Aperia Technologies opracowuje systemy zarządzania oponami dla flot pojazdów użytkowych. Platforma Halo łączy automatyczne pompowanie opon z monitorowaniem ich ciśnienia, a Halo Connect wykorzystuje uczenie maszynowe do wczesnego wykrywania potencjalnych problemów z oponami. Według firmy jej technologie sprawdziły się w branży na dystansie ponad 100 miliardów mil i mają pomagać flotom wydłużać żywotność opon, poprawiać efektywność paliwową, utrzymywać pojazdy w gotowości oraz zwiększać bezpieczeństwo eksploatacji.
Analityk danych sprzętowych
Analizuj dane IoT i telematyczne na potrzeby rozwiązań Aperia Technologies dla pojazdów użytkowych. Korzystaj z pulpitów, modelowania i potoków danych, aby zwiększać niezawodność sprzętu, jego wydajność i satysfakcję klientów.
Stany Zjednoczone95 000 $ – 123 000 $ / rok
ZdalniePełny etatJuniorPoziom średniWymagany Język: angielskiAnalityk danychOpis
- Twórz pulpity, raporty i prezentacje przy użyciu QuickSight, Tableau lub bibliotek Pythona.
- Analizuj napływające dane z czujników i dane analityczne, aby wykrywać trendy, anomalie i potencjalne problemy w terenie.
- Stosuj modele statystyczne i uczenie maszynowe, aby rekomendować usprawnienia niezawodności i wydajności sprzętu.
- Porównuj wyniki różnych wersji oprogramowania układowego, aby weryfikować ulepszenia i wykrywać regresje.
- Współpracuj z zespołami inżynierii sprzętu, zarządzania produktem, analizy danych i obsługi klienta.
- Przedstawiaj wnioski oparte na danych w odpowiedzi na pytania klientów dotyczące wydajności produktów i anomalii.
- Rekomenduj narzędzia, metody i procesy, które zwiększają możliwości analityczne i efektywność operacyjną.
- Pomagaj tworzyć potoki danych zapewniające niezawodne pobieranie, przetwarzanie i przechowywanie dużych ilości danych z terenu.
- Zapewniaj zespołom dostęp do danych i narzędzi potrzebnych do podejmowania świadomych decyzji.
- Wykorzystuj dane z terenu do planowania przyszłych funkcji sprzętu i oprogramowania.
Wymagania
- Wymagane jest stałe uprawnienie do pracy w Stanach Zjednoczonych bez obecnego ani przyszłego sponsorowania przez pracodawcę.
- Kandydaci ze statusem F-1, OPT lub STEM OPT nie kwalifikują się.
- Wykształcenie wyższe, co najmniej licencjackie, w dziedzinie data science, informatyki lub pokrewnej.
- 2–4 lata doświadczenia w analizie danych; mile widziane doświadczenie związane ze sprzętem lub IoT.
- Biegła znajomość Pythona, SQL, MATLAB-a lub Excela w zakresie analizy danych i modelowania.
- Doświadczenie z narzędziami do wizualizacji, takimi jak QuickSight, Tableau, Streamlit lub Looker.
- Dobra znajomość modelowania statystycznego, uczenia maszynowego i analizy szeregów czasowych.
- Doświadczenie z usługami AWS, takimi jak S3, Redshift, Kinesis lub IoT Core, albo podobnymi platformami chmurowymi będzie dodatkowym atutem.
- Dobrze rozwinięte umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów.
- Umiejętność przekładania wyników analizy danych na praktyczne wnioski.
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i zdolność jasnego wyjaśniania złożonych danych osobom technicznym i nietechnicznym.
Benefity
- Dodatkowe wynagrodzenie może obejmować udziały kapitałowe.
- Dodatkowe wynagrodzenie może obejmować premie.
- Dodatkowe wynagrodzenie może obejmować dodatki.
- Ubezpieczenie medyczne.
- Ubezpieczenie stomatologiczne.
- Ubezpieczenie wzroku.
- Plan emerytalny 401(k).
- Ubezpieczenie od długotrwałej niezdolności do pracy.