Aperia Technologies는 상용 차량 운행사를 위한 타이어 관리 시스템을 개발합니다. Halo 플랫폼은 타이어 자동 공기 주입과 공기압 모니터링을 결합하며, Halo Connect는 머신러닝을 활용해 잠재적인 타이어 문제를 조기에 감지합니다. 회사에 따르면 이 기술은 업계에서 1,000억 마일이 넘는 주행에 적용되었으며, 차량 운행사의 타이어 수명 연장, 연비 개선, 차량 가동 유지와 더 안전한 운행을 지원하도록 설계되었습니다.
하드웨어 데이터 분석가
Aperia Technologies의 상용차 솔루션을 위해 IoT 및 텔레매틱스 데이터를 분석합니다. 대시보드, 모델링, 데이터 파이프라인을 활용해 하드웨어 신뢰성, 성능, 고객 성과를 개선합니다.
설명
- QuickSight, Tableau 또는 Python 라이브러리로 대시보드, 보고서, 프레젠테이션을 구축합니다.
- 수집되는 센서 및 분석 데이터를 살펴 추세, 이상 징후, 현장 문제 가능성을 파악합니다.
- 통계 모델과 머신러닝을 적용해 하드웨어 신뢰성 및 성능 개선 방안을 제안합니다.
- 펌웨어 버전별 출력을 비교해 개선 사항을 검증하고 성능 저하를 찾아냅니다.
- 하드웨어 엔지니어링, 제품 관리, 데이터 과학, 고객 지원 팀과 협업합니다.
- 제품 성능 및 이상 징후에 관한 고객 문의에 데이터 기반 인사이트를 제공합니다.
- 분석 역량과 운영 효율성을 높이는 도구, 방법, 프로세스를 제안합니다.
- 대규모 현장 데이터를 안정적으로 수집, 처리, 저장하는 데이터 파이프라인 구축을 지원합니다.
- 각 팀이 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내리는 데 필요한 데이터 접근 권한과 도구를 갖추도록 합니다.
- 현장 데이터를 향후 하드웨어 및 소프트웨어 기능 개발에 반영합니다.
지원 자격
- 미국에서 계속 근무할 수 있는 자격이 있어야 하며 현재 또는 향후 고용주 스폰서십이 필요하지 않아야 합니다.
- F-1, OPT 또는 STEM OPT 신분인 지원자는 지원할 수 없습니다.
- 데이터 과학, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위.
- 데이터 분석 경력 2~4년. 하드웨어 관련 또는 IoT 경력이 있으면 우대합니다.
- 데이터 분석 및 모델링을 위한 Python, SQL, MATLAB 또는 Excel 활용 능력.
- QuickSight, Tableau, Streamlit, Looker 등의 시각화 도구 사용 경험.
- 통계 모델링, 머신러닝, 시계열 데이터 분석에 대한 깊은 이해.
- S3, Redshift, Kinesis, IoT Core 등의 AWS 서비스 또는 유사한 클라우드 플랫폼 경험이 있으면 우대합니다.
- 뛰어난 분석력과 문제 해결 능력.
- 데이터 분석 결과를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 능력.
- 기술 및 비기술 이해관계자에게 복잡한 데이터를 명확하게 설명하는 뛰어난 의사소통 능력.
복리후생
- 추가 보상에는 지분 보상이 포함될 수 있습니다.
- 추가 보상에는 보너스가 포함될 수 있습니다.
- 추가 보상에는 수당이 포함될 수 있습니다.
- 의료 보험.
- 치과 보험.
- 시력 보험.
- 401(k).
- 장기 장애 보험.