In anderen Phasen bist du 3–4 Tage pro Woche an unseren Standorten vor Ort, um direkt mit den Teams zu arbeiten und sie zu unterstützen. Praxisorientierte Erfahrung: Du kennst die Anforderungen von Operations und Führung aus erster Hand und bringst idealerweise Erfahrung in Change-Management mit.Trainings- und Projektkompetenz: Du bist ein erfahrener Trainer oder Berater – mit einem geschulten Blick für praxisnahe Lösungen und nachhaltige Projektarbeit.Leadership- und Change-Expertise: Du hast ein tiefes Verständnis für moderne Führungskonzepte und weißt, wie man Veränderungsprozesse erfolgreich gestaltet.Business & Mensch: Du verstehst die Zahlen, Daten und Fakten, erkennst aber auch die Bedürfnisse der Menschen und kannst beide Welten miteinander verbinden.Kommunikationsstärke: Du kannst Menschen begeistern und auf Augenhöhe abholen – vom Mitarbeitenden bis zur Geschäftsleitung.Konzeptionelles Denken: Du entwickelst Lösungen, die Wirkung zeigen und nachhaltig verankert werden.
Dabei sehen wir uns dazu verpflichtet für unsere Bewerber den optimalen Job und für unsere Kunden die passenden Mitarbeiter zu finden. Anforderungen: - Berufsausbildung als Pharmakant, Chemikant, PTA oder vergleichbare Ausbildung - Erfahrung in der pharmazeutischen Produktion - Bereitschaft zur 2-Schichtarbeit - Fundierte GMP-Kenntnisse Wir bieten Ihnen: - Unterstützung beim kompletten Bewerbungsprozess - Intensive Vorbereitung seitens unserer Recruiter zu Ihrem Vorstellungsgespräch - Moderne kostenfreie Arbeitskleidung - Abwechslungsreicher Aufgabenbereich - Angemessene Vergütung Aufgabenschwerpunkte: - Produktionsanlagen bedienen, überwachen, rüsten und einstellen - Kontrolle der Prozessschritte und Produktionsparameter sowie entsprechende Dokumentation - Messungen sowie Musterzüge durchführen - Produktionsabweichungen untersuchen - Verwendete Materialien prüfen - Durchführung von Reinigungsarbeiten, bspw. der Anlagen, Maschinenteile und Produktionsräume - Führung von Log- und Reinigungsbüchern - Handlungs- und Arbeitsanweisungen erstellen und Support-Funktion bei der Erstellung von Herstellanweisungen - Fachliche Verantwortung für einzelne Prozesseinheiten - Interner Trainer für die Rüstung und Bedienung der Produktionsanlagen Kontakt: Haben wir Ihr Interesse geweckt?
. ------ Deine Aufgaben Befähigung unserer Mitarbeiter auf dem Weg der Digitalisierung Eigenständige Analyse der Prozesse und Anforderungen direkt vor Ort in unseren verschiedenen Standorten (mit regelmäßigen Dienstreisen) Konzeption und Durchführung der Rollouts von neuen Systemen Schulen, Implementieren und Verbessern unserer Prozesse Hauptansprechpartner der Anwender unserer Standorte bei alltäglichen Fragestellungen ------ Deine Qualifikation Abgeschlossene Berufsausbildung oder Studium (z.
Dies beinhaltet auch die Analyse anzubindender Datenquellen sowie die Integration in dazugehörige Datenmodelle Umsetzung der Anforderungen mittels eigenverantwortlicher Erstellung und Einsteuerung von User Stories zu konzipierten Funktionalitäten bei der IT und externen Dienstleistern.
Du priorisierst das Backlog entlang von Business Value, technischer Machbarkeit und Architekturanforderungen und triffst dabei klare Entscheidungen. Du übersetzt Anforderungen in sauber geschnittene Epics, User Stories und Akzeptanzkriterien. Du arbeitest eng mit Stakeholdern aus Label-Management, Content Operations, Technik und Vertrieb zusammen.
Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.