Die DHL Sorting Center GmbH sucht einen Werkstudenten (m/w/d) im Team für die datengetriebene Optimierung der Intralogistikprozesse mit einer Wochenarbeitszeit von 20 Stunden.

Im Jahr 2014 als Tochtergesellschaft der DHL Group gegründet, ist es unsere Aufgabe und Leidenschaft, Sortieranlagen für neue DHL-Paketzentren als Hersteller zu planen, zu beschaffen und zu realisieren. Seitdem haben wir in Obertshausen, Bremen, Bochum, Ludwigsfelde, Aschheim, Posen und Köln sieben der größten Paketzentren Europas errichtet und in Betrieb genommen, in denen jeweils bis zu 50.000 Packstücke pro Stunde sortiert werden können.

Wenn Du einen ersten Eindruck von den Dimensionen eines solchen Mega-Hubs bekommen möchtest, sieh dir gerne folgendes Video zur Inbetriebnahme in Ludwigsfelde an:

https://group.dhl.com/de/presse/pressemitteilungen/2022/ludwigsfelde-deutsche-post-dhl-group-nimmt-erstes-mega-paketzentrum-in-ostdeutschland-in-betrieb.html

Ihre Aufgaben
Als Werkstudent (m/w/d) für Datenanalyse und Betriebsoptimierung unterstützt Du unser Analytics Team bei der datengetriebenen Optimierung operative Prozesse in unseren Paketzentren. Du arbeitest dabei eng mit einem erfahrenen Data Scientisten zusammen und optimierst in echten Betriebsumgebungen der DHL die Prozesse in den Paketzentren.

Analyse und Bewertung betrieblicher Prozesse mit besonderem Fokus auf Effizienzsteigerungen in der Personalsteuerung
Unterstützung bei der Planung, Durchführung und Auswertung von Pilotprojekten zur Optimierung operativer Abläufe
Mitwirkung beim Aufbau, der Weiterentwicklung und dem Betrieb moderner Datenpipelines auf Basis von PostgreSQL, Python und Snowflake
Entwicklung und Weiterentwicklung von Frontend-Anwendungen, insbesondere für Dashboarding und datenbasierte Visualisierungen
Automatisierung von Analyse- und Reportingprozessen sowie technische Unterstützung bei der Umsetzung datengetriebener Anwendungsfälle
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Identifikation von Optimierungspotenzialen und Entwicklung datenbasierter Lösungen

Ihr Profil

Fortgeschrittenes Bachelor- oder Masterstudium mit technischem, analytischem oder wirtschaftsnahtechnischem Schwerpunkt, z. B. Informatik, Data Science, Mathematik oder Wirtschaftsingenieurwesen
Begeisterung für die Analyse, Optimierung und Weiterentwicklung betrieblicher Prozesse
Erste praktische Erfahrungen in der Programmierung mit Python, idealerweise mit Datenanalyse-Bibliotheken wie Pandas
Grundlegende Kenntnisse in SQL sowie Interesse an Datenmodellen und datengetriebenen Zusammenhängen
Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
Hohe Lernbereitschaft und Motivation, sich in neue Themen und Technologien einzuarbeiten
Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Ihre Vorteile
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen hervorragende Sozialleistungen, konkurrenzfähige Gehaltsstrukturen und entsprechende Entwicklungsmöglichkeiten. 

Direkte Zusammenarbeit mit erfahrenen Kollegen in einem innovativen Umfeld
Flexible Arbeitszeiten für die Vereinbarkeit mit dem Studium und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
Praxisnahe Einblicke in moderne Technologien und Methoden aus den Bereichen Data Analytics, Data Engineering und Künstliche Intelligenz
Eigenverantwortliche Mitarbeit an realen Projekten mit direktem Mehrwert für das operative Geschäft
Vielfältige Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung
Die Chance, theoretisches Wissen unmittelbar in der Praxis anzuwenden und wertvolle Berufserfahrung zu sammeln

Ihr Kontakt
Fragen beantwortet Ihnen gerne Thorsten Moog, E-Mail: t.moog@dhl.com. 

Sie sehen in diesen vielseitigen und verantwortungsvollen Aufgaben eine persönliche Herausforderung? Dann bewerben Sie sich bitte mit Ihren vollständigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse) sowie unter Angabe Ihrer Gehaltsvorstellung online. Klicken Sie dazu bitte auf den Button „Bewerben“. Weitere Informationen finden Sie unter de.dpdhl.jobs.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

MENSCHEN VERBINDEN. LEBEN VERBESSERN.

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Lieber selbst? Direkt beim Anbieter bewerben · Quelle: Stepstone