Aperia Technologies розробляє системи керування шинами для комерційних автопарків. Платформа Halo поєднує автоматичне підкачування шин із моніторингом тиску, а Halo Connect використовує машинне навчання, щоб завчасно виявляти потенційні проблеми із шинами. За словами компанії, її технології використовувалися в галузі на дистанції понад 100 мільярдів миль і покликані допомагати автопаркам подовжувати строк служби шин, підвищувати паливну економічність, підтримувати транспортні засоби в робочому стані та сприяти безпечнішій експлуатації.
Аналітик даних апаратних систем
Аналізуйте дані IoT і телематики для рішень Aperia Technologies у сфері комерційного транспорту. Використовуйте панелі моніторингу, моделювання й конвеєри даних, щоб підвищувати надійність обладнання, продуктивність і задоволеність клієнтів.
Опис
- Створюйте панелі моніторингу, звіти й презентації за допомогою QuickSight, Tableau або бібліотек Python.
- Аналізуйте вхідні дані датчиків і аналітики, щоб виявляти тенденції, аномалії та можливі проблеми під час експлуатації.
- Застосовуйте статистичні моделі й машинне навчання, щоб рекомендувати способи підвищення надійності та продуктивності обладнання.
- Порівнюйте результати різних версій прошивки, щоб перевіряти покращення й виявляти регресії.
- Співпрацюйте з командами розробки обладнання, управління продуктами, аналізу даних і підтримки клієнтів.
- Надавайте висновки на основі даних у відповідь на запитання клієнтів про продуктивність продуктів і аномалії.
- Рекомендуйте інструменти, методи й процеси, що посилюють аналітичні можливості та операційну ефективність.
- Допомагайте створювати конвеєри даних для надійного збору, обробки та зберігання великих обсягів польових даних.
- Забезпечуйте командам доступ до даних та інструментів, необхідних для обґрунтованих рішень.
- Використовуйте польові дані для планування майбутніх функцій обладнання та програмного забезпечення.
Вимоги
- Потрібен постійний дозвіл на роботу у США без поточного або майбутнього спонсорства з боку роботодавця.
- Кандидати зі статусом F-1, OPT або STEM OPT не можуть претендувати на цю посаду.
- Ступінь бакалавра в галузі науки про дані, комп’ютерних наук або суміжній галузі.
- 2–4 роки досвіду аналізу даних; досвід роботи з обладнанням або IoT буде перевагою.
- Впевнене володіння Python, SQL, MATLAB або Excel для аналізу даних і моделювання.
- Досвід роботи з інструментами візуалізації, такими як QuickSight, Tableau, Streamlit або Looker.
- Глибоке розуміння статистичного моделювання, машинного навчання й аналізу часових рядів.
- Досвід роботи із сервісами AWS, такими як S3, Redshift, Kinesis або IoT Core, чи аналогічними хмарними платформами буде перевагою.
- Сильні аналітичні навички та вміння розв’язувати проблеми.
- Здатність перетворювати результати аналізу даних на практичні висновки.
- Відмінні комунікативні навички й уміння зрозуміло пояснювати складні дані технічним і нетехнічним фахівцям.
Переваги
- Додаткова компенсація може включати часткову участь у капіталі компанії.
- Додаткова компенсація може включати бонуси.
- Додаткова компенсація може включати виплати на окремі витрати.
- Медичне страхування.
- Стоматологічне страхування.
- Страхування зору.
- Пенсійний план 401(k).
- Страхування на випадок тривалої непрацездатності.