Software at the core

1

El mapa de un gerente en tecnología

2

La tecnología es software en su mínima expresión

3

Nuestra civilización funciona con software

4

Cómo contratar perfiles técnicos y evitar estafas

5

Un ADN de software en el corazón de tu empresa

6

Comprar tecnología o crear tecnología

7

El ciclo real del desarrollo de software

8

Evolución de Tesla: ¿por qué domina el mercado de autos?

9

Caso de estudio: Tesla vs. la industria automotriz

El ciclo del desarrollo de tecnología empresarial

10

Caso de estudio: Accenture vs. Hertz, equipos de desarrollo internos vs. externos

11

El ciclo de vida de la tecnología en las empresas

12

Roles en proyectos de tecnología: diseño, data science, devops, backend, front-end y mobile devs

13

Líderes técnicos: stakeholders, product owners, product managers

14

Metodologías de cumplimiento de fechas de entrega

15

Líderes vs. equipos

16

Cuánto pagar por un proyecto de tecnología

17

Conclusiones de Accenture vs. Hertz

Seguridad informática

18

Caso de estudio: filtración de datos de Uber y Marriot

19

Seguridad informática para roles no técnicos

20

Manejo de datos sensibles y encriptación

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Los NO rotundos de seguridad informática corporativa

22

Niveles de permisos y manejos de información

23

Conclusiones del Pentesting a Uber y Marriot

Infraestructura avanzada de software en empresas

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Arquitectura del Software

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Arquitectura de Bases de Datos

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Cómo se construye el backend

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Cómo se construye la interface de tus usuarios

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Qué es y cómo pagar la deuda técnica de una empresa

29

Infraestructura de servidores

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Servidores básicos o locales

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Servidores en DataCenters

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Servidores en la nube

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¿Cuándo elegir la nube vs. tener tu propio DataCenter?

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

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¿Cuándo utilizar Inteligencia Artificial en tu negocio?

Recursos Humanos y Gestión de Talento

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Salarios de la industria del software en Latinoamérica y España

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Crecimiento salarial en LATAM y España

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Demografía de desarrolladores por región

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Calculadora de salarios

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Cómo motivar ingenieros y estructuras de compensación

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Organigrama de equipos de ingeniería

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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.

    • Product Managers → son las personas que gestionan el trabajo del día a día de cada uno de los productos que hace la empresa con el equipo del desarrollo. Estos se encargan de una pieza del producto.a

    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.

    • Architects leads → No son lideres de personas sino de tecnología, determinan que tecnología se usan en su especialidad.
      • Frontend
      • Backend
    • DevOps / Sec → Estos se encargan de las herramientas con usan los programadores para poder trabajar, también toman deciciones de hosting y seguridad.
    • IT → Persona encargada de la infraestructura de tecnología, tanto del equipo de ingeniería como la de la empresa.

    Quiero usar este:

    • Los Data Sciences, Databases Admins, QA (aseguramiento de calidad) van al nivel deñ design manager.
    • Marketing-copywriting van a nivel del product manager

Data Science_______VP of Engineering
DBAs_____________VP of Engineering
QA_______________Head of Product
Marketing__________Head of Product

Mis respuestas a las preguntas de Freddy:

  1. Un Data Scientist formaría parte del equipo de Architects (esta es mi primera opción) o parte del equipo de un Product Manager.
  2. Un DBA estaría en el equipo de DevOps (mi primera opción) o en otro caso en IT
  3. Un QA estaría en un equipo de un Product Manager o debajo del Head of Product.
  4. Un Marketer o Copy Writer estaría en un equipo de un Product Manager o debajo del Head of Product.

Me encanta que en realidad no hay RRHH

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.

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.

Data Science, DBAs, QA, Marketing, Copywriting reportan a Product Manager

📝 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

Mi propuesta

Este es mi aporte.

esta es mi propuesta, espero este bien, si no, pa eso estamos aprendiendo

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

  1. DataScience --> Product Manager --> Head of Product
    2- DBA --> DevOps -->Engineering Manager
  2. QA --> Product Manager --> Head of Product
  3. Marketing --> Product Manager --> Head of Product

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.

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.

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.

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

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 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.

