Génie de la flotte

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique talentueux et motivé pour rejoindre Fleet Genie, une start-up dynamique qui révolutionne le domaine de la logistique grâce à une gestion de flotte basée sur l'IA. Les candidats travailleront en étroite collaboration avec notre équipe de data scientists, d'ingénieurs réseau et de concepteurs UX. Le candidat idéal maîtrise l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse de données, car il s'agit de technologies clés pour nos activités. Votre rôle principal serait d'exploiter des modèles de langage avancés qui analysent à la fois les données structurées et non structurées, contribuant ainsi largement à nos interactions révolutionnaires avec les chatbots pilotées par l'IA. Compétences et expérience requises : - Solide connaissance de l'IA et de l'apprentissage automatique. - Expérience des modèles linguistiques et des outils d'analyse de données. - Capacité à travailler en collaboration dans un environnement de démarrage rapide. Responsabilités : - Développer et améliorer nos modèles d'IA et d'apprentissage automatique. - Travailler en étroite collaboration avec l'équipe pour automatiser l'analyse des données des remorques. - Aidez à optimiser la capacité de charge, à donner la priorité à une maintenance efficace et à réduire les temps d'arrêt imprévus pour nos clients. Avec Fleet Genie, vous pourrez

Fleet Genie transforme le secteur de la logistique grâce à des outils pilotés par l'IA. Conscients des difficultés rencontrées par les gestionnaires de flottes face à la surcharge de données et à l'insuffisance des outils d'analyse, nous avons créé une solution qui diffuse des informations qui aident à prendre des décisions éclairées. Notre technologie minimise le recours au travail manuel, au temps et à une expertise spécialisée en automatisant l'analyse des données des remorques à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA.

Des problèmes de santé non résolus entraînent des temps d'arrêt imprévus de la remorque. La maintenance des remorques est priorisée en fonction de la proximité des centres de service par rapport à leur gravité. La capacité de charge n'est pas optimisée pour maximiser les revenus.