57 Data Quality Manager Jobs

Verantwortung für QA/QC-Management, Erstellung von Qualitätsplänen und ITPs. Mehrjährige Erfahrung im QA/QC-Management von Großprojekten ist erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten sind ein Vorteil.

Produktentwicklung und -verbesserung über den gesamten Produktlebenszyklus. Analyse von Produkt- und Prozessdaten zur Sicherstellung von Qualität und Kundenzufriedenheit. Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Halbleiter-Produkt-Engineering, NPI oder Prozess-Engineering. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice.

Prozessoptimierung und Automatisierung von Serviceverträgen, Datenqualitätssicherung, Prozessdokumentation. Mehrjährige Erfahrung in Prozessmanagement oder Servicevertragsmanagement. Unterstützung bei der Einführung neuer Systeme und Prozesse.

Entwicklung von ELT-Pipelines mit Snowflake, Azure Data Factory, DBT oder Dagster. Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Analytics-Tools. Möglichkeit zur Anwendung von KI zur Unterstützung von Geschäftszielen.

Identifizierung und Strukturierung von KI-Anwendungsfällen in der Fertigung. Leitung von KI-Pilotprojekten. 7-12 Jahre Erfahrung in der Fertigung oder Prozessindustrie. Förderung der KI-Adaption und messbare Verbesserungen der operativen Effizienz.

Entwicklung der Daten- und KI-Strategie, Führung des Data Teams sowie Aufbau einer skalierbaren Datenplattform. Mehrjährige Managementerfahrung im Datenbereich ist erforderlich. Ermöglicht datenbasierte Entscheidungen.

Unterstützung bei QM-Schulungen und Weiterentwicklung des Qualitätsmanagementsystems. Kenntnisse relevanter Medizinprodukte-Normen und Richtlinien sind ein starkes Plus. Internationale Zusammenarbeit und Weiterbildungsoptionen.

Projektleitung für LIMS-Rollout in 14 Ländern. Erfordert 10+ Jahre Projektmanagement, LIMS-Logik und Laborprozesse. Bietet Gestaltungsfreiheit und Weiterentwicklung.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung skalierbarer Datenpipelines mit Azure Databricks, Apache Spark und PySpark. Erfahrung mit Cloud Data Platforms und Lakehouse-Architekturen. Möglichkeit zur Mitgestaltung moderner Data Architectures.

Unterstützung bei Konfigurationsmanagement, Anforderungsmanagement und Dokumentation. Erfahrung mit JIRA, JAMA oder SVN ist von Vorteil. Möglichkeit zur Prozessverbesserung und Automatisierung.

Entwicklung von Backend-Lösungen für Wafertechnologie und Produktfeatures zur Realisierung von Leistungshalbleitern. Master/PhD in Physik, Elektronik, Elektrotechnik oder Materialwissenschaften erforderlich. Englischkenntnisse sind ein Vorteil.

Erstellung, Pflege und Verbesserung von BI-Reports und Dashboards mit SAP Analytics Cloud. Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Reporting-Lösungen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in BI-Reporting oder Dashboard-Entwicklung. Attraktiver Arbeitsplatz mit Entwicklungsmöglichkeiten.