MaintainX est la première plateforme mobile au monde dédiée à la gestion des actifs et des tâches dans les environnements industriels et de première ligne. Nous proposons une solution moderne, basée sur l'IoT et le cloud, qui facilite la maintenance, la sécurité et l'exploitation des équipements et installations physiques.

Nous aidons plus de 12 000 organisations, dont Duracell, Univar Solutions, Titan America, McDonald's, Brenntag, Cintas, Xylem et Shell, à atteindre l'excellence opérationnelle et la fiabilité à grande échelle.

À la suite de notre série D de 150 millions de dollars menée par Bain Capital Ventures, Bessemer Ventures, August Capital, Amity Ventures et Ridge Ventures, MaintainX a levé un total de 254 millions de dollars, valorisant la société à 2,5 milliards de dollars.

Alors que nous entrons dans notre prochaine phase de croissance, nous investissons massivement dans l'IA/ML, les LLM et l'IoT industriel afin de transformer le mode de fonctionnement des équipes de première ligne, en prédisant les pannes avant qu'elles ne se produisent, en automatisant les flux de travail et en intégrant l'intelligence dans chaque actif et chaque procédure.

Ce que vous ferez:

• Développer et former des modèles d'apprentissage automatique pour la détection et la classification des défauts à partir de données de capteurs chronologiques, notamment les vibrations, la température, la pression, le débit, etc.
• Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) sur les vibrations, les données OT et les données chronologiques afin de découvrir des informations et d'identifier des modèles indiquant des défauts ou des anomalies.
• Tester et évaluer divers algorithmes, notamment la modélisation chronologique, le traitement des signaux et les méthodes statistiques, afin d'optimiser les performances du modèle.
• Collaborer avec des experts du domaine pour valider les résultats et garantir leur adéquation avec les applications concrètes.
• Documenter les workflows, les expériences et les méthodologies afin de garantir la reproductibilité et le partage des connaissances au sein de l'équipe.
• Être sur appel.

À propos de vous:

• Solides connaissances fondamentales en apprentissage automatique, science des données et modélisation statistique.
• Connaissance des techniques de modélisation de séries chronologiques et de l'ingénierie des caractéristiques.
• Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des cas d'utilisation réels et dans l'amélioration continue des performances des modèles grâce au retour d'information.
• Plus de 3 ans d'expérience avérée en programmation à l'aide d'outils ML standard tels que Python, PyTorch, Tensorflow, etc.
• Maîtrise ou doctorat en informatique, science des données, génie mécanique, génie électrique ou dans un domaine connexe, avec une spécialisation dans la surveillance des conditions ou les applications d'apprentissage automatique.

Une attention particulière est accordée aux candidats présentant les caractéristiques suivantes:

• Expérience pratique dans le développement de modèles pour l'analyse OT et des vibrations, la surveillance de l'état et la détection ou la classification des défauts.
• Connaissance des techniques de traitement du signal (par exemple, transformées de Fourier, analyse par ondelettes) et de leur application aux données OT et de vibrations.

Quels sont les avantages pour vous?:

• Un salaire compétitif et des opportunités d'équité significatives.
• Couverture des soins de santé, des soins dentaires et de la vue.
• Programme d'inscription 401(k) / RRSP.
• Prenez les congés dont vous avez besoin.
• Une culture du travail :
• Vous travaillerez avec des personnes intelligentes, humbles et optimistes à travers le monde.
• Un environnement méritocratique où les idées et les résultats sont publiquement célébrés.

Qui sommes-nous:

MaintainX s'engage à créer un environnement diversifié. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans considération de race, de couleur, de religion, de sexe, d'identité ou d'expression de genre, d'orientation sexuelle, d'origine nationale, de génétique, d'invalidité, d'âge ou de statut d'ancien combattant.