Líder de Plataforma de Datos (Remoto) — Impacto y Crecimiento

LocalStack; United States; Remote; USD 123,000 - 157,000; Full time

Benefits offered by this job

Totalmente remoto

Salario competitivo

Retiro anual de empresa

2 días festivos adicionales

Cultura laboral inclusiva

Job summary

LocalStack busca un líder de datos para construir y escalar su plataforma de datos de autoservicio, trabajando con los equipos de Producto, Ingeniería y GTM. Se valorarán habilidades para definir calidad, SLA/SLO y resolver incidencias priorizando la seguridad de datos.

El/la candidato/a ideal tendrá experiencia en pipelines, modelado de datos y herramientas de analítica en tiempo real, con visión para crear datasets reutilizables y una capa de métricas/BI adoptada por diferentes squads.

Qualifications

• Más de 6 años de experiencia en datos, ingeniería y analítica.
• Experiencia con Python, SQL, Snowflake y analítica en tiempo real (Tinybird, ClickHouse) y uso de IA.
• Experiencia creando datasets reutilizables y documentación/BI adoptada por otros equipos.

Responsibilities

• Crear y evolucionar una plataforma de datos de autoservicio para Product, Ingeniería y GTM.
• Definir y mantener estándares de calidad de datos, SLA/SLO y monitorización; gestionar acceso y PII.
• Establecer modelos de datos canónicos y definiciones de métricas en dominios prioritarios.
• Establecer procesos de planificación, entrega, documentación y uso de herramientas IA.
• Dirigir OKR de datos y priorizar una hoja de ruta equilibrada para el negocio.
• Dirigir y desarrollar al equipo de Datos con reuniones, feedback y contratación.

Skills

Data engineering

Python

SQL

Snowflake

Real-time analytics

Data pipelines

Tools

Tinybird

ClickHouse

Job description

LocalStack busca un líder de datos para construir y escalar su plataforma de datos de autoservicio, trabajando con los equipos de Producto, Ingeniería y GTM. Se valorarán habilidades para definir calidad, SLA/SLO y resolver incidencias priorizando la seguridad de datos.

El/la candidato/a ideal tendrá experiencia en pipelines, modelado de datos y herramientas de analítica en tiempo real, con visión para crear datasets reutilizables y una capa de métricas/BI adoptada por diferentes squads.