- Страна
- Канада
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Machine Learning Developer, Predictive Maintenance
Исключительно привлекательная вакансия в компании-единороге с оценкой $2.5 млрд. Предлагает работу над передовыми технологиями (IoT, AI), конкурентную зарплату, опционы и культуру меритократии.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием ученой степени (Master's/PhD) и специфическим опытом работы с промышленными данными (вибрация, давление, временные ряды). Роль предполагает глубокие знания в обработке сигналов и готовность к on-call дежурствам.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для ML-разработчика такого уровня в Канаде (Монреаль/Торонто) рыночные показатели составляют от 120k до 170k CAD. Учитывая статус компании (Series D), можно ожидать верхнюю границу рынка плюс значительный пакет акций.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Developer position at MaintainX. With over three years of experience in developing ML models and a deep background in time-series analysis, I am excited about the opportunity to apply my skills to predictive maintenance and industrial IoT. My expertise in Python, PyTorch, and signal processing aligns perfectly with your mission to transform how frontline teams operate.
In my previous work, I have focused on fault detection and anomaly identification using sensor data, which has given me a solid foundation in handling complex OT datasets. I am particularly impressed by MaintainX's rapid growth and its commitment to embedding intelligence into physical asset management. I am eager to bring my technical rigor and passion for industrial innovation to your talented engineering team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в maintainx уже сейчас
Присоединяйтесь к MaintainX, чтобы создавать ИИ-решения нового поколения для крупнейших промышленных компаний мира!
Описание вакансии
MaintainX is the world’s leading mobile-first Asset and Work Intelligence platform for industrial and frontline environments. We’re a modern, IoT-enabled, cloud-based solution that powers maintenance, safety, and operations on physical equipment and facilities.
We help 12,000+ organizations—including Duracell, Univar Solutions, Titan America, McDonald’s, Brenntag, Cintas, Xylem, and Shell—achieve operational excellence and reliability at scale.
Following our $150 million Series D led by Bain Capital Ventures, Bessemer Ventures, August Capital, Amity Ventures, and Ridge Ventures, MaintainX has raised a total of $254 million, valuing the company at $2.5 billion.
As we enter our next phase of growth, we’re investing deeply in AI/ML, LLMs, and Industrial IoT to transform how frontline teams operate—predicting failures before they happen, automating workflows, and embedding intelligence into every asset and procedure.
What you’ll do:
- Develop and train machine learning models for fault detection and classification based on time-series sensor data; including vibration, temperature, pressure, flow etc.
- Perform exploratory data analysis (EDA) on vibration, OT and time-series data to uncover insights and identify patterns indicative of faults or anomalies.
- Experiment with and evaluate various algorithms, including time-series modeling, signal processing, and statistical methods, to optimize model performance.
- Collaborate with domain experts to validate findings and ensure alignment with real-world applications.
- Document workflows, experiments, and methodologies to ensure reproducibility and knowledge sharing across the team.
- On-call duties
About you:
- Strong foundational knowledge in machine learning, data science, and statistical modeling.
- Familiarity with time-series modeling techniques and feature engineering.
- Experience in deploying machine learning models on real-world use cases and continuously improving the model performance with feedback.
- 3+ years of proven programming skills using standard ML tools such as Python, PyTorch, Tensorflow etc.
- Master’s or Ph.D. in Computer Science, Data Science, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, or a related field with a focus on condition monitoring or machine learning applications.
Bonus skills:
- Hands-on experience developing models for OT and vibration analysis, condition monitoring, and fault detection or classification.
- Familiarity with signal processing techniques (e.g., Fourier transforms, wavelet analysis) and their application to OT and vibration data.
What’s in it for you:
- Competitive salary and meaningful equity opportunities.
- Healthcare, dental, and vision coverage.
- 401(k) / RRSP enrollment program.
- Take what you need PTO.
- A high impact Culture:
- You’ll work with Smart, Humble Optimists across the globe.
- Meritocratic environment where ideas and outcomes are publicly celebrated.
About us:
We exist to make the lives of frontline and maintenance teams easier by building software that meets their real-world needs. Our product transforms how 80% of the global workforce—those who don’t sit behind a desk—manage their operations, assets, and teams.
MaintainX is committed to creating a diverse environment. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, or veteran status.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Machine Learning
- Data Science
- Time Series Analysis
- Signal Processing
- Fourier Transform
- Wavelet Analysis
- Predictive Maintenance
- IoT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области обработки сигналов, критически важных для анализа вибраций.
Как бы вы применили преобразование Фурье или вейвлет-анализ для извлечения признаков из зашумленных данных датчиков вибрации?
Оценка практического опыта работы с временными рядами в контексте промышленного оборудования.
С какими основными проблемами вы сталкивались при работе с данными временных рядов (например, пропуски, дрейф концепции) и как вы их решали?
Проверка понимания специфики предиктивного обслуживания.
Как вы определяете 'метку' (label) для обучения модели классификации неисправностей, если исторические данные о поломках ограничены или неточны?
Оценка навыков развертывания и мониторинга моделей.
Опишите ваш опыт деплоя ML-моделей в продакшн: как вы обеспечиваете воспроизводимость и мониторинг производительности модели после запуска?
Проверка готовности к командной работе и on-call обязанностям.
Расскажите о случае, когда вам приходилось быстро диагностировать проблему в работающей системе. Как вы взаимодействовали с экспертами предметной области?
Похожие вакансии
Research Data Scientist
Research Data Scientist
Python Developer
Scientifique de données
Bioinformatics Data Scientist
Staff Tech Lead Manager, ML Data Services
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Канада