Fleetio hutengeneza programu ya usimamizi wa magari kwa mashirika yanayoendesha magari na mali nyingine zinazohamishika. Mfumo wake huunganisha matengenezo ya magari, ufuatiliaji wa mafuta, usimamizi wa madereva, taratibu za uzingatiaji wa kanuni, na data ya uendeshaji ili timu za magari ziweze kufuatilia utendaji, kubaini uzembe, na kufanya maamuzi yenye taarifa bora zaidi. Kampuni hiyo iliyoanzishwa mwaka 2012 inahudumia sekta za usafirishaji wa mizigo, usafiri, na ushauri.
Mhandisi Mwandamizi wa Uchanganuzi katika Fleetio (Kazi ya Mbali)
Ongoza uhandisi wa uchanganuzi katika Fleetio kwa kujenga miundo ya dbt, tabaka za kisemantiki, dashibodi na suluhisho za data zinazotumia AI kwa usimamizi wa meli za magari.
Maelezo
- Tafuta na upendekeze fursa zenye athari kubwa ambapo data, uchanganuzi au otomatiki vinaweza kuboresha matokeo ya biashara.
- Ongoza miradi kuanzia kufafanua tatizo hadi utekelezaji, matumizi na upimaji wa matokeo.
- Fanya kazi moja kwa moja na washikadau ili kufafanua malengo, kujaribu dhana na kuunda suluhisho za changamoto zisizo wazi.
- Unda miundo ya data inayoweza kupanuliwa na iliyo tayari kwa uzalishaji kwa kutumia dbt.
- Jenga misingi ya data inayoweza kutumika tena na uwezo wa tabaka za kisemantiki kwa BI, michakato ya uendeshaji, ujifunzaji wa mashine na programu za AI.
- Imarisha ubora, uthabiti na utumiaji wa data kupitia uundaji wa miundo, majaribio, uwekaji wa nyaraka na usimamizi wa vipimo.
- Boresha mbinu za kiufundi na kiuchanganuzi za timu kupitia usanifu thabiti na kushirikiana maarifa.
- Kulingana na vipaumbele, tengeneza miundo sanifu ya data, boresha tabaka la kisemantiki, toa dashibodi na uchanganuzi wa kujihudumia, jenga miundo ya utabiri, tumia data katika mtiririko wa kazi za uendeshaji na tengeneza mifano ya mawakala wa AI.
Mahitaji
- Miaka 5–7 ya uzoefu wa kutatua matatizo changamano ya biashara kwa kutumia data katika uhandisi wa uchanganuzi, uhandisi wa data, sayansi ya data, uchanganuzi au nyanja inayohusiana.
- Uwezo uliothibitishwa wa kutambua fursa kwa kujitegemea na kuongoza miradi kutoka wazo la awali hadi uwasilishaji na matumizi.
- Uzoefu wa kushirikiana moja kwa moja na washikadau wa biashara na kuathiri wigo wa bidhaa pamoja na mbinu za kutatua matatizo.
- Ujuzi wa hali ya juu wa SQL na ustadi wa Python.
- Uzoefu mkubwa wa kutumia dbt na Snowflake kuunda miundo safi ya data inayoweza kutumika tena.
- Uzoefu wa kujenga na kusimamia dashibodi katika majukwaa ya ujasusi wa biashara.
- Uzoefu wa kubuni au kutumia tabaka za kisemantiki na ufafanuzi wa vipimo unaosimamiwa.
- Ujuzi wa uundaji wa utabiri na dhana za ujifunzaji wa mashine ni faida ya ziada.
- Uzoefu wa reverse ETL na uanzishaji wa data ni faida ya ziada.
- Uzoefu wa uundaji wa front-end na uundaji wa programu zinazotumiwa na watumiaji ni faida ya ziada.
Manufaa
- Chaguo kadhaa za mipango ya afya na meno, zikiwa na bima kamili kwa mfanyakazi na bima ya 50% kwa familia.
- Bima ya kuona.
- Chaguo za hisa za motisha.
- Mpango wa 401(k) wenye mchango unaolingana wa kampuni wa 4%.
- Wiki nne za likizo yenye malipo, zinazoongezeka baada ya miaka miwili.
- Likizo kumi na mbili za kampuni pamoja na likizo mbili zinazobadilika.
- Likizo ya mzazi yenye malipo: wiki 16 kwa mzazi anayejifungua na wiki 4 kwa mzazi asiyekuwa anayejifungua.
- Chaguo za Flexible Spending Account na Health Savings Account.
- Bima ya ulemavu wa muda mfupi na mrefu, ikiwemo bima ya muda mfupi inayolipiwa kikamilifu.
- Fedha za huduma za jamii.
- Fedha za maendeleo ya kitaaluma.
- Mfuko wa ustawi wa $150 kwa kila robo mwaka.
- Posho ya gharama za biashara ya $125 kwa kila robo mwaka.
- Kompyuta mpakato ya Mac na posho ya vifaa kwa waajiriwa wapya.
- Jikoni lenye vinywaji na vitafunio katika makao makuu ya Birmingham.
- Utamaduni wa kazi unaoruhusu kufanya kazi kwa mbali tangu 2012.