Mi Aporte al Ejercicio, esta muy buena la tarea hay que pensarla:
Software at the core
El mapa de un gerente en tecnología
La tecnología es software en su mínima expresión
Nuestra civilización funciona con software
Cómo contratar perfiles técnicos y evitar estafas
Un ADN de software en el corazón de tu empresa
Comprar tecnología o crear tecnología
El ciclo real del desarrollo de software
Evolución de Tesla: ¿por qué domina el mercado de autos?
Caso de estudio: Tesla vs. la industria automotriz
El ciclo del desarrollo de tecnología empresarial
Caso de estudio: Accenture vs. Hertz, equipos de desarrollo internos vs. externos
El ciclo de vida de la tecnología en las empresas
Roles en proyectos de tecnología: diseño, data science, devops, backend, front-end y mobile devs
Líderes técnicos: stakeholders, product owners, product managers
Metodologías de cumplimiento de fechas de entrega
Líderes vs. equipos
Cuánto pagar por un proyecto de tecnología
Conclusiones de Accenture vs. Hertz
Seguridad informática
Caso de estudio: filtración de datos de Uber y Marriot
Seguridad informática para roles no técnicos
Manejo de datos sensibles y encriptación
Los NO rotundos de seguridad informática corporativa
Niveles de permisos y manejos de información
Conclusiones del Pentesting a Uber y Marriot
Infraestructura avanzada de software en empresas
Arquitectura del Software
Arquitectura de Bases de Datos
Cómo se construye el backend
Cómo se construye la interface de tus usuarios
Qué es y cómo pagar la deuda técnica de una empresa
Infraestructura de servidores
Servidores básicos o locales
Servidores en DataCenters
Servidores en la nube
¿Cuándo elegir la nube vs. tener tu propio DataCenter?
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
¿Cuándo utilizar Inteligencia Artificial en tu negocio?
Recursos Humanos y Gestión de Talento
Salarios de la industria del software en Latinoamérica y España
Crecimiento salarial en LATAM y España
Demografía de desarrolladores por región
Calculadora de salarios
Cómo motivar ingenieros y estructuras de compensación
Organigrama de equipos de ingeniería
¿Cómo crear una empresa disruptiva?
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Aportes 156
Preguntas 10
Mi Aporte al Ejercicio, esta muy buena la tarea hay que pensarla:
Donde ubicaría los siguientes perfiles:
Data Science -> VP Engineering
DBAs -> VP Engineering // Asignaría DBA a apoyar equipos de Devs
QA - > VP of Product // Asignaría QA a los equipos de Devs
Marketing -> VP of Product
Copywriting -> VP of Product
Buen recordatorio de terminar el curso de Engineering Management de Buritica
CEO/CTO
Head of product → Persona que dirige el futuro del producto. Determina si se hace una característica o otra.
Y estos tienen equipos como:
- UI / UX designers
- Backend devs
- Front-end Devs (web-mobile)
VP of Engineering → Persona que gestiona el equipo. Este se encarga de reclutar. También tiene que determinar cuáles son los roles claves dentro del equipo.
Quiero usar este:
Data Science_______VP of Engineering
DBAs_____________VP of Engineering
QA_______________Head of Product
Marketing__________Head of Product
Mis respuestas a las preguntas de Freddy:
Me encanta que en realidad no hay RRHH
Mi propuesta
Al DBA lo metería dentro del equipo de los Product Manager, con los UI/UX, Devs y Front-Ends, ya qué es importante qué estén sincronizados.
Al Data Scients, lo metería en un grupo nuevo, tipo “Mejoras de productos y servicios”, con un VP o CEO/CPO. Para generar nuevas ideas de productos y/o mejoras.
El equipo de Marketing, debe estar dentro de cada grupo de Productos, con los VP, para tener una idea muy clara del producto que se crea para poder ofertar correctamente dicho producto/servicio.
