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WorldStrides
Product Manager de Datos y Plataforma
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SQL
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INTRODUCCIÓN DE LA EMPRESA
WorldStrides es el líder mundial en viajes educativos y aprendizaje experiencial. La empresa se fundó en 1967 para ofrecer programas de viajes a escuelas intermedias a Washington, D.C. y ha crecido hasta ofrecer una amplia gama de programas para más de medio millón de estudiantes al año en más de 100 países de todo el mundo. WorldStrides ofrece programas de aprendizaje experiencial en viajes educativos, artes escénicas, inmersión lingüística, exploración de carreras, aprendizaje de servicio, estudios en el extranjero y deportes. Cada una de estas experiencias ayuda a los estudiantes a ver más allá del aula y a ver el mundo, y a sí mismos, de nuevas maneras.
Descripción del puesto
WorldStrides mueve a cientos de miles de estudiantes, familias, profesores y escuelas a través de complejas transacciones financieras cada año, y genera una gran cantidad de datos operativos y de comportamiento en el proceso. Dos áreas problemáticas están infra-invertidas desde una perspectiva de producto: cómo las familias e instituciones pagan y financian los viajes educativos, y cómo la empresa ve, confía y actúa sobre sus propios datos. Ambas dan forma directamente a la confianza del cliente, la economía del negocio y la velocidad a la que el resto de la organización de producto puede moverse. Estamos migrando activamente nuestra plataforma de datos a Microsoft Fabric, con Power BI como nuestra superficie de análisis e informes, un cambio fundamental que este puesto ayudará a dar forma desde el lado del producto. Este es un puesto de constructor. Serás responsable de dos áreas problemáticas adyacentes —Plataforma y Datos—, colaborarás con equipos en cada una y serás medido por los resultados que tu trabajo impulse, no por el volumen de funcionalidades que entregues.
Cómo construimos producto
Este puesto se basa en una visión específica de cómo se construirá el producto en el futuro. Si esta es la forma en que ya quieres trabajar, prosperarás aquí.
- El descubrimiento es el foso. La IA abarata la generación. El cuello de botella ya no es "qué construir", sino "¿estamos resolviendo el problema correcto?". Un encuadre de problemas agudo supera a diez soluciones que persiguen una difusa.
- Carteras sobre hojas de ruta. Ejecutamos experimentos amplios y ligeros en paralelo y apostamos fuerte por lo que funciona. No defendemos una hoja de ruta de 12 meses; defendemos una tesis y una velocidad de aprendizaje.
- Priorizar la atención, no los recursos. El juicio humano sobre lo que vale la pena probar y lo que significan los resultados es el recurso escaso. Lo gastamos deliberadamente.
- Generar rápido, juzgar lento. Utilizar la IA para producir rápidamente muchos marcos de problemas, conceptos y prototipos candidatos. Aplicar una validación rigurosa y deliberada y apuestas estratégicas antes de escalar.
- Equipos más pequeños, mayor propiedad. Los equipos autónomos son dueños de espacios problemáticos completos de principio a fin. Los PM son responsables de los resultados, no del recuento de funcionalidades.
- Elevar el listón de calidad. La velocidad de generación no debe sustituir a la profundidad de valor. Ajustamos los umbrales de resultados, no los relajamos.
- Secuenciación estratégica. Los experimentos baratos deben acumularse en una arquitectura defendible, no apilarse como funcionalidades desconectadas.
WorldStrides, una organización global, se compromete a educar y servir a comunidades de todo el mundo. Nuestro compromiso está impulsado por la pasión de nuestros miembros de equipo y socios para hacer accesible el aprendizaje experiencial, al mismo tiempo que somos socialmente, ambientalmente y éticamente responsables. Juntos, logramos esto invirtiendo en iniciativas para promover la inclusión, la diversidad y la sostenibilidad.
De qué serás responsable
- Dos espacios problemáticos adyacentes, dimensionados para que un PM reflexivo pueda abarcar ambos sin descuidar ninguno: Plataforma (pagos, planes de pago, reembolsos y contracargos, facturación grupal, ayuda financiera, asociaciones financieras de terceros como protección de viajes y financiación) y Datos (calidad de datos, canalizaciones que alimentan informes y personalización, análisis de autoservicio para equipos internos, instrumentación de la que depende el programa de experimentación).
- Propiedad del producto de nuestra migración a Microsoft Fabric y la superficie de Power BI — ayudando a definir qué aspecto tiene "bueno" para los consumidores de datos internos, qué casos de uso debe servir la plataforma y cómo priorizamos la migración para que entregue valor a lo largo del camino en lugar de solo al final.
- El ciclo completo de descubrimiento a resultados en ambos espacios: quién es el cliente (familias, escuelas, finanzas internas, consumidores de datos internos), qué está roto, qué vale la pena resolver, qué intentaremos, qué aprendemos, en qué apostamos fuerte.
- Asociación diaria con equipos en cada área — ingenieros dedicados y colaboradores compartidos (diseño, investigación, ingeniería de datos, socios comerciales de finanzas, cumplimiento) cuyo tiempo compartirás con otros PM. Ganarse su mejor trabajo es parte del puesto.
