Científico de Datos Aplicado Senior, Inteligencia de Flotas

Un poco sobre nosotros…Fleetio es una plataforma de software moderna que ayuda a miles de organizaciones en todo el mundo a gestionar sus operaciones de flotas. La tecnología de transporte es un mercado en auge, y estamos liderando el camino con fanáticos entusiastas y nuevos clientes que se registran cada día. Recaudamos $450M en nuestra ronda de financiación Serie D en marzo de 2025 y estamos en una trayectoria emocionante como empresa. Fleetio también es un orgulloso miembro fundador de la Rails Foundation.

Más sobre nuestro equipo y empresa:

• Video de descripción general de Fleetio: https://www.youtube.com/watch?v=YoXyXTFWbkg
• Nuestra página de carreras: https://www.fleetio.com/careers

Fleetio busca un Científico de Datos Aplicado Senior con mentalidad de producto para unirse a nuestro equipo de Inteligencia de Flotas. Ayudarás a convertir años de datos de mantenimiento y operación de flotas en inteligencia confiable y accionable que ayude a los clientes a anticipar lo que viene y tomar mejores decisiones sobre uso, costo, disponibilidad, riesgo de mantenimiento y ciclo de vida de los activos.

Este es un rol aplicado en la intersección de la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de analítica y el desarrollo de productos. Trabajarás en estrecha colaboración con Gerentes de Producto, Diseñadores, Ingenieros de Software y socios de Datos para identificar problemas de predicción valiosos, desarrollar modelos prácticos y llevarlos a flujos de trabajo orientados al cliente. Tu objetivo es ofrecer inteligencia que cambie una decisión, llegue con tiempo suficiente para actuar y comunique la incertidumbre con honestidad.

Tu mandato inicial se basará en el trabajo confirmado de Inteligencia de Flotas: inteligencia de utilización y neumáticos, medición de ROI, modelos predictivos existentes y los fundamentos analíticos necesarios para respaldar la inteligencia orientada al cliente. Evaluarás la calidad actual de los modelos, establecerás líneas base creíbles y ayudarás al equipo a lanzar capacidades útiles mientras fortaleces sus prácticas de ciencia de datos.

Con el tiempo, ayudarás a evaluar y dar forma a las oportunidades para la Inteligencia Predictiva de Flotas, incluyendo proyección, anticipación e inferencia de riesgo. Ayudarás a determinar qué oportunidades son técnicamente creíbles, valiosas para los clientes y están listas para convertirse en inversiones de producto duraderas.

Más sobre nuestro equipo y empresa

• Mira nuestros videos de cultura: https://fleet.io/culture
• Cultura de ingeniería, proceso de entrevistas y videos: https://www.fleetio.com/careers/engineering
• Video de descripción general de Fleetio: https://www.youtube.com/watch?v=IlvIbwZT3oU
• Más sobre la plataforma Fleetio: https://www.fleetio.com/features
• Documentación de API: https://developer.fleetio.com

Esta es una oportunidad remota y está abierta a candidatos en Estados Unidos, Canadá o México.

Quién eres

Eres un científico de datos aplicado que disfruta trabajar en problemas de producto ambiguos y de alto valor. Puedes traducir una decisión de cliente o negocio en un problema de modelado medible, establecer una línea base creíble y mejorarla iterativamente. Sabes cuándo la estadística simple o la proyección determinista es la respuesta correcta y cuándo se justifica un enfoque de aprendizaje automático.

Te importa profundamente la corrección, la explicabilidad y la confianza. Te sientes cómodo comunicando intervalos de confianza, limitaciones y brechas de datos a socios técnicos y no técnicos. Colaboras bien con ingenieros de software y datos, pero puedes explorar datos de forma independiente, construir modelos de calidad de producción, definir métodos de evaluación y guiar cómo deben aparecer los resultados del modelo en una experiencia de producto.

Eres pragmático, con mentalidad de producto y orientado a resultados. Prefieres lanzar un pronóstico útil y bien calibrado que un modelo impresionante que no cambie una decisión del cliente.

Tu impacto

• Ayudar a entregar iniciativas de Inteligencia de Flotas a corto plazo, incluyendo inteligencia de neumáticos, inteligencia de utilización, medición de ROI, modelos predictivos existentes y los fundamentos analíticos que respaldan la inteligencia orientada al cliente.
• Evaluar y desarrollar proyecciones o modelos predictivos creíbles para el uso de flotas, costo de mantenimiento, disponibilidad, condición y riesgo de falla, y decisiones de ciclo de vida de activos a medida que la dirección del producto y la evidencia maduren.
• Traducir preguntas de producto en hipótesis claras, variables objetivo, líneas base, planes de evaluación e hitos de entrega incrementales.
• Explorar los datos de mantenimiento, uso, costo, órdenes de trabajo, telemática, garantía e historial de activos de Fleetio para identificar señales predictivas y brechas de datos materiales.
• Construir, validar y operacionalizar modelos desde la experimentación hasta el monitoreo de producción y la iteración.
• Definir métricas de calidad de modelo, umbrales de confianza, detección de deriva y bucles de retroalimentación apropiados para el costo y la reversibilidad de la decisión del cliente.
• Asociarse con Producto y Diseño para hacer que los resultados del modelo sean comprensibles, explicables y accionables dentro de los flujos de trabajo donde los clientes ya toman decisiones.
• Establecer prácticas reutilizables para experimentación, documentación de modelos, validación, monitoreo y afirmaciones responsables sobre el rendimiento predictivo.
• Comunicar hallazgos, compensaciones, riesgos y recomendaciones claramente a socios técnicos, líderes de producto y ejecutivos.
• Compartir conocimiento a través de revisiones de diseño, documentación, emparejamiento y mentoría en Inteligencia de Flotas y equipos adyacentes.

