Werkstudent (m/w/d) Unterstützung Entwicklungsleiter | Staufenbiel.de

Werkstudent (m/w/d) Unterstützung Entwicklungsleiter

Dortmund

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Als einer der weltweit führenden Hersteller von Abfüll- und Verpackungsanlagen für die Getränke-, Food- und Non-Food-Industrie ist es unser Anspruch, immer die erste Wahl zu sein. Die überzeugenden Argumente liefern wir seit knapp 150 Jahren: leidenschaftlicher Pioniergeist, hocheffiziente und nachhaltige Technologien sowie Mitarbeiter, die genauso hohe Anforderungen an sich und die Qualität ihrer Arbeit stellen, wie unsere Kunden an KHS.

 

Ihre Aufgaben:

  • Mitarbeit bei der Erstellung von Konzepten
  • Unterstützung bei der Erarbeitung und Umsetzung der Entwicklungsstrategie
  • Mitarbeit bei der Erarbeitung von Standards und Vorlagen für Entwicklungsprojekte
  • Vorbereitung von Workshops zur kreativen Ideengenerierung
  • Aufbereitung & Analyse von Daten und Kennzahlen
  • Je nach Qualifikation und Interesse besteht die Möglichkeit bei Entwicklungen zu unterstützen
  • Umfang: ca. 15-19 Stunden/Woche

Ihr Profil:

  • Studium im Bereich Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbarer Studiengang
  • Gutes technisches Verständnis
  • Begeisterung für analytische und konzeptionelle Arbeit
  • Routinierter Umgang mit MS-Office
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Hohe Eigenständigkeit und Interesse an projektorientierter Zusammenarbeit

Unser Angebot:

  • Vielfältige Qualifizierungsangebote
  • Starker Konzernverbund
  • Innovatives und internationales Arbeitsumfeld

Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen

Zeitraum: ab sofort

Art der Beschäftigung: Werkstudentische Tätigkeit

Betreuer/in im Fachbereich: Mohamed Astitouh

Ist KHS auch für Sie die erste Wahl? Dann bewerben Sie sich jetzt!

Ansprechpartner

  • Anna Koepe

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Werkstudent (w/m/d) im Bereich Maschinenbau

Betriebsingenieur (w/m/d) Qualitätsmanagement und Anwendungstechnik

Studenten (w/m/d) zur Entwicklung von Key Performance Indikatoren für die Qualität der Oberflächeninspektion

Studenten (w/m/d) zur Evaluation von Deep Learning Technologien in der Oberflächeninspektion

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