Ingeniero de procesos y calidad automotriz
esta posición se enfocará en la gestión y priorización de problemas de calidad identificados durante el lanzamiento de productos, análisis de datos de preproducción y desarrollo de modelos predictivos para la mejora continua. Como parte de este equipo, trabajarás con datos de diagnóstico (dtc), herramientas de análisis como jira analytics y google cloud, y colaborarás con equipos de garantía, calidad y respuesta temprana (ewrt) para asegurar la excelencia en los productos.
requisitos: indispensable experiencia en industria automotriz
* experiencia: análisis de datos de calidad, diagnóstico automotriz o gestión de problemas en entornos de manufactura o lanzamiento de productos. Experiencia con jira analytics, ucs/warranty y google cloud portal.
* habilidades técnicas: conocimiento en dtcs (diagnostic trouble codes), diagnóstico automotriz y procesos de garantía. Desarrollo de modelos de análisis predictivo y priorización de problemas. Manejo de herramientas de análisis de datos y gestión de backlog.
* habilidades de gestión y comunicación: capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios (ingeniería, calidad, garantía, ewrt (early waring response team)). Habilidad para generar y presentar reportes detallados de entregables.
responsabilidades principales
* análisis y priorización de problemas de calidad: evaluar y priorizar problemas detectados en preproducción y en el equipo de respuesta temprana (ewrt). Gestionar el backlog de dtcs en programas fnv2 y posteriores.
* vinculación de datos de preproducción con calidad de producción: mejorar la precisión en la detección de problemas mediante análisis de datos en jira, ucs/warranty y google cloud portal. Relacionar datos de preproducción con defectos en la producción para minimizar fallas.
* desarrollo de modelos predictivos: implementar flujos de trabajo que predigan el impacto de problemas en la garantía. Optimizar la asignación de recursos en la gestión de calidad.
* clasificación y análisis de detecciones de calidad: identificar problemas únicos dentro del proceso de calidad de lanzamiento. Clasificar detecciones de dtc en 24 horas para facilitar una respuesta oportuna.
* gestión de reportes y documentación: generar informes diarios, semanales y de cierre con análisis de entregables.
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