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CENIS Consulting-Engineering-Service GmbH

Sonstige Branchen

Taufkirchen

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • 49.000 € – 59.000 € (von XING geschätzt)
  • Hybrid
  • Zu den Ersten gehören

Process Parameters Data Analyst (m/w/d) - AIRBUS

Über diesen Job

Process Parameters Data Analyst (m/w/d) – AIRBUS

in Taufkirchen | Vollzeit, 35 Stunden /Woche | ID 11759

Der größte europäische Flugzeughersteller AIRBUS sucht Verstärkung! Nutzen Sie jetzt Ihre Chance, wenn Sie Ihre Erfahrungen und Kenntnisse sowie Ihr Netzwerk weiter ausbauen und erfolgreich einsetzen möchten.

Wir bieten im Rahmen dieser Vakanz:

  • Wir suchen Ihren Job nach Ihren Vorstellungen
  • Attraktives Arbeitsumfeld mit guten Übernahmechancen
  • Festanstellung bei CENIS gemäß GVP/DGB-Tarifvertrag
  • Ab dem ersten Tag Vergütung nach Equal Pay
  • Einsatzabhängige Sonderzahlungen, Zuschläge und Zuschüsse (z.B. Weihnachtsgeld, Urlaubsgeld, betrieblichen Altersvorsorge, Fahrtkostenzuschuss im Bereich des ÖPNV, etc.)
  • 30 Tage Jahresurlaub
  • Führung Ihres Gleitzeitkontos, bezahlte Überstunden bzw. Freizeitausgleich
  • Nach Möglichkeit Arbeiten aus dem Homeoffice
  • Individuelle Betreuung durch Ihre/n persönliche/n CENIS AnsprechpartnerIn
  • MitarbeiterInnen-werben-MitarbeiterInnen-Prämie in Höhe von bis zu 1.500 Euro

Als Spezialist für individuelle und hochwertige Karriere- sowie Personaldienstleistungen ist CENIS seit über 30 Jahren ein kompetenter Ansprechpartner für alle, die die Zukunft mitgestalten wollen. Übernehmen Sie Verantwortung in der über uns zu besetzenden, nachfolgend detailliert beschriebenen Position.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung unter Angabe Ihrer Gehaltsvorstellung und dem frühestmöglichen Eintrittstermin.

Tätigkeitsbeschreibung & Aufgaben

  • Erforschung und Weiterentwicklung sogenannter Inverse‑Design‑Methoden auf Basis datengetriebener Ansätze wie künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning , um die Entwicklung fortschrittlicher Materialien zu beschleunigen
  • Ableitung optimaler Materialkonfigurationen direkt aus vorgegebenen Leistungsanforderungen mit dem Ziel, Materialoptimierungszyklen signifikant zu reduzieren
  • Entwicklung, Initiierung und Einreichung von Forschungsprojekten im Bereich Inverse Design von Verbundwerkstoffen und Beschichtungstechnologien im Einklang mit der strategischen Ausrichtung von Central Research & Technology
  • Eigenverantwortliche Durchführung wissenschaftlich getriebener Forschungsaktivitäten in einer transnationalen Organisation sowie in einem internationalen Netzwerk aus akademischen Partnern (Universitäten, Forschungsinstitute), Industriepartnern und Start‑ups
  • Fachlicher Austausch innerhalb des gesamten Airbus‑Ökosystems für Materialien und Oberflächentechnologien , um den Stand der Technik aktiv mitzugestalten und weiterzuführen
  • Kontinuierlicher Ausbau der eigenen technischen Expertise im Bereich Materialwissenschaften , insbesondere durch den Einsatz modernster KI‑/ML‑Tools, datengetriebener Materialdesign‑Ansätze sowie Optimierungsroutinen für komplexe strukturelle Flugzeugkomponenten

Persönliche Anforderungen

  • Transnationales Denken und hohe Offenheit für internationale Zusammenarbeit
  • Ausgeprägte wissenschaftliche und technologische Neugier
  • Sehr gute analytische Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplexe Problemstellungen zu strukturieren und zu synthetisieren

Qualifikation & Erfahrung
Studium

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (mind. Master/Diplom) im Bereich
    • Informatik
    • oder einer vergleichbaren Fachrichtung

Berufserfahrung

  • Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich IT / Informationssysteme
  • Sehr gutes Verständnis digitaler Materialdesign‑ und Entwicklungswerkzeuge auf Basis von KI / Machine Learning
  • Fähigkeit, experimentelle und numerische Daten in Analyse‑ und Optimierungsprozesse zu integrieren
  • Grundverständnis der mechanischen, thermischen und interphasalen Eigenschaften ein- und mehrkomponentiger Materialien sowie von Verbundwerkstoffen und deren multifunktionalen Eigenschaften (z. B. thermisch, elektrisch, mechanisch)

IT‑Kenntnisse

  • Sehr gute Kenntnisse in MS Office (Detailfunktionen)
  • Sehr gute Kenntnisse in C++
  • Fundierte Erfahrung mit Machine Learning und Edge Computing (Must‑have)
  • Sicherer Umgang mit datengetriebenen Methoden zur Lösung komplexer Fragestellungen in der Materialwissenschaft und angrenzenden Forschungsbereichen

Sprachkenntnisse

  • Deutsch verhandlungssicher
  • Englisch verhandlungssicher

Bei uns zählt die Qualifikation, unabhängig von Alter, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung/Identität sowie sozialer, ethnischer und religiöser Herkunft. Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen mit vielfältigen Hintergründen.
Sie haben Fragen zu einer Tätigkeit als Person mit einer Behinderung? Bewerben Sie sich gezielt mit einem entsprechenden Hinweis an uns und erhalten spezielle Vorteile sowie Zusatzleistungen, wir informieren Sie gerne.

Ansprechperson / Contact person :

Gehalts-Prognose

Unternehmens-Details

company logo

CENIS Consulting-Engineering-Service GmbH

501-1.000 Mitarbeitende

München, Deutschland

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