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Supervisor, Quality Operations Paint & Plastics (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

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Supervisor, Quality Operations Paint & Plastics (m/w/d) - Gigafactory Berlin-Brandenburg

Tesla

Grünheide (mark), Brandenburg

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What To Expect
Die Gigafactory Berlin-Brandenburg markiert einen entscheidenden Moment in Europa für Teslas Mission, den weltweiten Übergang zu nachhaltiger Energie zu beschleunigen. Nahe Berlin, im Herzen Brandenburgs, werden wir revolutionäre Produkte in großer Stückzahl mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit, Innovation und Effizienz auf den Markt bringen. Gemeinsam mit Dir im Team möchten wir dieses Ziel erreichen und das nächste Kapitel der Tesla Erfolgsgeschichte schreiben.

Wir suchen energische und engagierte Schichtleiter (m/w/d), die ein motiviertes und diverses Team von Qualitätstechnikern (m/w/d) sowie Qualitätsprüfern (m/w/d) innerhalb verschiedener Gewerke während unserer Tag- und Nachtschichtbetriebe leiten.

Idealerweise bringst du Erfahrungen in der Organisation von Arbeitsgruppen, der Anleitung von Mitarbeitern (m/w/d), der Überwachung von Fortschritten, der Durchsetzung von Regeln und der Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsstandards mit.

Darüber hinaus bist du in der Lage, funktionsübergreifende Teams zusammenzubringen, um komplexe Probleme effizient zu lösen, und verfügst über ausgeprägte Fähigkeiten zur Zusammenarbeit. Durch deine Präsenz bringst du Struktur in das Team und holst die beste Leistung aus jedem deiner Mitarbeiter (m/w/d) heraus.

What You'll Do

  • Fachliche- und disziplinarische Leitung der Mitarbeiter (m/w/d)
  • Delegierung von Verantwortlichkeiten und Verwaltung von Zeitplänen für ein Team von Qualitätstechnikern sowie -Prüfern (m/w/d)
  • Coaching und Schulungen des Teams basierend auf Kontrollplänen
  • Eskalation von Qualitätsproblemen bei Bedarf mit dem Management und dem Prozess-TeamFörderung von Verbesserungen bei Qualitätsoperationen
  • Bereitstellung regelmäßiger Reportings und Updates für das Qualitäts- sowie Ingenieurteam und das Management
  • Durchsetzung von 5S Methode- und Arbeitsplatzhygienestandards
  • Kontrolle von Arbeits- und Betriebsmitteln, Sicherstellung des Kalibrierungsstatus von Messgeräten und Sicherstellung der Verfügbarkeit aller Verbrauchs- und Betriebsmittel


  • What You'll Bring

  • Technische Meisterausbildung (m/w/d), gerne mit weiterem Abschluss (m/w/d) oder vergleichbares wünschenswert
  • Mehrjährige Führungserfahrung mit einem Team von 10 oder mehr Mitarbeitern (m/w/d)
  • Zertifizierung in einem qualitätsbezogenen Bereich wie Six-Sigma, TQM (Total-Quality-Management) oder ähnliches ist wünschenswert
  • Beherrschung von Konzepten wie SPC (Statistical Process Control), Prozessfähigkeit, PFMEA (Prozess- Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse), Kontrollplanung u.a.
  • Hohe Flexibilität in Bezug auf Arbeitszeiten
  • Verhandlungssichere Sprachkenntnisse in Deutsch und gutes Englisch


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    关于Tesla

    Tesla

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    Public

    A financial leasing taxi company that provides vehicles to customers

    140,000+

    员工数

    Ciudad De Panamá

    总部位置

    $800B

    企业估值

    评价

    3.1

    5条评价

    工作生活平衡

    1.5

    薪酬

    1.2

    企业文化

    1.3

    职业发展

    1.8

    管理层

    1.1

    15%

    推荐给朋友

    优点

    Strong financial performance

    Revenue growth

    Company achieving targets

    缺点

    Poor compensation and raises below inflation

    Union-busting and anti-labor practices

    Unpaid work demands and wage theft

    薪资范围

    1,397个数据点

    Junior/L3

    Mid/L4

    Senior/L5

    Junior/L3 · ASSOCIATE MANAGER, LOGISTICS

    2份报告

    $131,600

    年薪总额

    基本工资

    $114,400

    股票

    -

    奖金

    -

    $131,600

    $131,600

    面试经验

    4次面试

    难度

    3.5

    / 5

    时长

    14-28周

    体验

    正面 0%

    中性 75%

    负面 25%

    面试流程

    1

    Application Review

    2

    Recruiter Screen

    3

    Technical Phone Screen

    4

    Take-home Assignment

    5

    Panel Interview

    6

    Offer

    常见问题

    Coding/Algorithm

    Technical Knowledge

    Behavioral/STAR

    System Design

    Machine Learning Concepts