20 Process Science Jobs

Leitung von SAP Produktionsanwendungs-Projekten, End-to-End-Management, 3-5 Jahre Erfahrung in SAP Produktionsplanung/Qualitätsmanagement, Unterstützung der strategischen IT-Ausrichtung.

Durchführung von Datenanalysen zur Beantwortung komplexer Geschäftsfragen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Python und SQL. Unterstützung der datengesteuerten Entscheidungsfindung durch klare Analysen und Empfehlungen.

Sicherstellung harmonisierter Validierungsprozesse (QM-Perspektive) und Design Assurance Engineering. Mindestens 7 Jahre Erfahrung im internationalen Quality Engineering mit FDA-Anforderungen. Fließendes Englisch.

Analysiere Beschaffungs- und Lieferkettenprozesse mit Celonis und Process Mining. Erforderlich sind fortlaufende Studien und erste Erfahrung mit Datenanalysetools. Bietet praktische Erfahrung mit Celonis und AI-Anwendungen.

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.

Unterstützung bei Analysen, Dokumentation und Prozessverbesserung. Laufendes Studium in BWL, Informatik oder vergleichbar. Praktische Erfahrung mit MS Office (Excel, PowerPoint) und Interesse an Datenmanagement.

Globale technische Verantwortung für analytische Methoden von Biosimilars. Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Analytik von Biologika. Unterstützung bei Zulassungsanträgen.

Entwurf von GenAI-Lösungsarchitekturen und Implementierungsplänen. 7+ Jahre Erfahrung in KI/ML/GenAI-Anwendungen auf Public Cloud-Plattformen. Hands-on Erfahrung mit LLMs, GenAI-Mustern, Python.

Entwicklung agentischer KI-Systeme für komplexe Prozesse. Mehrjährige Erfahrung in Python und agentischer KI erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung des Tech-Stacks.

Installation und Inbetriebnahme von UpNano-Systemen weltweit. Technische Universität (Bachelor/Master) in Ingenieurwesen oder Physik erforderlich. Hohes Maß an Eigenverantwortung und Autonomie.

Erstellung und Bereitstellung von datenbasierten Managementinformationen im Security-Kontext. Sie verantworten das konzernweite Security Reporting und die Verbesserung von Power-BI Dashboards. Fundiertes Wissen in Power-BI und Data Science ist erforderlich. Attraktives Arbeitsumfeld mit Weiterbildung und flexiblen Arbeitszeitmodellen.

Unterstützung von Transformationsinitiativen, Gestaltung der zukünftigen Belegschaft durch KI-Impact-Analyse, Förderung der KI-Adaption. Erforderlich: Erfahrung in Organisationsentwicklung, Modellgestaltung oder Transformation. Vorteil: Weiterbildungsmöglichkeiten.

Datenpipelines, Ingestionsprozesse und Transformationsworkflows designen, bauen und warten. Starke Kenntnisse in SQL, Python/Pandas, Spark und Azure Data Factory sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.