Aperia Technologies 为商用车队开发轮胎管理系统。其 Halo 平台将轮胎自动充气与胎压监测相结合，Halo Connect 则利用机器学习及早识别潜在轮胎问题。公司表示，其技术已在行业中应用超过 1000 亿英里，旨在帮助车队延长轮胎寿命、提高燃油经济性、保持车辆正常运营，并支持更安全的作业。
硬件数据分析师
分析物联网和远程信息处理数据，支持 Aperia Technologies 的商用车解决方案。 通过仪表板、建模和数据管道提升硬件可靠性、性能与客户体验。
描述
- 使用 QuickSight、Tableau 或 Python 库构建仪表板、报告和演示文稿。
- 分析传入的传感器与分析数据，发现趋势、异常及潜在现场问题。
- 应用统计模型和机器学习，提出提升硬件可靠性和性能的建议。
- 比较不同固件版本的输出，验证改进效果并识别性能回退。
- 与硬件工程、产品管理、数据科学和客户支持团队协作。
- 提供数据洞察，解答客户关于产品性能和异常情况的问题。
- 推荐工具、方法和流程，以增强分析能力并提高运营效率。
- 协助构建数据管道，可靠地采集、处理和存储大规模现场数据。
- 确保各团队拥有做出明智决策所需的数据访问权限和工具。
- 利用现场数据为未来的硬件和软件功能提供参考。
任职要求
- 必须持续获准在美国工作，且目前及未来均无需雇主担保。
- 持有 F-1、OPT 或 STEM OPT 身份的候选人不符合资格。
- 拥有数据科学、计算机科学或相关领域的学士学位。
- 具有 2 至 4 年数据分析经验；有硬件相关或物联网经验者优先。
- 熟练使用 Python、SQL、MATLAB 或 Excel 进行数据分析和建模。
- 具有使用 QuickSight、Tableau、Streamlit 或 Looker 等可视化工具的经验。
- 深入理解统计建模、机器学习和时间序列数据分析。
- 具有 AWS 服务（如 S3、Redshift、Kinesis 或 IoT Core）或类似云平台的经验者优先。
- 具备出色的分析和解决问题能力。
- 能够将数据发现转化为可执行的洞察。
- 沟通能力出色，能够向技术和非技术相关方清晰解释复杂数据。
福利待遇
- 额外薪酬可能包括股权。
- 额外薪酬可能包括奖金。
- 额外薪酬可能包括津贴。
- 医疗保险。
- 牙科保险。
- 视力保险。
- 401(k) 退休储蓄计划。
- 长期伤残保险。