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Hazardous Waste Technician (m/w/d) - Gigafactory Berlin - Brandenburg

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Hazardous Waste Technician (m/w/d) - Gigafactory Berlin - Brandenburg

Tesla

Grünheide (mark), Brandenburg

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必須スキル

Excel

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.

What You'll Do

  • Überwachung und Umsetzung von Vorgaben zur Abfalltrennung, Kennzeichnung und Unterstützung, dass Vorgaben in den zugewiesenen Bereichen der Fabrik bekannt sind und eingehalten werden
  • Austauschen von vollen Abfallbehältern
  • Verbringen von gefährlichen Abfällen mit dem Gabelstapler oder Elektrohubwagen von der Anfallstelle zum Abfallsammelplatz
  • Prüfen der Abfallzusammensetzung und aussortieren von Fehlwürfen nach Vorgaben
  • Ver- und Umpacken, Be- und Umfüllen, Verwiegen, Kennzeichnen, Bereitstellen von gefährlichen Abfällen
  • Anmelden, Ummelden, Abmelden gefährliche Abfallabholungen
  • Unterstutzen bei der Abfalldeklaration, Probenahme, Disponierung
  • Be- und Entladen von LKWs und Containern mit Gabelstapler oder Elektrohubwagen
  • Vorbereiten und Übergeben von Begleit-, Übernahme-, Abhol- und Lieferscheinen
  • Kennzeichnung von Behältern Transporteinheiten nach Gefahrgutrecht
  • Übernahme von Verantwortungen aus dem Gefahrgutrecht insbesondere Verpacker und Verlader
  • Bestücken und Überwachen von Presscontainern und Abfallpressen
  • Unterstutzen die Kollegen in der Produktion zu Abfallthemen
  • Durchführen allgemeine Tätigkeiten im Bereich der Abfalllogistik und Abfalllagerung
  • Wartung und Instandhaltung von zugewiesenen Maschinen und Geräten
  • Datenerfassung und Dokumentation von Abfallmengen


  • What You'll Bring

  • Mindestens 3-jährige Erfahrung im Umgang mit Gefahrstoffen, Gefahrgut, Laborchemikalien, Elektro- und Elektronik-Altgeräten sowie Abfalldokumentation, einschließlich Begleitscheinen, Übernahmescheinen, Abholscheinen und Lieferscheinen
  • Handwerkliches Geschick und Bereitschaft, sich in verschiedene Aufgaben im gefährlichen Abfallmanagement einzuarbeiten
  • Pflichtbewusstsein, Lernbereitschaft und Eigenständigkeit als Stärken
  • Teamarbeit und Zuverlässigkeit als Selbstverständlichkeit
  • Berechtigung und Qualifikation zur Bedienung von Gabelstaplern oder Elektrohubwagen
  • Bereitschaft zur Arbeit im Schichtbetrieb (Früh-, Spät- und Nachtschicht)
  • Erfahrungen mit den gängigen MS-Office-Anwendungen (Outlook, Excel, Word
  • Fließende Kenntnisse in Wort und Schrift in Deutsch und Englisch
  • 総閲覧数

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    Teslaについて

    Tesla

    Tesla

    Public

    A financial leasing taxi company that provides vehicles to customers

    140,000+

    従業員数

    Ciudad De Panamá

    本社所在地

    $800B

    企業価値

    レビュー

    3.8

    10件のレビュー

    ワークライフバランス

    2.2

    報酬

    3.8

    企業文化

    3.5

    キャリア

    4.1

    経営陣

    2.8

    65%

    友人に勧める

    良い点

    Innovative projects and cutting-edge technology

    Great team and supportive colleagues

    Opportunities for growth and learning

    改善点

    Long hours and poor work-life balance

    High pressure and tight deadlines

    Management issues and high expectations

    給与レンジ

    1,398件のデータ

    Junior/L3

    Mid/L4

    Junior/L3 · Associate Analyst

    2件のレポート

    $94,875

    年収総額

    基本給

    $82,500

    ストック

    -

    ボーナス

    -

    $92,000

    $97,750

    面接体験

    4件の面接

    難易度

    3.5

    / 5

    期間

    14-28週間

    体験

    ポジティブ 0%

    普通 75%

    ネガティブ 25%

    面接プロセス

    1

    Application Review

    2

    Recruiter Screen

    3

    Technical Phone Screen

    4

    Take-home Assignment

    5

    Panel Interview

    6

    Offer

    よくある質問

    Coding/Algorithm

    Technical Knowledge

    Behavioral/STAR

    System Design

    Machine Learning Concepts