Que raro, yo vi ese curso, pero no soy capas de responder esas preguntas. no tengo idea donde iria el gestor de la base de datos, ni los marketer o copywriters… vere denuevo ese curso, pero no tengo recuerdos de que entregue estructuras organizacionales, ya que me interezan mucho se me hace raro si lo pase por alto. - es justo un curso que se deberia crear o dar mas datos de donde obtener, como compensas a todos esos niveles, si ya la compensacion del desarrollar es complicada, imaginate con toda esa jerarquia.
📝 Los ubicaría de la siguiente manera:
Data Science en Head of Product
DBAs en Product Manager
QA en VP of Engineering
Marketing | Copywriting en Head of Product
Data Science, DBAs, QA, Marketing, Copywriting reportan a Product Manager
Este es mi aporte.
esta es mi propuesta, espero este bien, si no, pa eso estamos aprendiendo
LAS DATA SCIENTIST SOLO LE REPORTAMOS AL CEO.
de nada
uwu
DATA SCIENCE => PRODUCT MANAGER => DESIGN MANAGER => ENGINEERING MANAGER
DBAS => DEVOPS / SEC => VP OF ENGINEETING
QA => HEAD OF PRODUCT
MARKETING & COPYWRITING => PRODUCT MANAGER => HEAD OF PRODUCT => CEO/CTO
En la estructura por Producto
Data Science_______Producto Manager
DBAs_____________Product Manager
QA_______________Product Manager
Marketing__________Product Manager
Los Data Scientist pueden hacer parte del Head of Product creando predicciones y recomendaciones para los nuevos productos y tambien en el VP Engineering ayudando a crear bases de datos de los usuarios.
Los DBA´s le rinden cuentas al VP Engineering ya que es un trabajo de ingenieria y creando (ETL´s)
Los QA rinden cuentas al Head of Product
Marketing y Copywriter al Head of Product
Ubicaría cada uno de estos roles en los siguientes equipos:
Data Science: Debería ser parte del equipo del producto
DBA´s: Deberían ser parte del equipo de DevOps
QA: Es parte del equipo que desarrolla el producto
Marketing copywriting: Debería ser parte del equipo del producto
Definitivamente Data Science , database management, QA y Copywriter son entidades independientes de los Projectmanagers, son quienes proveen la infraestructura para los diferentes proyectos asi como el control de calidad a cualquier nivel del proyecto.
Considerando la ultima estructura que es por linea de productos yo lo propondria asi:
A los de Data Science los pondria a reportar al Engineering Manager
a los de DB los pondria a reportar a los Poduct Panager
A los de DMarketing los pondria a reportar al Engineering Manager
El DataScience debería reportar al Engineering Manager
El DBA debería reportar al Product Manager
Al QA lo colocaría a cargo del Product Manager
El de Marketing en el Design Manager
Un parte del equipo de los Data Science trabajarían en el VP of Engineering dando soporte a las bases de datos
Otra parte como una división del CTO muy cerca del CEO para informar resultados internos a la gerencia basados en datos
DBAs como una división de VP of Engineering
QA y Marketing Copywriting, probaría y trabajaría con cada uno de los VP Products pero reportaría directamente a la gerencia, más especificamente al Product Owner principal
Muy buen ejercicio de reflexión sobre el organigrama
Lo ideal es que estuvieran en el equipo de cada VP, pero la realidad –al menos en México– es que se trata de puestos que son transversales a toda la organización y no se especializan en un producto, sino que atienden a diferentes necesidades o departamentos. Generalmente no se ve como un always on.
MI APORTE
Data Science >>>>> VP of Engieering
DBAs >>>>> VP of Engieering
QA >>>>> Product Manager
Marketing >>>>> Product Manager
COPYWRITING >>>> Product Manager
BUEN DÌA
ESTARÌAN EN VP ENGINEERING
el data scientist lo ubicaría reportandole al product manager ya que este análisis debería ser generado por producto. El database scientist lo ubicaría por el lado de la vp.
