Data Engineer

• Ausarbeiten von Konzepten und Entwürfen für Versuchs- und Messaufbauten, in Entwicklungs- und Produktionsmaschinen, Inprozess- und Fertigungskontrollen in kontinuierlichen und batch-Prozessen
• Initiieren, Planen und systematisches Durchführen von Versuchen (DoEfaktoriell), sowie deren statistische Auswertung und Dokumentation

Auswertung und Dokumentation:

• Auswertung, Interpretation und Präsentation von Versuchsergebnissen
• Dokumentation von Versuchen und Besprechungen in Form von Protokollen und unter Berücksichtigung von QM-Vorgaben

Verantwortung für Projekte:

• Erstellen von Projektdefinitionen und Arbeitsprogrammen für Teilprojekte von System- und Produktentwicklungen innerhalb der Einheit Dry Chemistry Systems zur Vorlage in einem Entscheidungsgremium. Dies umfasst u.a. Ziele, Terminplanung, Kostenrechnung, Kapazitätsbedarf und Leistungsdaten
• Koordination, Kontrolle und ggfs. Korrektur von Aktivitäten der zuarbeitenden Mitarbeiter, Gruppen und ggf. externer Partner, um die festgelegten Ziele zu erreichen
• Leitung von Projektbesprechungen. Fachliche Führung der Mitarbeiter, welche zeitlich begrenzt zur Bearbeitung des Teilprojektes zugewiesen sind
• Termingerechte und kostenbewusste Durchführung der geplanten Arbeiten mit anschließender Bewertung der Ergebnisse

Planungsaufgaben:

• Selbständige Planung von Aufgabenstellungen auf dem Gebiet der Prozessentwicklung, der sensorischen und maschinellen Datenerhebung und - verarbeitung nach Zielvorgabe und in Abstimmung mit den mitarbeitenden Abteilungen
• Koordination der daraus resultierenden Aktivitäten innerhalb und außerhalb der Arbeitsgruppe
• Erstellung von Versuchsplänen

Organisatorisches:

• Pflege und Instandhaltung von Arbeitsplatz und Arbeitsgeräten
• Besuch von Fremdfirmen und Messen zum Aufbau von Know-How im Auftrag der Funktionseinheit und der Projektteams
• Fortbildung zu fachlichen Themen; Studium von Fachliteratur und Patenten
• Übernahme von speziellen Aufgaben in der Funktionseinheit.

• Abgeschlossenes FH/TU Ingenieur-/ Master Studium der Fachrichtung Verfahrenstechnik, Chemieingenieurwesen, Data Science, Computational Science, Physik, Elektro-/Regelungstechnik, Statistik oder einem verwandten Studiengang
• Mehrere Jahre Erfahrungen in Prozess-/Produktentwicklung, Medizintechnik
• Automatisierte Datenerfassung, Zeitreihenanalyse, Modellierung und Optimierung
• Programmierkenntnisse Python
• Hardwarenahe Programmierung (C++) sowie Machine Learning Bibliotheken (Tensorflow/ Keras)
• KI-Anwendungen im industriellen Umfeld (MLOps)
• Computer vision systeme
• Predictive maintenance.

MonetaryAmount EUR QuantitativeValue 85000.0 60000.0 YEAR

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