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Kooperatives Masterstudium - Value Stream Machines GMS Testing Technology (m/w/d)
Schweinfurt, Hybrid
Aktualität: 07.03.2025
Anzeigeninhalt:
07.03.2025, Fresenius Medical Care
Schweinfurt, Hybrid
Kooperatives Masterstudium - Value Stream Machines GMS Testing Technology (m/w/d)
Über uns:
Fresenius Medical Care ist der weltweit führende Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für Menschen mit Nierenerkrankungen. Als globales Gesundheitsunternehmen haben wir einen besonderen
Auftrag: die bestmögliche Versorgung zu gewährleisten. Helfen Sie uns, die Lebensqualität einer wachsenden Zahl von Patienten auf der ganzen Welt zu verbessern, und werden Sie ein wichtiger Teil unseres Teams.
»Bei Fresenius Medical Care erleben Sie spannende internationale Zusammenarbeit und zukunftsweisende Forschung. Unterstützen Sie den Weltmarktführer in der Entwicklung innovativer Dialyseprodukte, bringen Sie Ihr Know-how aktiv ein und übernehmen Sie Verantwortung - mit dem guten Gefühl, nierenkranken Menschen zu helfen.«
Mehr als 128.000 Menschen auf allen Kontinenten arbeiten bei Fresenius daran, immer bessere Medizin für immer mehr Menschen anzubieten. Bei uns haben Sie die Chance, mit Ihrer Karriere einen Unterschied zu machen - und Teil unserer beeindruckenden Wachstumsgeschichte zu werden.
Aufgaben:
- Sie unterstützen die Entwicklung von Produktions- und Prüfverfahren auf Basis neuartiger Technologien. Gesucht wird ein Werkstudent, der im Rahmen seines Projektmasters über einen Zeitraum von 1,5 Jahren ein Thema im Bereich Testing-Technologie bearbeitet, um den Prüfprozess zu optimieren, und seine Arbeit mit einer abschließenden Masterarbeit vertieft.
- Untersuchung und Implementierung geeigneter Methoden zur frühzeitigen Validierung von Software- und Verfahrensqualität (HIL, SIL, MIL, SQUISH)
- Analyse und Optimierung von Qualitätssicherungsmaßnahmen, insbesondere durch Code-Reviews: Vergleich der Prüfung des generierten Codes vs. des erstellten Modells
- Identifikation und Dokumentation von Best Practices zur Qualitätssicherung in der Produktion
- Analyse von Maschinendaten zur Erkennung von Anomalien und Abweichungen, z. B. anhand von Sensor- und Aktordaten
- Untersuchung und Anwendung statistischer Verfahren zur Anomalieerkennung (z. B. Standardabweichung, Mittelwertanalysen)
- Entwicklung und Implementierung eines automatisierten Analyse- und Meldesystems zur frühzeitigen Fehlererkennung und Prozessoptimierung
Qualifikationen:
- Eingeschriebener Student aus Bachelor- / Masterstudiengang im Bereich Ingenieurswissenschaften mit dem Schwerpunkt Elektrotechnik oder Informatik
- IT-Kenntnisse in den Bereichen MS Office, CANoe, Matlab, Visual Studio Code
- Fachkenntnisse im Bereich C/C++, CAPL, ST, Python von Vorteil
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Erfahrung im Projektmanagement von Vorteil
- Hohe Leistungsbereitschaft und Engagement
- Eigenverantwortliche und selbstständige Arbeitsweise
- Ausgeprägte Analyse- und Problemlösefähigkeit
- Schnelle Auffassungsgabe
- Gute Kooperations- und Teamfähigkeit
- Integrationsfähigkeit und Einfühlungsvermögen
- Ausgeprägte Kommunikations- und Kontaktfähigkeit
- Ziel- und Kundenorientierung
- Lern- und Veränderungsorientierung inklusive Selbstreflexion
- Beginn: ab 01.04.2025
- Dauer: 18 Monate
Unser Kontakt:
Fresenius Medical Care Deutschland GmbH
Kennziffer R0196598
Weitere Informationen:
Fresenius Medical Care begrüßt Bewerbungen aller Menschen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Nationalität, Religion, Behinderung, sexueller Identität und Orientierung oder sonstigen Merkmalen.
Sämtliche Personenbezeichnungen in dieser Stellenausschreibung gelten für alle Geschlechter gleichermaßen (männlich, weiblich, divers).
Fachrichtung
Art des Angebots
Bundesland
Standorte