Yo ubico a los DATA SCIENCE, directamente con los CEO/CPO
nosotres lxs DATA SCIENTIST solo le reportamos al CEO o al CTO si el primero se fue a las BAHAMAS.
de nada:
😗
Dentro del Organigrama pondría:
Data Scientist --> Como parte de VP of Engineering en el nivel de DevOps/Security por lo general, sin embargo, de ser necesario para un proyecto podría estar gestionado como parte del equipo de un Product Manager.
DBAs, QAs: En el nivel de UI/UX , Backend, Front-end, facilita la agilidad y desarrollo de productos por la agilidad y el trabajo contínuo e iterativo.
Marketing, Copywriting: Como subordinado del Head of Product ó VP of Product: Dado que puede tener labor transversal.
La ubicación de los perfiles dependería mucho del tipo de negocio de la empresa. En una estructura como la que vimos en la que hay un VP producto por cada producto, creo que cada VP debería tener estas posiciones.
Para el caso de QA y Marketing, a lo mejor sería bueno que además de estar en una VP hayan estas posiciones en una posición que integre todos los servicios que ofrece la compañía.
Los Data Scientist deberían reportar a los Product Managers en el 1ro y a los Engineering Managers en el 2do.
Los DBAs deberían reportar al VP of Engineering en ambos casos.
Los QA deberían trabajar en conjunto con los Product Manager en ambos casos.
Los encargados de Marketing Copywriting deberian reportarle al Product Manager en ambos casos.
A los data scientist los pondria bajo de un VP of engineering, a los DBAs tambien per en otra division.
A los QA bajo un design manager, con los de devs, y marketing copywriting bajo el head of product, en una division cercan a la de diseño de ui
DS en todas las áreas donde existan datos.
DBAs, it
QA en todas las áreas donde existan proceso claves dentro de la compañía que requiera una revisión final obligatoria.
MKT: cada equipo de producto, debería tener su propio equipo, ya que se enfocan en mercados diferentes, con conductas diferetens y expectativas claramente marcadas qued eben ser atentidas de manera especial
Buenos dias. Los científicos de datos los ubicaría dependiendo del VP de ingenieria. Los de calidad de producto dependiendo del VP de cada producto revisando cada uno de los resultados de cada proceso y producto. Las personas de marketing dependerían de CEO y/o de VP de Marketing. Las personas de copywriting la colocaría dependiendo también del VP de Marketing.
Data Science -> VP Engineering & Head of Product (Ambos)
DBAs -> VP Engineering
QA - > VP of Product
Marketing -> Product Manager
Copywriting -> Lider de marketing
Creo que los científicos de datos estarían en un departamento como inteligencia de negocio, enlazado con el producto o el conjunto de productos. No se si sea correcta la respuesta.
Data Science directamente con el equipo de VP of Engineering
DBA - Staff al nivel con Data Science.
QA directamente con el equipo de Product Manager
Marketing y Copy writing directamente con VP of Product
El equipo de DBA y Data Science debería ir junto con DevOps del lado de VP of Engineering.
El equipo de QA y Marketing, debería ir debajo de Product Manager.
Los ubicaría de la siguiente forma:
DATA SCIENCE(Backend Devs) > product manager > Head of Product > CEO/CTO
DBAS (DevOps) > VP of Engineering > CEO/CTO
QA (UI/UX designer) > product manager > Head of Product > CEO/CTO
MARKETING COPYWRITING (Product manager) > Head of Product > CEO/CTO
A mi punto de vista:
Data Scientist debería reportar directamente al VP de productos/Head of product, pues entrega información relevante para la toma de decisiones de la unidad de negocios.
