Customer Quality Manager (m/w/d)

SMA Solar Technology AG; Kassel; Vor Ort; EUR 35.000 - 52.000; Teilzeit

Zusammenfassung

SMA Solar Technology AG in Hessen sucht eine Teilzeit-Position im Bereich Data Analytics und Quality Analytics. Sie entwickeln Algorithmen zur Früherkennung von Produktfehlern in Solarsystemen und bauen eine automatisierte Analyseumgebung auf.

Die Rolle erfordert Erfahrung in feldbezogener Qualitätsdatenanalyse sowie Zusammenarbeit mit Service, Entwicklung und Produktion. Sie arbeiten hybrid, bringen stark analytische Fähigkeiten mit und kommunizieren klar im internen wie externen Kontext.

Qualifikationen

• Technisches Studium oder äquivalente Ausbildung mit relevanter Berufserfahrung.
• Erfahrung in der Analyse von Feld- und Qualitätsdaten sowie Zusammenarbeit mit Service, Entwicklung und Produktion.
• Fundiertes Verständnis datengetriebener Fehler- und Anomalie-Erkennung (Statistik, Mustererkennung, Monitoring-Logiken) mit Fokus auf Prävention.
• Strukturierte, zielorientierte Arbeitsweise und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit.
• Kenntnisse in CRISP-DM oder vergleichbaren Referenzmodellen.

Aufgaben

• Früherkennung – Algorithmen zur Identifikation und Prognose von Produktfehlern in Solarsystemen entwickeln.
• Systemanalyse – automatisierte Analyseumgebung für Anomalien, Muster und Trends aufbauen.
• Priorisierung & Risiko – Analytics-Inputs zur faktenbasierten Priorisierung von Feldthemen liefern.
• Ursachenanalyse – datenbasierte Hypothesen und Musteranalysen zur Unterstützung der Qualitätssicherung.
• Monitoring & Wirkung – skalierbare Monitoring-Umgebung etablieren und Ergebnisse in Teams einbringen.

Kenntnisse

Datenanalyse

Statistik

Mustererkennung

Monitoring-Logiken

Feld- & Qualitätsdaten

Zusammenarbeit mit Service

Kommunikationsfähigkeit

Strukturierte Arbeitsweise

Ausbildung

Technisches Studium oder äquivalente Ausbildung

Jobbeschreibung

Unternehmen: SMA Solar Technology AG

Stellentyp: Teilzeit

Vertragsart: Unbefristet

Arbeitsmodell: Hybrid

Reisetätigkeit: Keine

Deine Mission – das erwartet dich bei uns:

• Früherkennung – Algorithmen zur Identifikation und Prognose von Produktfehlern in Solarsystemen entwickeln und betreiben, basierend auf Portal-, Salesforce- und weiteren Systemdaten.
• Systemanalyse – Eine automatisierte Analyseumgebung für Anomalien, Muster und Trends aufbauen und kontinuierlich weiterentwickeln, um entscheidungsrelevante Insights bereitzustellen.
• Priorisierung & Risiko – Analytics-Inputs zur faktenbasierten Priorisierung von Feldthemen sowie zur Risikobewertung und Wirksamkeitsprüfung von Korrektur- und Präventivmaßnahmen liefern.
• Ursachenanalyse – Datenbasierte Hypothesen, Cluster- und Musteranalysen bereitstellen, die Customer Quality bei der Aufklärung komplexer Feldfehler unterstützen.
• Monitoring & Wirkung – Eine skalierbare Monitoring-Umgebung etablieren, Ergebnisse zielgruppengerecht aufbereiten und in 8D- sowie Fokus-Teams wirksam zur Prävention einbringen.

Dein Profil – das bringst du mit:

• Technisches Studium (z.B. Elektrotechnik, Informatik, Data Science) oder vergleichbare Ausbildung mit einschlägiger Berufserfahrung.
• Erfahrung in der Analyse von Feld- und Qualitätsdaten sowie in der Zusammenarbeit mit Service, Entwicklung und Produktion.
• Fundiertes Verständnis datengetriebener Fehler- und Anomalie-Erkennung (Statistik, Mustererkennung, Monitoring-Logiken) mit Fokus auf Prävention.
• Strukturierte, zielorientierte Arbeitsweise, hohe analytische Kompetenz sowie überzeugende Kommunikationsfähigkeit im internen und externen Kontext.
• Kenntnisse in Referenzmodellen wie CRISP-DM zur systematischen Verbindung von Kundenanforderungen, Datenanalyse und präventiver Qualitätssicherung.

Bereit für deinen nächsten beruflichen Schritt?

Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Du bist an dieser Stelle interessiert, erfüllst aber nicht alle Anforderungen? Wir freuen uns trotzdem auf deine Bewerbung mit Anschreiben und Lebenslauf!

Dein Kontakt im Recruiting ist:

∗ SMA steht für Chancengleichheit und Vielfalt – unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung.

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