Aperia Technologies utvikler dekkhåndteringssystemer for kommersielle kjøretøyflåter. Halo-plattformen kombinerer automatisk dekkfylling med overvåking av dekktrykket, mens Halo Connect bruker maskinlæring til å varsle om mulige dekkproblemer på et tidlig tidspunkt. Selskapet oppgir at teknologien er støttet av mer enn 100 milliarder miles med bruk i bransjen, og er utviklet for å hjelpe flåter med å forlenge dekkenes levetid, forbedre drivstofføkonomien, holde kjøretøyene i drift og bidra til tryggere drift.
Dataanalytiker for maskinvare
Analyser IoT- og telematikkdata for Aperia Technologies’ løsninger for nyttekjøretøy. Bruk dashbord, modellering og datapipelines for å forbedre maskinvarens pålitelighet, ytelse og kundeopplevelser.
Beskrivelse
- Bygg dashbord, rapporter og presentasjoner med QuickSight, Tableau eller Python-biblioteker.
- Analyser innkommende sensor- og analysedata for å finne trender, avvik og mulige problemer ute i felt.
- Bruk statistiske modeller og maskinlæring til å anbefale forbedringer av maskinvarens pålitelighet og ytelse.
- Sammenlign resultater fra fastvareversjoner for å bekrefte forbedringer og identifisere tilbakegang.
- Samarbeid med team innen maskinvareteknikk, produktledelse, datavitenskap og kundestøtte.
- Gi datadrevne innsikter som svar på kundenes spørsmål om produktytelse og avvik.
- Anbefal verktøy, metoder og prosesser som styrker analysemulighetene og den operative effektiviteten.
- Bidra til å bygge datapipelines for pålitelig innhenting, behandling og lagring av store mengder feltdata.
- Sørge for at teamene har dataene og verktøyene de trenger for å ta informerte beslutninger.
- Bruke feltdata som grunnlag for framtidige maskinvare- og programvarefunksjoner.
Krav
- Må ha varig arbeidstillatelse i USA uten behov for nåværende eller framtidig sponsing fra arbeidsgiver.
- Kandidater med F-1-, OPT- eller STEM OPT-status er ikke kvalifisert.
- Bachelorgrad innen datavitenskap, informatikk eller et beslektet fagområde.
- 2–4 års erfaring med dataanalyse; erfaring med maskinvare eller IoT er ønskelig.
- Gode ferdigheter i Python, SQL, MATLAB eller Excel til dataanalyse og modellering.
- Erfaring med visualiseringsverktøy som QuickSight, Tableau, Streamlit eller Looker.
- God forståelse av statistisk modellering, maskinlæring og analyse av tidsseriedata.
- Erfaring med AWS-tjenester som S3, Redshift, Kinesis eller IoT Core, eller lignende skyplattformer, er en fordel.
- Sterke analytiske evner og gode problemløsningsevner.
- Evne til å gjøre datafunn om til konkrete innsikter.
- Svært gode kommunikasjonsevner og evne til å forklare komplekse data tydelig for både tekniske og ikke-tekniske interessenter.
Fordeler
- Tilleggskompensasjon kan omfatte aksjer.
- Tilleggskompensasjon kan omfatte bonuser.
- Tilleggskompensasjon kan omfatte stipend.
- Helseforsikring.
- Tannforsikring.
- Synsforsikring.
- 401(k).
- Langtids uføreforsikring.