01.04.25 | Vollzeit | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comElectrical engineering, process management, or similar - Several years of experience in a comparable position in an industrial environment (e.g. automotive) - Extensive knowledge of QM methods and management system (FMEA, PPAP, ISO 9001, …) - Application-assured knowledge of MS Office and very good German
Später ansehen01.04.25 | Vollzeit | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comProzessmanagement, o. Ä. - Mehrjährige Berufserfahrung in einer vergleichbaren Position im industriellen Umfeld (z.B. Automotive) - Umfangreiche Kenntnisse in QM-Methoden und Managementsystem (FMEA, PPAP, ISO 9001, …) - Sicherer Umgang mit MS-Office sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse - Du überzeugst
Später ansehen25.03.25 | Vollzeit | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comDesign for manufacturing - Creation of process monitoring concepts, risk analyses, test plans and specification sheets - Methodical process analysis and documentation - Qualification, release and acceptance of processes and plants (internal and external) Your profile - Completed technical education (HTL
Später ansehen25.03.25 | Vollzeit | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comIn der Anlagenkonzeption und -beschaffung sowie Design for Manufacturing - Erstellung von Prozessüberwachungskonzepten, Risikoanalysen, Prüfplänen und Lastenheften - Methodische Prozessanalyse und Dokumentation - Qualifizierung, Freigabe sowie Abnahme von Prozessen und Anlagen (intern und extern) Dein Profil
Später ansehen04.02.25 | Studentenjobs | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comVergleichen und Bewertung von State-of-the-Art Deep Learning Methoden für predictive Maintenance Dein Profil - Laufendes oder abgeschlossenes technisches Studium mit Schwerpunkt Software Entwicklung, Computer Science, Data Science, Elektrotechnik, Maschinenbau o.Ä. - Kenntnisse in der Datenaufbereitung
Später ansehen03.12.24 | Praktikum | Rainbach im Mühlkreis | www.kreiselelectric.comAnd APIs (FastAPI) - Providing assistance to existing projects in the area of data preparation for machine/deep learning - Research and analysis of state-of-the-art technologies for data generation based on physical processes - Comparison and evaluation of state-of-the-art deep learning methods
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