Neura Robotics

Quality Engineer – Field Return Analysis (Mensch)

Employment

Full-time

From the employer

FullTime

Level

Not stated

Team

Quality / Quality

Not doable from Austria

Country assessment

Not doable from Austria because the employer's own board marks it as not remote.

Our assessment is guidance. Confirm arrangements with the employer.

Python

Diagnose-Experte: Du untersuchst und diagnostizierst Rückläufer aus dem Feld und analysierst mechanische, elektrische sowie softwarebezogene Probleme.
Systematische Fehlersuche: Du führst strukturierte Fehlerursachenanalysen (Root-Cause-Analysis) durch und dokumentierst die Ergebnisse präzise.
Test & Validierung: Du planst und evaluierst Tests, um identifizierte Fehlerursachen zu reproduzieren und zu validieren.
Prozessoptimierung: Du wirkst an der Entwicklung neuer Testmethoden mit und optimierst kontinuierlich unsere Diagnoseprozesse.
Schnittstellen-Gestalter: Du leitest technische Maßnahmen sowie Designverbesserungen ab und arbeitest eng mit R&D, Quality und Manufacturing an deren Umsetzung.
Trend-Analyse: Du wertest Feldausfalltrends statistisch aus, um Muster und kritische Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren.
Wissensmanagement: Du erstellst technische Berichte und "Lessons Learned", um Erkenntnisse effektiv im gesamten Unternehmen zu teilen.
Support & Service: Du unterstützt das Reklamationsmanagement und kommunizierst deine Analyseergebnisse an die Service- und Support-Teams.
Software-Tooling: Du beteiligst dich an der qualitätsorientierten Entwicklung von Software-Tools für die Prüfung und Diagnose von Roboterkomponenten.

Hintergrund: Idealerweise ein Master (M.Sc.) in Mechatronik, kombiniert mit einer technischen Ausbildung (z. B. Mechatroniker oder Elektroniker) – gerne im Rahmen eines dualen Studiums (Modell Reutlingen, Esslingen oder Albstadt).
Kontrolltechnik & Code: Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik sowie Erfahrung in der Programmierung (z. B. Python, C/C++ oder MATLAB/Simulink).
Hardware-Expertise: Fachwissen in Elektronik, Sensorik, Antriebstechnik und Robotik; sicherer Umgang mit Messtechnik und Laboraufbauten.
Methodenkompetenz: Erfahrung mit Problemlösungsmethoden (8D, Ishikawa, FMEA, 5-Why) sowie Grundkenntnisse in Statistik/Datenanalyse; Kenntnisse in Embedded Systems oder industriellen Protokollen sind ein Plus.
Analytisches Denken: Eine strukturierte Arbeitsweise gepaart mit ausgeprägter Diagnose- und Problemlösungskompetenz.
Persönlichkeit: Hohe Eigenmotivation, Selbstständigkeit sowie ein kollaborativer und kommunikativer Arbeitsstil.
Dokumentation: Du dokumentierst deine Arbeit präzise, zuverlässig und gewissenhaft.
Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse.