI data readiness for internal AI tools querying the warehouse. - Manage data security, privacy, access controls, and compliance with US state laws. - Maintain governance documentation, ownership models, and review processes. Challenges to solve: - Convert business requests into a prioritized data roadmap. - Ensure Lightdash migration improves platform usability without dashboard sprawl. - Complete and maintain a trustworthy semantic layer. - Manage event-tracking standards and prevent entropy. - Proactively detect and prevent data pipeline breakages with automation and lineage. Success metrics for year 1: - Zero pipeline incidents from unannounced data changes. - Zero freshness incidents; stakeholders never see stale dashboards. - All business areas use official, well-maintained metrics and dashboards. - Every Segment event has an owner and meets standards. - Governance operates as a documented, sustainable system. Requirements: - Passion for data governance as a craft. - Daily use of AI tools for automation, anomaly triage, and documentation. - Hands-on manager who codes, debugs, and configures personally. - Product-minded, able to translate vague requests into prioritized plans. - Automation-first approach to quality checks. - Ability to enforce standards with clear rules and good tooling. Role exclusions: - Not a large-team leadership role; starts solo with potential to hire one lead. - Not a policy or committee role; hands-on fixing with code and conversations. - Not a BI analyst role; focuses on platform and guardrails, not dashboard building. - Not a mature system babysitting role; involves building and evolving the platform. Technologies involved: - Warehouse & pipelines: Redshift, dbt, Airflow - Ingestion: Fivetran, custom Airflow pipelines - Event tracking: Segment - BI tools: Lightdash (primary), Tableau and Metabase (sunsetting) - AI tooling: Claude Code, Codex, Brain (internal AI toolkit) - Observability: AI-powered Analytics Engineer agent for monitoring and anomaly detection Benefits: - Base salary $75k-$120k/year - Fully remote with asynchronous collaboration - Flexible PTO Equal employment opportunity statement included.

75 000 – 120 000 $

Задачи: — Владение дорожной картой данных: выявление потребностей продукта, маркетинга, операций и финансов в данных, приоритизация задач с учетом состояния платформы и последовательное планирование инвестиций. — Обеспечение качества и актуальности данных: автоматический мониторинг источников данных, конвейеров и отчетов, выявление изменений в схемах и источниках до возникновения проблем, управление инцидентами. — Анализ происхождения данных и влияния изменений: создание живой карты от источника до отчетов, оценка влияния изменений на downstream компоненты до их внедрения, внедрение контрактов данных с инженерией. — Администрирование Lightdash: настройка структуры рабочего пространства, прав доступа, обучение пользователей, поддержание порядка и производительности. — Управление семантическим слоем: расширение и поддержка единого определения метрик, предотвращение неконтролируемого роста. — Управление каталогом событий Segment: проверка новых событий на соответствие стандартам, поддержание соответствия с продакшеном, развитие правил и обнаружение отклонений. — Обеспечение готовности данных для AI: контроль доступа AI-инструментов к данным, поддержание документации, консистентности и безопасности. — Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных: контроль доступа, обработка персональных данных в соответствии с законами штатов США, регулярные проверки. — Поддержка системы управления: документация, модели владения и циклы обзора для устойчивой работы процессов. Требования: — Профессиональное отношение к управлению данными, стремление к поддержанию чистоты и надежности систем. — Активное использование AI-инструментов для автоматизации проверок, обработки аномалий и документации. — Практический опыт управления командой и самостоятельной работы с SQL, Airflow, настройкой прав доступа. — Ориентация на продукт, умение превращать запросы бизнеса в приоритетный план. — Стремление к автоматизации повторяющихся проверок. — Умение устанавливать стандарты и добиваться их соблюдения с помощью инструментов и коммуникации. Условия: — Базовая зарплата $75,000-$120,000 в год. — Полностью удаленная работа с асинхронным взаимодействием. — Гибкий отпуск по результатам работы. Описание роли: — Первая позиция, посвященная управлению данными и их качеством в компании. — Роль с полным владением цепочкой данных от источника до отчетов и моделей машинного обучения. — Роль с практической деятельностью и последующим расширением команды. — Не руководящая большая команда, а построение и развитие функции. — Не роль BI-аналитика или политика, а инженерно-управленческая позиция. Технологии: — Хранилище и конвейеры: Redshift, dbt, Airflow. — Интеграция данных: Fivetran, кастомные Airflow конвейеры. — Отслеживание событий: Segment. — BI-платформы: Lightdash (основная), Tableau и Metabase (выводятся). — AI-инструменты: Claude Code, Codex, Brain (внутренний AI-инструмент). — Наблюдение: AI-агент для мониторинга свежести, обнаружения аномалий и lineage dbt.