El DBA, trabaja para la compañía, así que podría reportar directamente al CTO o a los VP de productos si fuese un DBA por Unidad de Negocios
El QA al engineering manager
Marketing debería trabajar junto al design manager.
cada rol como dbs, qa y dc deberian ir en cada linea de producto o en todo caso en un nivel arriba de la linea de producto para que analicen todo en conjunto si es que vale la pena,
Data Science - VP of Engineering
DBA - VP of Engineering
QA - Product Manager
Marketing - VP of Product
Data science y DBAs estarian en e mismo nivel de Architects/Leads DevOps/Sec e IT, debajo del VP of Engineering.
QA y Marketing debajo del Head of Product, para que se integren a los equipos de los Product Managers
CEO/CPO
VP Proc VP Proc VP Proc VP Engineering
Eng. Manag Eng. Manag Eng. Manag DBAs
Design Man Design Man. Design Man. QA
Product Man Product Man Product Man
Data Science Data Science Data Science
Marke. Copy Marke. Copy Marke. Copy
Devs Devs Devs
Depende de la organización de la empresa. No todos los organigramas de empresas multinacionales aplican a muchas empresas. Creo que también depende de las necesidades y tamaño de la empresa. Muchas empresas una o hasta máximo tres personas hacen de todo. Una área se vuelve cliente interno de otra.
Los data science y QA en el primer organigrama los ubicaría para que reportaran al produc manager, debido a que cada uno de los productos debe tener sus propias pruebas de entrega y usuario, como el analisis y la toma de decisiones basados en datos.
Ubicaría al equipo de QA y de Data Science bajo la VP de Ingeniería. Debido a que tienen una línea de reporte funcional, pero forman parte de diversos equipos, como una forma matricial. Además, en mi opinión, los equipos de marketing irían en la VP de Retail/Marketing, también bajo una estructura matricial, habría un encargado de Marketing para el producto que le corresponda.
Freddy pero si trabaja otro tipo de organizaciones
Esto es una revelacion para todos los que creen y confian en RH e inclusive reclutadores.
Mi aporte es el siguiente:
En el equipo de VP of Engineering incluiría dos frentes:
Frente DBA
Frente QA
Frente de soporte
En el equipo de Product Management incluiría un frente de:
Marketing
Copywriting
Al Data Science lo colocaría en la parte de VP Engineer
Al DBA en la parte del VP Engineer también
Al QA en la parte del Product Manager
Por mi parte dejaria los perfiles de la siguiente manera:
Data Science -> Head of Product, ya que cada producto si hay varios genera distintas bases de datos y tiene diferentes targets
DBAs -> VP Engineering y quiza lo dejaria bajo IT
QA - > Head of Product y algunos otros bajo IT y DevOps ya que aunque son un mismo rol, los entornos y habilidades son distintos
Marketing -> Head of Product
Copywriting -> Head of Product
QA: Se tendría un AQ según la tecnología que se necesite y al lado del product manager
DBA: sería un equipo aparte y tendría sinergia con los demás equipos
DATA scientists: estarían muy pegados del CTO o el VP od enginering (si son ellos los encargados de encontrar valor a partir de los datos generados deberían sumarse a los que están construyendo la tecnología para potenciarla).
VP of Engineering → Data Sciense
IT → DBAs ó (dependiendo) Product Manager → DBAs
Engineering Manager → QA
VP Product → Marketing Copywriting ó (dependiendo) Product Manager → Marketing Copywriting
En mi caso para ubicar a estas personas segun Freddy es de este modo:
DataScience -> VP of Engineering
DBA -> VP of Engineering
QA -> Head of Product
Marketing -> Head of Product
No se si estara bien pero ese seria en mi opinion.
Vengo del curso de Buritica y el recomienda que todas las áreas se deben rotar, si, depende de muchas cosas.
“Gestionar el talenteo humano es distinto a crear tecnologia”
Lo único que varia es la tipografía y lo mejor es que fue echo con Paint 3D
los data science deben ser otro VP por el tema producto
lo DBAs si deben estar en cada producto o VP porque ellos deben estar con cada producto
QA igual en casa producto
Marketing copywriting en cada producto
A los data science los ubicaria junto con los devs, reportando al product manager.
pienso que deberían reportar a los engineering managers
Data Science - CEO /CTO
DBAs - VP of Engineering
QA - Product Manager
Marketing / Copywriting - Head of Product
Yo ubicaría a los Data Scientist en el equipo del producto.
