Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) - München

Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) - München

München Vollzeit 60000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte innovative AI-Lösungen und führe Risiko-Bewertungen durch.
  • Unternehmen: Dynamisches Unternehmen in der Automobilindustrie mit Fokus auf Qualität.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und Gesundheitszuschüsse.
  • Weitere Informationen: Direkte Ansprechpartner und schnelle Entscheidungswege für eine wertschätzende Kommunikation.
  • Warum dieser Job: Nutze cutting-edge Technologien und entwickle deine Karriere in einem zukunftsstarken Umfeld.
  • Qualifikationen: Studium in Ingenieurwesen oder Informatik und Erfahrung in der Automobilindustrie.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 70000 € pro Jahr.

München Dein neuer Job im Bereich Engineering, IT & Office. Werde jetzt Teil eines starken Teams! Wir suchen ab sofort in München eine/n Risk-Assessment & Release Process (m/w/d).

€ 60.000 - € 70.000 p.a. bei 40h pro Woche

Was wir bieten:

  • Attraktives Tarifgehalt inkl. Jahressonderzahlung – faire Bezahlung mit regelmäßiger Anpassung über Tarifverhandlungen
  • Work-Life-Balance im Fokus – 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten/ Arbeitsmodelle sowie Zuschuss zum Wellpass für Sport- und Wellnessangebote für eine gesunde Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
  • Karriere & Entwicklung – spannende Aufgaben mit echten Perspektiven zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung
  • Prämienprogramm Mitarbeiter werben Mitarbeiter – weil wir wissen, dass gute Empfehlungen Gold wert sind
  • Exklusive Chancen – Zugang zu den Hidden Champions der Region und spannenden Projekten in zukunftsstarken Branchen
  • Finanzielle Extras – steuerfreier Fahrtkostenzuschuss sowie Unterstützung bei einer Zweitwohnung ab 100 km Entfernung
  • Individuelle, schnelle und unkomplizierte Betreuung – direkte Ansprechpartner, kurze Entscheidungswege und eine persönliche, wertschätzende Kommunikation

Aufgaben:

  • Aktive Mitwirkung bei Gestaltung und Umsetzung innovativer „generative-AI“ Lösungen (Artificial Intelligence) zur Unterstützung operativer Q-Prozesse im Produktentwicklungsprozess
  • Operative Durchführung von Risiko-Bewertungen
  • Koordination und Vorbereitung von Gesamt-Fzg.-Freigaben für die zentrale Qualität in Legacy-Projekten
  • Erstellung regelmäßiger und projektspezifischer Statusberichte zur Darstellung und Bewertung des Bearbeitungs- und Zielerreichungsgrades
  • Teilnahme an baureihenspezifischen Gremien (BiF, TiF, KiF, …) und Vorstellung von Statusreports
  • Mitarbeit zur Definition und Operationalisierung von Prozesskennzahlen (KPI’s)
  • Mitwirkung an der Weiterentwicklung der eingesetzten Qualitätsmethoden, insbesondere im Umfeld Issue-Management und Risk-Assessment
  • Dokumentation und Know-How Transfer an interne Stakeholder

Profil:

  • Abgeschlossenes Studium in Ingenieurwesen, Informatik, Elektrotechnik, oder vergleichbare Qualifikation
  • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Qualität sowie Entwicklung von HW- und SW-Systemen in der Automobilindustrie
  • Kompetenzen und operative Erfahrungen in der Gestaltung und Implementierung von Applikationen auf Basis von AI-Technologien: Machine Learning, Data Engineering Basics, Cloud & Deployment (AWS)
  • Erfahrungen in der Programmierung in Python von AI-Lösungen in MS-Copilot sind von Vorteil
  • Sehr gute Kenntnisse der Produktentwicklungsprozesse (PEP) sowie der Abläufe und der Methoden in Research & Development (R&D)
  • Sehr gute Kenntnisse in MS Office
  • Bereitschaft zu Dienstreisen
  • Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wenn Du in dieser Herausforderung als Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) eine Chance für Deine Zukunft siehst, dann freuen wir uns auf Deine aussagekräftige Bewerbung.

Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) - München Arbeitgeber: Alpha-Engineering GmbH & Co. KG

Unser Unternehmen in München bietet Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams im Bereich Engineering und IT zu werden. Mit einem attraktiven Tarifgehalt, flexiblen Arbeitszeiten und 30 Urlaubstagen fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem unterstützen wir Ihre persönliche und fachliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte und individuelle Betreuung, während Sie Zugang zu innovativen Technologien und den Hidden Champions der Region erhalten.

A

Kontaktdaten:

Alpha-Engineering GmbH & Co. KG Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) - München erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Events, Messen oder Meetups in München und sprich direkt mit potenziellen Arbeitgebern oder Kollegen. Oft sind es persönliche Kontakte, die den entscheidenden Unterschied machen!

Sei proaktiv!

Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen – das kann dir einen Vorteil verschaffen!

Bereite dich auf Interviews vor!

Informiere dich über die Firma und ihre Projekte, insbesondere im Bereich AI und Qualitätssicherung. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. So kannst du im Interview selbstbewusst auftreten und überzeugen!

Bewirb dich über unsere Website!

Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu bearbeiten, und zeigt, dass du motiviert bist. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Risk-Assessment & Release Process (m/w/d) - München mit Bravour zu bestehen

Risikobewertung
Qualitätsmanagement
Prozessgestaltung
KPI-Definition
Machine Learning
Data Engineering Basics
Cloud & Deployment (AWS)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch.

Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!

Mach es konkret!:Erzähle uns von deinen Erfahrungen und wie sie zu der Stelle passen, auf die du dich bewirbst. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Qualifikationen besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.

Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir schnell reagieren können!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Alpha-Engineering GmbH & Co. KG vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Stellenbeschreibung und den Anforderungen vertraut. Informiere dich über die Unternehmenskultur und aktuelle Projekte, insbesondere im Bereich generative AI. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Situationen aus deiner Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten im Risk-Assessment und in der Qualitätssicherung demonstrieren. Nutze die STAR-Methode (Situation, Task, Action, Result), um deine Antworten strukturiert und überzeugend zu präsentieren.

Fragen stellen ist wichtig

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über die Herausforderungen und Erwartungen der Rolle zu erfahren. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich AI oder wie das Team zusammenarbeitet.

Präsentiere deine technischen Fähigkeiten

Da die Rolle technisches Wissen erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, Machine Learning und Cloud-Technologien zu sprechen. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast und wie sie zur Verbesserung von Prozessen beigetragen haben.