Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze das Team bei strategischen Initiativen und Datenanalysen für die Logistik.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Tierbedarf mit über 25 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Hybrid-Arbeit, Entwicklungsmöglichkeiten, 20% Rabatt auf Produkte und Unterstützung für dein Wohlbefinden.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, 20 Tage im Ausland zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines multinationalen Teams und arbeite an spannenden Projekten im E-Commerce.
- Qualifikationen: Studierender in Logistik, Datenwissenschaft oder ähnlichem; gute analytische Fähigkeiten erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13.5 - 16.5 € pro Stunde.
Company Description
With over 25 years’ experience, plus the same enormous passion and ambition we had on day-one, we’re trailblazers in the pet e-commerce industry.
Our solutions make over 12 million customers genuinely happier – and that’s something we really care about.
We work together to continually adapt; embracing change and the challenges it brings so that we can keep doing better.
Join us and discover a place where your potential meets your passion for pets.
That’s the power of plus.
Job Description
Role Purpose
As a Working Student, you'll help the Strategy and Programmes team drive strategic initiatives for zooplus's long-term logistics network.
Your responsibilities will centre around preparing data, documenting processes, supporting models, and conducting analytics to guide decisions regarding footprint, fulfilment centres, assortment goals, and capacity planning.
- Data Preparation & Analysis
- Gather, clean, and organise data relating to assortment, capacity, lead times, and demand.
- Create and verify inputs and assumptions for the strategic network model.
- Carry out checks on both data and outputs to spot any gaps or inconsistencies.
- Model & Scenario Support
- Assist with setting up and running scenarios (such as status quo, target network, sensitivity analyses).
- Update key modelling parameters including assortment ranges, FC specifications, and contract constraints.
- Present scenario results in clear formats for sharing with stakeholders.
- Documentation & Governance
- Ensure all assumptions, model logic, and governance details for SNP are well documented.
- Help develop Wiki pages, write process descriptions, and produce onboarding materials.
- Dashboarding, Automation & Analytics
- Build dashboards using Python (Plotly/Streamlit), Tableau, or Power BI to keep track of data quality, inputs, and outputs.
- Use Python or Power Query to automate repeatable data tasks.
- Set up validation checks for consistent inputs, such as assortment, SKU curves, throughput, and timelines.
- Develop prototype analytics to give better visibility into core KPIs like CPP, lead time, and capacity.
- Contribute to ongoing improvements in modelling workflows and SNP processes.
- Slide & Output Preparation
- Design visual presentations for internal audiences (e. g., OLT, SNP Sync, Steer Co).
- Share findings clearly using tables, charts, and bullet points.
Qualifications
Enrolled student for at least another 6 months , preferably in Logistics, Supply Chain, Data Science, Operations Research, Industrial Engineering, Economics, or a similar subject.
- You have strong analytical abilities and an interest in data-driven problem solving and modelling.
- Proficiency in Excel is essential; experience with Python, SQL, Tableau, or Power BI is highly advantageous. First experiences with Vibe Coding.
- You work in a structured and reliable manner, communicate effectively, and are eager to learn about strategic logistics, OR-based modelling, and scenario planning.
- Proficiency in English is required.
- Availability for 20 hours per week for a period of 6 months
- Additional Information
Headquartered in Munich, with offices across Madrid, Krakow, Wroclaw, London and Vienna, we collaborate because we genuinely love working together - so you’ll be at the heart of an incredible, multinational team.
We trust each other to get the job done, which means you’ll benefit from hybrid working, spending 60% of your time in the office and 40% at home.
There’s an option to work for 20 days abroad in approved countries too.
Add to that development opportunities that help you to shape your own career path, excellent training and support, wellbeing offers, subsidised transport or bike leasing, plus 20% discount across all our products, and you’ll begin to get a sense of what sets us apart.
Find out more about the specific benefits at your local office in our blog posts .
A note on compensation
We believe in being transparent about salary ranges.
The range shown reflects the full scope that the role can grow into over time, depending on experience, skills, and impact.
Most offers are positioned around the midpoint of the range, ensuring a fair and consistent approach across our teams.
At zooplus, we believe in equal opportunity and support everyone to fulfil their potential.
We recognise the power of listening and learning from each other and embrace diversity and inclusion of all.
#LI-Hybrid
Working Student - Operations Analyst Arbeitgeber: zooplus SE
Als Arbeitgeber mit über 25 Jahren Erfahrung in der Tier-E-Commerce-Branche bietet zooplus eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und kontinuierliche Verbesserung setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Wohlbefinden, einschließlich subventionierter Transportmöglichkeiten und Rabatten auf unsere Produkte. In unserem Münchener Hauptsitz arbeiten Sie in einem internationalen Team, das Vielfalt schätzt und Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihre Karriere aktiv zu gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student - Operations Analyst erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei zooplus SE aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Working Student - Operations Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei zooplus SE als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei zooplus SE vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
