Aperia Technologies entwickelt Reifenmanagementsysteme für gewerbliche Fahrzeugflotten. Die Halo-Plattform kombiniert automatische Reifenbefüllung mit Reifendrucküberwachung, während Halo Connect mithilfe von maschinellem Lernen mögliche Reifenprobleme frühzeitig erkennt. Nach Angaben des Unternehmens basiert die Technologie auf mehr als 100 Milliarden gefahrenen Branchenmeilen. Sie soll Flotten dabei helfen, die Lebensdauer der Reifen zu verlängern, den Kraftstoffverbrauch zu senken, die Fahrzeugverfügbarkeit zu verbessern und einen sichereren Betrieb zu unterstützen.
Hardware-Datenanalyst
Analysieren Sie IoT- und Telematikdaten für Lösungen von Aperia Technologies für Nutzfahrzeuge. Nutzen Sie Dashboards, Modellierung und Datenpipelines, um Zuverlässigkeit, Leistung und Kundenergebnisse zu verbessern.
Vereinigte Staaten95.000 $ – 123.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: EnglischDatenanalystBeschreibung
- Erstellen Sie Dashboards, Berichte und Präsentationen mit QuickSight, Tableau oder Python-Bibliotheken.
- Analysieren Sie eingehende Sensor- und Analysedaten, um Trends, Anomalien und mögliche Probleme im Feldeinsatz zu erkennen.
- Wenden Sie statistische Modelle und maschinelles Lernen an, um Verbesserungen der Hardwarezuverlässigkeit und -leistung zu empfehlen.
- Vergleichen Sie die Ausgaben verschiedener Firmwareversionen, um Verbesserungen zu überprüfen und Rückschritte zu erkennen.
- Arbeiten Sie mit den Teams für Hardwareentwicklung, Produktmanagement, Data Science und Kundensupport zusammen.
- Liefern Sie datengestützte Erkenntnisse, um Kundenfragen zur Produktleistung und zu Anomalien zu beantworten.
- Empfehlen Sie Tools, Methoden und Prozesse, die Analysefähigkeiten und betriebliche Effizienz stärken.
- Helfen Sie beim Aufbau von Datenpipelines für die zuverlässige Erfassung, Verarbeitung und Speicherung großer Mengen von Felddaten.
- Stellen Sie sicher, dass Teams über den erforderlichen Datenzugriff und die nötigen Tools für fundierte Entscheidungen verfügen.
- Nutzen Sie Felddaten als Grundlage für künftige Hardware- und Softwarefunktionen.
Anforderungen
- Sie müssen dauerhaft berechtigt sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten, ohne derzeitiges oder zukünftiges Sponsoring durch einen Arbeitgeber.
- Bewerberinnen und Bewerber mit F-1-, OPT- oder STEM-OPT-Status kommen nicht infrage.
- Bachelorabschluss in Data Science, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- 2–4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse; Erfahrung mit Hardware oder IoT ist von Vorteil.
- Sicherer Umgang mit Python, SQL, MATLAB oder Excel für Datenanalysen und Modellierung.
- Erfahrung mit Visualisierungstools wie QuickSight, Tableau, Streamlit oder Looker.
- Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Zeitreihenanalyse.
- Erfahrung mit AWS-Diensten wie S3, Redshift, Kinesis oder IoT Core oder mit ähnlichen Cloudplattformen ist von Vorteil.
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Fähigkeit, Datenerkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen zu übertragen.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Daten für technische und nichttechnische Beteiligte verständlich zu erklären.
Zusatzleistungen
- Zusätzliche Vergütung kann Aktien umfassen.
- Zusätzliche Vergütung kann Boni umfassen.
- Zusätzliche Vergütung kann Zuschüsse umfassen.
- Krankenversicherung.
- Zahnzusatzversicherung.
- Sehversicherung.
- 401(k)-Altersvorsorgeplan.
- Versicherung gegen langfristige Arbeitsunfähigkeit.