Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle datengestützte Modelle zur Optimierung von Erträgen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Halbleiterbranche mit Fokus auf nichtflüchtige Speichertechnologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Zusammenarbeit und direkte Einflussnahme auf zukünftige Technologien.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten in einem zukunftsorientierten Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Speichertechnologie und arbeite an spannenden Projekten im Bereich KI und IoT.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python und ein analytisches Denkvermögen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Rollenübersicht: Datengetriebene Erkenntnisse über Halbleiter-Teststrukturen und Produktlebenszyklen vorantreiben. Starker Fokus auf Ertragsverbesserung, Fehlersuche und Produktleistung. Große Fertigungs- und Testdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Yield Engineering, Produktengineering und Datenwissenschaft. Verbesserung von Ertrag, Qualität und Kosten durch fortgeschrittene Analytik und Automatisierung. Anwendung starker Fachkenntnisse im Halbleiterbereich kombiniert mit Datenanalysefähigkeiten.
Must Have:
- Starke Erfahrung in der Datenanalyse in Halbleiter- oder Fertigungsumgebungen
- Kenntnisse in Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib)
- Starkes Wissen über Statistik und Datenmodellierung
- Verständnis der Konzepte und Testabläufe des Halbleiterertrags (CP/FT)
Verantwortlichkeiten:
- Analyse großer Datensätze aus Wafer-Sortierung (CP), Endtest (FT) und Fertigungsprozessen zur Gewinnung von Ertrags- und Produktinformationen.
- Durchführung von Pareto-Analysen, Binning-Studien und Korrelationsanalysen über Prozess-, Test- und Produktparameter.
- Identifizierung systematischer Ertragsbegrenzer und Leitung von Ursachenuntersuchungen bei Produkt- und Prozessfehlern.
- Entwicklung und Anwendung statistischer und datengestützter Modelle zur Unterstützung der Optimierung von Ertrag und Leistung.
- Entwurf, Entwicklung und Wartung automatisierter Datenpipelines und Analysetools.
- Erstellung von Dashboards, automatisierten Berichten und Visualisierungstools für skalierbare Erkenntnisse.
- Ermöglichung datengestützter Entscheidungsfindung über funktionsübergreifende Teams und Stakeholder.
Ihr Profil:
- Grundkenntnisse in Programmierung, insbesondere in Python.
- Erfahrung mit SQL und Datenbankabfragen.
- Starkes analytisches Denken mit einem hohen Maß an Detailgenauigkeit.
- Fähigkeit, komplexe Daten in bedeutungsvolle Ingenieureinsichten und umsetzbare Empfehlungen zu übersetzen.
- Proaktive, automatisierungsorientierte Herangehensweise an Problemlösungen.
- Komfortables Arbeiten in funktionsübergreifenden, kollaborativen Umgebungen.
Ideale Passform:
- Hintergrund in Elektrotechnik oder Mikroelektronik.
- Expertise als Produkt- und/oder Ertragsingenieur.
- Vertrautheit mit Halbleiter-Testdatenformaten (STDF/ATDF), einschließlich Waferkarten und Binning-Analysen.
- Erfahrung in der Verwendung von Datenvisualisierungs- und Analysetools zur Interpretation großer Datensätze.
- Praktische Kenntnisse in Design of Experiments (DOE) und Methoden der statistischen Prozesskontrolle (SPC).
- Kompetenz im Umgang mit großen Datenpipelines und/oder cloudbasierten Datenplattformen.
Über uns: Ferroelectric Memory GmbH (FMC) ist ein Pionierunternehmen im Bereich Halbleiter mit Sitz in Dresden, Deutschland, das sich auf die nächste Generation nichtflüchtiger Speichertechnologie konzentriert. Gegründet im Jahr 2016, steht FMC an der Spitze der Innovation im Bereich ferroelektrischer Speicher und ermöglicht schnellere, energieeffizientere und skalierbare Lösungen für zukünftige Computersysteme. Unser Team vereint tiefgehende Fachkenntnisse in Halbleiterphysik, Geräteengineering und Systemdesign, um Speicherarchitekturen für aufkommende Anwendungen in KI, IoT und Hochleistungsrechnen neu zu definieren. Schließen Sie sich uns an und werden Sie Teil eines Teams, das die Zukunft der Speichertechnologie gestaltet.
Warum FMC?
- Modernste Speichertechnologie
- Starke Präsenz im Dresdner Halbleiter-Ökosystem
- Hohe Eigenverantwortung und wirkungsorientierte Rollen
- Internationales und kollaboratives Team
- Direkter Beitrag zu KI und der nächsten Generation des Rechnens
Product Engineering Analyst (Yield & Data) (m/f/d) Arbeitgeber: Wandelbots GmbH
Ferroelectric Memory GmbH (FMC) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Halbleitertechnologie in Dresden zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit in einem internationalen Team fördern wir eine Kultur des Wissensaustauschs und der persönlichen Entwicklung. Bei FMC haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln und direkt zur Zukunft der Speichertechnologie beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Engineering Analyst (Yield & Data) (m/f/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Wandelbots GmbH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Product Engineering Analyst (Yield & Data) (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Product Engineering Analyst (Yield & Data) (m/f/d) bei Wandelbots GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wandelbots GmbH vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Wandelbots GmbH entscheidend sein!