- Secuenciación entre espacios. Los resultados de la plataforma a menudo dependen de que la base de datos sea correcta primero — sabrás cuándo eso es cierto y cuándo no.
- Una cartera de experimentos en vivo en ambos espacios, con hipótesis explícitas, umbrales de éxito y criterios de eliminación.
- Objetivos de resultados trimestrales vinculados al dinero y la confianza — éxito del pago, tiempo hasta el primer pago, tasa de contracargos, tiempo de respuesta de autoservicio de datos, SLAs de calidad de datos — no volumen de producción.
Qué harás
- Enmarcar problemas de forma aguda en dos carriles. Sintetizar investigación de clientes, datos transaccionales, conversaciones financieras y entrevistas a usuarios internos en declaraciones de problemas lo suficientemente precisas como para que el equipo pueda discrepar productivamente. Cambiar de contexto entre espacios sin perder profundidad en ninguno.
- Tratar a los usuarios internos como clientes. El trabajo de la plataforma de datos tiene clientes dentro de la empresa — analistas, equipos de operaciones, PM, marketing, finanzas. Comprender sus trabajos, prototipar tus soluciones en Power BI o herramientas ligeras, medir los resultados de la misma manera que lo harías para un usuario externo.
- Supervisar la migración a Fabric desde el lado del producto. Colaborar con ingeniería de datos en la migración a Microsoft Fabric — secuenciando qué dominios y casos de uso se mueven primero, definiendo modelos semánticos y superficies de Power BI que los equipos internos realmente adoptarán, y asegurando que la migración entregue victorias incrementales en lugar de un corte radical.
- Diseñar experimentos. Traducir marcos de problemas en las pruebas más pequeñas que cambiarían tu opinión. Optar por muchas apuestas pequeñas en lugar de una grande — incluso en finanzas y datos, donde el instinto es planificar a lo grande.
- Usar la IA como multiplicador de fuerza. Redactar esquemas, generar SQL y DAX, resumir documentos de políticas financieras, sintetizar transcripciones de entrevistas, prototipar herramientas internas y poner a prueba tu propio pensamiento. No necesitas haber lanzado funcionalidades de IA; necesitas usar activamente la IA en tu forma de trabajar.
- Juzgar lenta y deliberadamente. Establecer umbrales de resultados explícitos antes de que se ejecuten las pruebas. Ser honesto sobre la señal frente al ruido. Eliminar ideas — incluidas las tuyas — que no superen el listón.
- Secuenciar estratégicamente entre espacios. Asegurar que cada experimento se acumule: infraestructura financiera y activos de datos sobre los que las futuras apuestas puedan construirse, no victorias únicas.
- Navegar por los bordes regulatorios y de cumplimiento. PCI, informes financieros, gobernanza de datos, manejo de PII. No necesitas ser abogado, pero sabes cuándo involucrar a uno — y construyes controles en las decisiones de producto desde el principio, no añadidos después.
- Comunicarse hacia arriba y hacia los lados. Contar a la dirección, a tus equipos, a finanzas, a datos y a cumplimiento una historia clara y honesta sobre lo que estamos aprendiendo, dónde estamos apostando y dónde estamos atascados.
- Hacer que los recursos compartidos quieran trabajar contigo. Diseñadores, ingenieros y socios comerciales dividen su atención entre equipos. Te ganas su mejor pensamiento aportando problemas agudos, respetando su oficio y siendo un compañero generoso — no compitiendo por su tiempo.
Requisitos mínimos
Lo que buscamos
- 5+ años en gestión de productos, idealmente incluyendo al menos uno de: pagos o fintech, plataformas de datos o análisis, producto de operaciones financieras (facturación, suscripciones, ingresos), herramientas internas, o B2B SaaS con un cliente técnico.
- Comodidad en problemas estructurados y cuantitativos. Fluidez en SQL y hojas de cálculo; puedes leer un modelo financiero sin inmutarte; puedes hablar con un ingeniero de datos sobre una canalización o el diseño de un modelo semántico y mantener tu parte de la conversación.
- Familiaridad de trabajo con Power BI como consumidor como mínimo — lo suficiente para saber qué aspecto tiene un buen informe, qué aspecto tiene uno malo y dónde están las costuras.
- Fuertes instintos de descubrimiento. Has realizado tu propia investigación de clientes, ya sea que ese cliente sea un padre, un analista financiero o un ingeniero de datos.
- Un historial de impulso de resultados de clientes o de negocio — no solo de entrega. Puedes señalar apuestas que eliminaste y explicar por qué.
- Comodidad con el trabajo regulatorio y de cumplimiento — PCI, política financiera, gobernanza de datos, PII — como parte de las decisiones de producto en lugar de un impuesto posterior.
- Comodidad para mantener una cartera de apuestas inacabadas en dos espacios a la vez sin forzar un cierre prematuro.
- Uso activo y curioso de herramientas de IA en tu trabajo diario — para generación de esquemas y SQL, síntesis de investigación, escritura, análisis o cualquier otra cosa. No tienes que ser un experto en IA; tienes que ser el tipo de persona que habría probado cinco herramientas para el próximo mes.