Tu experiencia

• 5+ años de experiencia en ciencia de datos aplicada, aprendizaje automático, modelado estadístico o un rol estrechamente relacionado.
• Un historial de desarrollo y lanzamiento de modelos o sistemas de apoyo a decisiones que influyeron en resultados reales de clientes o negocios.
• Fuerte competencia con DBT, Python y SQL, incluyendo análisis exploratorio, ingeniería de características, desarrollo de modelos y evaluación en grandes conjuntos de datos.
• Sólida base en estadística y fundamentos de aprendizaje automático, incluyendo selección de modelos, validación, calibración, incertidumbre, sesgo y análisis de errores.
• Experiencia con pronóstico de series temporales, regresión, clasificación, ranking, detección de anomalías, análisis de supervivencia o confiabilidad, u optimización; la profundidad en varias de estas áreas es más importante que la amplitud en todas ellas.
• Experiencia llevando modelos más allá de los cuadernos a flujos de trabajo de producción confiables, incluyendo versionado, pruebas, despliegue, observabilidad, monitoreo de rendimiento y estrategias de reentrenamiento o actualización.
• Experiencia usando plataformas de datos en la nube modernas y flujos de trabajo de transformación como Snowflake, dbt y herramientas de orquestación en apoyo del trabajo de modelado aplicado.
• Capacidad para identificar limitaciones de calidad de datos, recomendar mejoras y colaborar con ingenieros de datos en pipelines y confiabilidad de fuentes.
• Excelente comunicación escrita y verbal, particularmente al explicar métodos complejos, incertidumbre y compensaciones a no especialistas.
• Experiencia trabajando de forma transversal con Producto, Diseño, Ingeniería de Software e Ingeniería de Datos.

Considerado un plus

• Experiencia en flotas, transporte, mantenimiento, confiabilidad, gestión de activos, seguros, logística u otro dominio operativo.
• Experiencia modelando costo de mantenimiento, falla de equipos, vida útil restante, exposición a garantía, utilización, demanda o decisiones de reemplazo de activos.
• Familiaridad con capas semánticas y herramientas de analítica como ThoughtSpot o Cube.
• Experiencia diseñando experimentos o evaluando recomendaciones cuando las pruebas aleatorizadas no son prácticas.
• Experiencia contribuyendo a productos de software orientados al cliente o colaborando estrechamente con ingenieros de producto full-stack.
• Estudios de posgrado en estadística, ciencia de datos, ciencias de la computación, investigación de operaciones, matemáticas aplicadas, economía u otro campo cuantitativo relacionado.

Beneficios

• Múltiples opciones de cobertura médica/dental (100% de cobertura para el empleado, 50% para la familia)
• Seguro de visión
• Opciones de acciones de incentivo
• Igualación de 401(k) del 4%
• PTO - 4 semanas (aumenta en el segundo año)
• 12 días festivos de la empresa + 2 días festivos flotantes
• Licencia parental - padre que da a luz (16 semanas pagadas) no gestante (4 semanas pagadas)
• Opciones de FSA y HSA
• Discapacidad a corto y largo plazo (corto plazo 100% pagado)
• Fondos para servicio comunitario
• Fondos para desarrollo profesional
• Fondo de bienestar - $150 trimestral
• Estipendio para gastos de negocio - $125 trimestral
• Mac laptop + estipendio de equipo para nuevos empleados
• Cocina totalmente abastecida con muchas bebidas y refrigerios (solo BHM)
• Amigable con el trabajo remoto desde 2012 #LI-Remote

Fleetio ofrece igualdad de oportunidades de empleo a todos los empleados y solicitantes y prohíbe la discriminación y el acoso. Celebramos la diversidad y estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo para todos. Todo empleo se decide sobre la base de calificaciones, mérito y necesidad del negocio.

Esta solicitud no tiene la intención de crear ni crea un contrato u oferta de empleo. El empleo con Fleetio es a voluntad.

Si tiene una discapacidad o una necesidad especial que requiera una adaptación para completar la solicitud en línea, por favor háganoslo saber llamando al (205) 718-7500.