75 000 – 120 000 $

Задачи: — Владение и развитие стратегии качества компании, включая дорожную карту и рамки ответственности для инженеров, EM и PM на каждом этапе разработки ПО. — Разработка стратегии тестирования по всему стеку: unit, component, contract, API, end-to-end, мобильное и нефункциональное тестирование (производительность, нагрузка, доступность), согласованная с каждой командой. — Развитие AI-ориентированных инструментов качества, включая агенты и навыки, такие как Claude Code, для генерации тестов, ревью кода и руководства по качеству. — Управление CI/CD и инфраструктурой тестирования: обязательные проверки, quality gates, E2E и визуальные регрессионные пайплайны, бюджеты производительности, стратегия мобильной автоматизации на эмуляторах и реальных устройствах. — Связь сигналов качества из продакшена с инцидент-менеджментом и создание рабочих дашбордов. — Техническое наставничество QA-инженеров по всей организации, поддержка их технического роста и взаимодействие с EM для оценки производительности. Требования: — Опыт использования AI для генерации тестов и создания агентных инструментов (Claude Code, MCP workflows). — Стратегическое мышление с умением адаптировать подходы к уровню зрелости команды. — Глубокий практический опыт создания и поддержки тестовых наборов: компонентных, контрактных, API, E2E, производительности. — Умение обучать и наставлять инженеров, а также заниматься hands-on разработкой CI/CD и инструментов. — Готовность влиять на дисциплину QA без непосредственного управления персоналом на старте, опыт управления QA-командой будет плюсом. Условия: — Годовая зарплата $80,000-$100,000 USD. — Полностью удалённая работа с гибким графиком, ориентированным на результат. — Работа с партнёрами из США, требуется организация рабочего времени с учётом часовых поясов. Роль не предполагает традиционного управления QA-инженерами на старте, не является ролью по утверждению тикетов или блокировке релизов, не требует создания стратегии с нуля и не измеряется ростом команды, а улучшением качества всей инженерной организации.

80 000 – 100 000 $

Задачи: — Владение и развитие стратегии качества компании, включая дорожную карту и рамки ответственности для инженеров, EM и PM на каждом этапе разработки ПО. — Разработка стратегии тестирования по всему стеку: unit, component, contract, API, end-to-end, мобильное и нефункциональное тестирование (производительность, нагрузка, доступность), согласованной с каждой командой. — Развитие AI-ориентированных инструментов качества, включая агенты и навыки, такие как Claude Code, для генерации тестов, ревью кода и руководства по качеству. — Управление CI/CD и инфраструктурой тестирования: контрольные проверки, quality gates, E2E и визуальные регрессионные пайплайны, бюджеты производительности, стратегия мобильной автоматизации на эмуляторах и реальных устройствах. — Интеграция сигналов качества из продакшена с инцидент-менеджментом и создание рабочих дашбордов. — Техническое наставничество QA-инженеров по всей организации, поддержка их технического роста и взаимодействие с EM для оценки производительности. Требования: — Опыт использования AI для генерации тестов и создания агентных инструментов (Claude Code, MCP workflows). — Стратегическое мышление с умением адаптировать подходы к уровню зрелости команды, без навязывания конкретных инструментов или метрик. — Глубокий практический опыт создания и поддержки тестовых наборов: компонентных, контрактных, API, E2E и производительных тестов. — Умение обучать и наставлять инженеров, а также самостоятельно строить CI-пайплайны и инструменты. — Готовность влиять на техническую дисциплину без непосредственного управления командой на старте, с возможностью развития управленческих функций. Условия: — Годовая зарплата от 80,000 до 100,000 USD. — Полностью удалённая работа с гибким графиком, ориентированным на результат. — Работа с партнёрами из США, требуется организация рабочего времени с учётом часовых поясов. Роль не предполагает традиционного управления QA-инженерами на старте, не требует переписывания существующих процессов и инструментов, не является ролью по утверждению тикетов или блокировке релизов, и не оценивается по росту численности команды, а по улучшению качества всей инженерной организации.

80 000 – 100 000 $