- Comunicación escrita concisa. Puedes escribir un documento de una página que cambie las mentes — para un líder financiero, un líder de datos o un cliente.
- Comodidad con la ambigüedad y un equipo pequeño. Esta es una estructura enfocada, no una organización en capas.
Agradable tener
- Experiencia directa en el lanzamiento de productos de pago, facturación o suscripción.
- Experiencia directa como PM para una plataforma de datos, equipo de análisis o plataforma de experimentación.
- Experiencia práctica con Microsoft Fabric — OneLake, canalizaciones de Data Factory, lakehouses, modelos semánticos — ya sea como constructor o como PM.
- Mayor fluidez en Power BI — modelos semánticos, conocimiento de DAX, canalizaciones de espacios de trabajo y despliegue, seguridad a nivel de fila, estrategias de adopción.
- Experiencia en la ejecución o liderazgo de una migración de plataforma de datos, especialmente a una arquitectura moderna de lakehouse / medallion.
- Experiencia en la asociación estrecha con unidades de negocio financieras o contables en decisiones de producto.
- Familiaridad con las herramientas comunes en estos espacios.
- Experiencia en la asociación estrecha con unidades de negocio financieras o contables en decisiones de producto.
- Experiencia en EdTech o viajes, especialmente donde las transacciones financieras son grupales (escuelas, equipos, tours) además de individuales.
Cómo sabremos que tienes éxito
- Los problemas que tus equipos eligen para trabajar son más agudos con el tiempo — mejor enmarcados, más claramente dignos de resolver — en ambos espacios.
- Tus equipos ejecutan una cadencia saludable de experimentos, y una gran parte de ellos produce respuestas claras de sí/no sobre las que podemos actuar.
- Los resultados financieros que importan — éxito del pago, tasa de aprobación al primer intento, tasa de contracargos, señales de confianza financiera — se mueven en un pequeño número de métricas.
- Los resultados de datos que importan — tiempo de respuesta de autoservicio, calidad de datos, adopción de Power BI, cobertura de instrumentación para el resto de la organización de producto — se mueven en un pequeño número de métricas.
- La migración a Fabric está entregando valor utilizable en incrementos, no estancada en un replatforming multianual.
- El resto de la organización de producto puede moverse más rápido porque la base de datos que estás construyendo los apoya.
- Los stakeholders de finanzas, datos y cumplimiento confían en el trabajo lo suficiente como para moverse a tu ritmo.
- Los colaboradores de toda la empresa quieren trabajar contigo, y lo dicen.
El rango salarial indicado para este puesto representa la estimación de buena fe de WorldStrides de la compensación base para el puesto en el momento de la publicación. La compensación real se determinará en función de factores como la experiencia relevante, las habilidades y cualificaciones, la ubicación geográfica, la equidad interna y las condiciones del mercado. El rango no incluye otras formas de compensación o beneficios que puedan ofrecerse como parte del paquete total de recompensas.
Rango de compensación $120,000—$135,000 USD
Como Empleador con Igualdad de Oportunidades, WorldStrides se compromete a construir una fuerza laboral diversa, apoyada por un entorno que promueve la inclusión y la pertenencia. Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, edad, sexo, origen nacional, estado de discapacidad, genética, estado de veterano protegido, orientación sexual, identidad o expresión de género, o cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales.
WorldStrides solo empleará a aquellos que estén legalmente autorizados a trabajar en los Estados Unidos. Este no es un puesto para el cual se proporcionará patrocinio. Las personas con visas temporales como E, F-1, J-1, H-1, H-2, L, B, J o TN, o que necesiten patrocinio para la autorización de trabajo ahora o en el futuro, no son elegibles para ser contratadas. Algunos puestos de temporada pueden considerar estudiantes con visas J-1 o F-1.
Ventajas laborales
- Beneficios de salud integrales: seguro médico, dental, de visión, de vida, AD&D, de accidentes, de enfermedad crítica, de discapacidad, opciones de FSA/HSA con contribuciones de HSA del empleador, y una generosa contrapartida de 401(k).
- Generoso tiempo libre remunerado que incluye 11 días festivos remunerados de la empresa, 25 días de PTO el primer año (prorrateado), 1 día de voluntariado remunerado, 4 días de salud mental y duelo.
- Soporte de desarrollo profesional, incluyendo hasta $5,250 anuales para reembolso de matrícula y hasta $1,000 para certificaciones anuales.
- Oportunidades de viajes remunerados y con descuento.
- Horario de trabajo flexible que ofrece oportunidades de oficina presencial, remota e híbrida.
- Participación fomentada en una amplia variedad de Grupos de Recursos para Empleados.
- Programa de Asistencia al Empleado (EAP) y recursos de bienestar, incluyendo centros de fitness en ubicaciones seleccionadas.
- Permiso remunerado para padres, cuidadores y discapacidad.
- Programa de Descuentos para Miembros del Equipo.
- Entorno de trabajo atractivo, colaborativo y divertido.
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