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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Automatisierungsprozesse und analysiere Daten mit innovativen Technologien.
- Arbeitgeber: Ein internationales Unternehmen in der Metallverarbeitung für die Automotive-Branche.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, überdurchschnittliches Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte Prozesse aktiv und arbeite mit KI und Machine Learning in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik, BWL oder Ingenieurswesen; Kenntnisse in BI-Tools und Programmierung erforderlich.
- Andere Informationen: Gründliche Einarbeitung und eigenverantwortliches Arbeiten in einem abwechslungsreichen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Für unseren Kunden, ein Unternehmen aus der Metallverarbeitung Automotive, suchen wir im Rahmen einer Nachbesetzung zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Quality Technician Data Analyst (m/w/d) 411-01 Langenfeld (Rheinland) Festanstellung Vollzeit 21.05.2025 Ihre Aufgaben Optimierung von Automatisierungsprozessen durch Lean-Management-Methoden, deren Gestaltung und Implementierung Unterstützung und Umsetzung von Veränderungsprozessen Prozessanalyse und -Verbesserung, insbesondere Optimierung der Steuer- und Regelkreise Weiterentwicklung der Datenanalyse (z.B. Mustererkennung, KI) und Ableitung von Handlungsregeln Auswerten und Visualisieren von Kennzahlen Nutzung und Weiterentwicklung von Power BI Vorbereitung und Durchführung von Massenaktualisierungen der Datenbestände Unterstützung bei Projekten zur Implementierung und Weiterentwicklung der Prozesse und Systeme Ihre Qualifikation Abgeschlossenes Studium der Informatik, BWL, Mathematik, Ingenieurswesen oder vergleichbar Fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik Sicherer Umgang mit BI-Tools Sehr gute Kenntnisse diverser Programmiersprachen Sehr gute Kenntnisse im Bereich SQL- und Oracle-Datenbanken Hohe Kompetenz im Bereich Datenvisualisierung Interesse an innovativen Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning Analyse-, Koordinations- und Moderationsfähigkeiten Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse Geboten werden Abwechslungsreiches Umfeld in einem international tätigen Unternehmen Eigenverantwortliches Arbeiten mit Weiterentwicklungsmöglichkeiten Gründliche Einarbeitung Flexible Arbeitszeiten und ein überdurchschnittliches hohes Tarifgehalt
Quality Technician Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: Projekt-Team GmbH
Kontaktperson:
Projekt-Team GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Quality Technician Data Analyst (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die in der Metallverarbeitung oder im Automotive-Bereich tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Entscheidungsträgern herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends in der Datenanalyse und Automatisierung. Zeige in Gesprächen, dass du über die neuesten Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning Bescheid weißt. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf BI-Tools und Datenvisualisierung beziehen. Übe, wie du deine Kenntnisse in SQL und Oracle-Datenbanken demonstrieren kannst. Praktische Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung können hier sehr hilfreich sein.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für Lean-Management-Methoden. Bereite einige Ideen vor, wie du Prozesse optimieren würdest. Dies zeigt nicht nur dein Fachwissen, sondern auch deine proaktive Einstellung zur Verbesserung der Arbeitsabläufe.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Quality Technician Data Analyst (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stelle deine Qualifikationen heraus: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine fundierten Kenntnisse in Mathematik, Statistik und BI-Tools. Zeige auf, wie deine Erfahrungen mit Programmiersprachen und Datenbanken dich zu einem idealen Kandidaten für die Position machen.
Verwende spezifische Beispiele: Nutze konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um deine Fähigkeiten in der Prozessanalyse und -verbesserung zu verdeutlichen. Beschreibe, wie du Automatisierungsprozesse optimiert hast oder welche Projekte du zur Datenvisualisierung durchgeführt hast.
Motivationsschreiben anpassen: Gestalte dein Motivationsschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Stelle eingeht. Erkläre, warum du Interesse an innovativen Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning hast und wie du diese in der Rolle einsetzen möchtest.
Prüfe deine Sprachkenntnisse: Da sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse gefordert sind, stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf klar angibst. Wenn möglich, füge Nachweise oder Zertifikate hinzu, die deine Sprachkenntnisse belegen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Projekt-Team GmbH vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Datenanalyse und Programmierung hat, solltest du dich auf technische Fragen zu SQL, BI-Tools und Programmiersprachen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe Lean-Management-Methoden
Informiere dich über Lean-Management-Methoden und wie sie in der Automobilindustrie angewendet werden. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese Methoden in der Vergangenheit genutzt hast, um Prozesse zu optimieren.
✨Zeige Interesse an innovativen Technologien
Da das Unternehmen Wert auf innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning legt, solltest du aktuelle Trends und Entwicklungen in diesen Bereichen kennen. Diskutiere, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast oder einsetzen möchtest.
✨Bereite Fragen für den Interviewer vor
Stelle sicher, dass du einige durchdachte Fragen für den Interviewer vorbereitet hast. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Datenanalyse oder wie das Unternehmen Innovationen fördert.
