Der Automotive Data Engineer im Bereich Digitale Transformation, Qualitätsmanagement und Data Security entwickelt datengestützte Lösungen für die Automobilindustrie. Er verantwortet die Integration von Fahrzeugdaten in bestehende Qualitätsmanagementsysteme und implementiert Sicherheitsstandards für sensible Daten. Zu seinen Aufgaben gehören die Konzeption von Datenarchitekturen, die Optimierung von Datenflüssen und die Entwicklung von Algorithmen zur Qualitätssicherung. Er arbeitet an der Schnittstelle zwischen IT und Automobilproduktion, analysiert Prozessdaten und etabliert Standards für die sichere Datenverarbeitung gemäß branchenspezifischer Compliance-Anforderungen.
Digitale Produktionsprozesse - Effizienzsteigerung durch innovative Technologien• Strategische Ausrichtung & digitale Reife - Transformation messbar machen: KPIs & Praxisbeispiele
• Prozessanalyse & MES-Integration im Shopfloor - Von der Prozesskarte zur KPI-Optimierung
• IoT-Integration & Datenanbindung in Echtzeit - Sensorik, OPC UA & Cloud-Plattformen
• KI-Anwendungen für Wartung & Qualität - AIoT & Datenintelligenz im Produktionsumfeld
• Planung & Steuerung mit digitalen Zwillingen - Echtzeitplanung, APS & KI-gestützte Simulation
• Flexibilisierte Produktion & Assistenzsysteme - Menschzentrierte und smarte Arbeitsplatzsysteme
• IT-Risiken im Shopfloor erkennen & minimieren - Datenschutz bei produktionsnahen Daten
• CO₂-Daten nutzen & Prozesse ökologisch stabilisieren - Nachhaltigkeit durch KI & Closed-Loop-Optimierung
• Qualitätsmanagement und Core Tools im Kontext von IATF 16949, AS9100, ISO 9001 und DO-178C
• Advanced Product Quality Planning für hochregulierte Industrien
• Failure Mode and Effects Analysis - Risikoanalyse über den Produktlebenszyklus
• Measurement System Analysis zur Sicherstellung von Genauigkeit und Wiederholbarkeit
• Statistical Process Control - Prozessüberwachung und -steuerung
• Production Part Approval Process im Automotive-, Luftfahrt- und Verteidigungsbereich
• Core Tools Integration für robuste Produktionsprozesse
• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation
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