  1. Data Science: debajo de VP of Engineering
  2. DBAs: debajo de CEO/CTO o del VP of Engineering
  3. QA: Debajo de Head of Product
  4. Marketing/Copywriting: Debajo de Product Manager

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

1. Marketing y Data Science al Head of product. 2. DBS y QA al VP of Engineering.

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

  • CEO/CTO
    Head of product → Persona que dirige el futuro del producto. Determina si se hace una característica o otra.
    Product Managers → son las personas que gestionan el trabajo del día a día de cada uno de los productos que hace la empresa con el equipo del desarrollo. Estos se encargan de una pieza del producto.a
    Y 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.
    Architects leads → No son lideres de personas sino de tecnología, determinan que tecnología se usan en su especialidad.
    Frontend
    Backend
    DevOps / Sec → Estos se encargan de las herramientas con usan los programadores para poder trabajar, también toman deciciones de hosting y seguridad.
    IT → Persona encargada de la infraestructura de tecnología, tanto del equipo de ingeniería como la de la empresa.

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.

Yo ubico a los DATA SCIENCE, directamente con los CEO/CPO

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.

Yo pondría los roles mencionados, dentro del equipo del Product Manager, aunque depende del presupuesto. Pero si puedo tener uno por cada uno, así lo haría.

Data Science---------> VP of Engineering
DBAs ---------> VP of Engineering

El Data Science debería reportar al Engineering Manager
El DBA y QA a cargo del Product Manager
El de Marketing en el Design Manager

Son lideres de tecnología y, no de personas.

Voy pa ese curso

Data Science en VP engineering
DBAs en Head of product
QA en Head of Product
Marketing en Product Manager

Estas personas van como staff especializado

DATA SCIENCE-VP ENGINEERING
DBAS - VP ENGINEERING
QA- VP OF PRODUCT
MARKETING - VP OF PRODUCT
COPYWRITING - VP OF PRODUCT

casi todos haria los mismo

El Data Science estaría en staff integrado en todos los productos, QA como auditores

Estructura del equipo de producto en Platzi.

Data science con head product.

Data scientist, product manager DBAs, Devops QAs, Engineering Management Marketing, Front-end development

los DS, pueden manejar de manera transversal los distintos productos.
porque se miden metricas de comportamiento de usuario, mercado y producto.

En cuanto a Marketing también tendría un product manager de marketing.
Los datascientis y el DBAS que le reporten al VP of engineering.
Los de QA que sean guiados por un product manager.

BUEN DÌA
ESTARÌAN EN VP ENGINEERING

tal vez a todos dentro de un equipo como un servicio interno o CoE, también como parte del producto (cross)

Dentro de verticales de productos. Es la mejor opción para que cada producto tenga sus perfiles de DBA, QA, DS.

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.

desde mi punto de vista entrarían al nivel del VP of Engineering en una área aparte y reportarían al CEO

QA y marketing copywritting a vp

VP ENGENIEERIENG

en una vp transversal

DC.-De todos los productor
DBAs.-De todos los productos en casos esten relacionados
QA.-De todos los productos
M-Cting .-Por cada producto

los tres DS, BD y QA reportan a VP Engineering
Marketing y copywriting a VP of product

Debajo de Head of product ubicaría a: QA y Marketing Copywriting

Debajo de VP of engineering ubicaría a: •Data Science y DBAs

Niveles

  1. CEO /CTO
    2 HEAD PRODUCT, VP ENGINEERING, DATA SCIENCIE
  2. HEAD PRODUCT (MARKETING Y PRODUCT MANAGER) Y VP ENGINERING (IT aRCHITECS DEVOPS, DBA Y QA)

data science–>vp of engineering
DBAs–>vp of engineering
QA–>product manager
Mk y copywriting–>head of product

Data Sciences con DevOps
DBA Con DevOPs
QA Con equipo de Devs
MArketing Con equipo de diseño

Va mi aporte

Los científicos de datos podría ser un recurso que podría pasar de un grupo de DEVs a otro. Depende del producto, si este producto inluye servicios de analítica, lo podría como parte del equipo desarrollador de las bases de datos. Los DBA, si estarían en todos los equipos desarrolladores, no me cabe en la cabeza una aplicación sin un sistema de datos, sea este típico DB relacional o de otro tipo.

a los data scientist los pondria a la par de los vp de productos, ya que se tiene que autorizar para información sencible

No entiendo cual es la diferencia entre Product Manager y Product Owner?

Freddy: "CEO que probablemente eres tu"
Yo: print(‘Hello World’)