Y los DBA directamente al VP de Ingeniería.
Los QA considero debe tener un Lead y una vertical en Ingeniería.
Marketing y Copy considero van en el equipo del producto.
Data Science_____CEO / CTO
DBAs___________VP of Engineering
QA_____________VP of Engineering
Marketing________Head of Product
Este es mi aporte:
Toda la línea tidne que ir en la pate del producto, sin embardo los demás roles pueden distribuirse a lo largo del organigrama, debido que no es solo un departamento el que necesita QA o Data analysts …
Mis respuestas a las preguntas de Freddy:
Un Data Scientist formaría parte del equipo de VP of Engineering y por solicitud de Product Manager integraría esa línea de negocio.
Un DBA formaría parte del equipo de VP of Engineering y por solicitud de Product Manager integraría esa línea de negocio.
Un QA formaría parte del equipo de VP of Engineering y por solicitud de Product Manager integraría esa línea de negocio.
Un Marketer o Copy Writer estaría en un equipo del Head of Product.
Mi aporte en el ejercicio.
Data Science y DBAS Apoyan el equipo de Vp of Engineering, desde la Data Warehouse
QA y Marketing Copywriting Apoyan el equipo de Head of Priduct,
Data Scientists --> los pongo trabajando en conjunto con VP of engineering y Head of Product
DBA’s --> con VP of engineering
QA --> con VP of engineering
Marketing --> al mismo nivel que VP of engineering y Head of Product
Copywriters --> con los PM’s
Así ubicaría los demás componentes, aunque sin duda faltaría más roles:
Las ubicaciones serian las siguientes:
1- Data Science reportandole al VP of Engineering parea que tenga una vision general de todos los datos producidos por los diferentes productos de la empresa y poder analizarlos desde varias perspectivas.
2- DBAs reportandoles al VP of Engineering para que centralice las bases de datos, evite la redudancia, suministre mejores datos a los centificos etc…
3- QA reportandole al Head of Product. Rol clave casi su mano derecha para asegurar la calidad del producto.
4- Marketing al Head of Product porque es quien debe conoce a la perfeccion el funcionamiento del producto para saber comunicar los beneficios del producto y asi mismo interactuar con los usuarios y/o consumidores para estar pendiente, de que les gusta y que no, para mantener el producto siempre actualizado y sincronizado con su usuarios y/o consumidores.
No tildes.
muy claramente explicado!
Data Science y QA lo colocaría en una posición trasversal con los DevOps.
DBAs con los Backend Devs
Marketing Copywriting jusnto al equipo de UI/UX design
A los DATA SCIENCE (cientificos de datos) los ubicaria en linea con el CEO o CTO, los asimilo como los del area de juridica o area de auditoria de una empresa,por lo cual deben reportar a la ALTA GERENCIA ODIRECCION
En ambos organigramas ubicaría Data Science en la fila bajo CEO al lado de los VP of Engineering.
Los ubico así:
El Data Scientist formaría en VP Engineering.
DBA estaría en el equipo de IT
QA estaría en Head of Product.
Marketing estaría en Head of Product.
Creo que mi siguiente curso es del de Engineering Management.
Los DS y DBs los pondría de forma independiente (creo que es una línea punteada en los organigramas)
Marketing y QA dentro del equipo de cada producto.
Gracias
Data Science formaría parte de VP of Engineering, trabajando al nivel de los architecs
Tanto Data Science como DBA deben estar debajo del VP, ya que para mí complementan con el trabajo de los demás DEVs
V P of Engineering
Marketing y copywritting en el diseño Front End, o en la experiencia de usuario.
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?