Analyste de données – Customer Success

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Viaduct

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11 - 50 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

💰 Series B en 2024-06

Automotive • Artificial Intelligence • SaaS

Viaduct est une plateforme d'intelligence artificielle conçue pour aider les fabricants d'équipements d'origine (OEM) automobiles, les flottes et les fournisseurs à réduire les coûts de qualité et à mettre en œuvre des stratégies de maintenance prédictive à grande échelle. En traitant plus de 100 milliards de miles suivis via la télématique et plus de 100 To de données mensuellement, Viaduct permet aux responsables de la qualité et de la maintenance de minimiser les dépenses de garantie, de prédire l'état de santé des véhicules et d'améliorer les routines de maintenance préventive. La plateforme fournit des informations permettant d'identifier les véhicules à haut risque tôt, aidant à effectuer l'entretien et la maintenance avant que des pannes sur la route ne surviennent. Viaduct propose divers plans tarifaires adaptés à différents besoins en données et tailles d'équipe, soutenant des solutions analytiques évolutives et personnalisées.

Description

• Soutenir l'équipe Customer Success Analytics en apportant une expertise technique aux Engagement Managers • Répondre aux questions analytiques et améliorer la base de code • Découvrir l'histoire et la mission de Viaduct • Faire connaissance avec chaque membre de l'équipe • Comprendre l'architecture système de Viaduct • Explorer en profondeur les spécificités des données de véhicules • Assister à la réunion hebdomadaire de l'entreprise et aux tech talks d'ingénierie • Comprendre la feuille de route produit et les problématiques de nos clients • Contribuer au développement de nouvelles fonctionnalités produit • Refactoriser du code, améliorer la couverture des tests ou automatiser un processus manuel lors d'un hack day engineering • Créer un lien de confiance avec les clients que vous accompagnez • Accompagner quotidiennement les clients pour délivrer de la valeur • Améliorer le processus d'intégration pour les futurs recrutements • Se présenter lors de la réunion d'entreprise et présenter son travail lors d'un tech talk d'ingénierie • Participer au processus de recrutement et aider à trouver de nouveaux talents

🎯 Exigences

• Expérience à piloter un projet de la conception à la mise en œuvre • 3 à 6 ans d'expérience en tant qu'analyste de données à temps plein • Capacité à analyser des données, répondre à des questions et synthétiser les résultats • Maîtrise de Python • À l'aise pour explorer les données et répondre à des questions avec SQL • Construire des tableaux de bord analytiques pour aider les clients à comprendre leurs données • Analyser les données pour identifier tendances, causes profondes, anomalies et autres problématiques afin de générer de la valeur pour le client • Valider les préoccupations des clients et élaborer des solutions, réponses ou recommandations • Expérience de l'analyse de séries temporelles sur de grands volumes de données • Manipuler de grands volumes de données en rédigeant et en modifiant des requêtes SQL • Maintenir et améliorer des pipelines de données écrits en Python, idéalement avec une expérience du framework Kedro • L'expérience du développement, de la supervision et de l'itération de modèles ML (Machine Learning) en production constituera un atout majeur • Expérience des données automobiles ou télématiques appréciée

🏖️ Avantages

• Respecter nos politiques et procédures relatives à la sécurité et à la confidentialité • Suivre les directives du manuel de l'employé • Respecter les recommandations OWASP Top 10 lors de l'implémentation et de la revue de code • Participer aux formations d'intégration et aux formations annuelles sur la sécurité et la confidentialité • Considérer la sécurité et la confidentialité des données comme l'une de vos principales responsabilités • Signaler les incidents de sécurité que vous découvrez en tant que bugs • Obtenir l'approbation de l'équipe Sécurité avant d'ajouter un nouveau logiciel tiers à notre codebase • Prendre en compte explicitement les implications de sécurité lors des revues de pull requests (PR)