Arbeitsumfeld

Werden Sie Teil eines modernen Produktionsbereichs, in dem Präzision, Technologie und Teamgeist täglich zusammenwirken, um Fahrzeuge in höchster Oberflächenqualität auf die Straße zu bringen. In der Lackiererei gestalten Sie gemeinsam mit engagierten Kolleginnen und Kollegen einen zentralen Abschnitt der Fahrzeugproduktion – von Korrosionsschutz über innovative Lackierverfahren bis hin zu anspruchsvollen Zweifarblackierungen. Sie arbeiten in einem Umfeld, das von kontinuierlicher Verbesserung, technischer Weiterentwicklung und einer starken bereichsübergreifenden Zusammenarbeit geprägt ist. Unsere Alleinstellungsmerkmale sind eine hochmoderne Anlagenlandschaft, ein ausgeprägtes Qualitätsverständnis und ein Team, das Herausforderungen lösungsorientiert und gemeinsam angeht. Dabei legen wir großen Wert auf eine wertschätzende Arbeitsatmosphäre, offene Kommunikation und gegenseitige Unterstützung. Gemeinsam treiben wir Innovationen voran, optimieren Abläufe und sichern die Basis für zuverlässige Produktionsprozesse im Werk Hannover. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Identifizieren und Analysieren digitaler Verbesserungspotenziale entlang der Produktions- und Qualitätsprozesse
• Unterstützen bei der Einführung neuer digitaler Tools und Systeme
• Optimieren von Datenflüssen und digitalen Arbeitsabläufen
• Begleiten von Automatisierungs- und Vernetzungsprojekten
• Mitarbeiten in interdisziplinären Teams 

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende (auch im Gap Year) aus dem Bereich Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Automatisierungstechnik oder vergleichbare Studienrichtungen
• Gute bis sehr gute Studienleistungen
• Deutsch Sprachniveau B2
• Erfahrung im Automobilbereich wünschenswert

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung (außer im Gap Year)
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Keywords

Smart Factory, Predictive Maintenance, Lean Management, Industrie 4.0