Stagiaire – Analyse de données dans le domaine de la logistique (LCN Entrepôt)
Hilti Aktiengesellschaft
Schaan
Infos sur l'emploi
- Date de publication :11 décembre 2025
- Taux d'activité :100%
- Lieu de travail :Schaan
Résumé de l'emploi
Rejoignez notre équipe à Nendeln pour un projet de données impactant. Profitez d'un environnement dynamique et d'une réelle expérience professionnelle.
Tâches
- Comprendre le processus d'inbound et identifier les améliorations.
- Développer un outil pour optimiser la communication externe.
- Créer des solutions intégrées pour améliorer l'efficacité quotidienne.
Compétences
- Études en Data Science ou Business Analytics, niveau Bachelor.
- Compétences analytiques solides et travail avec des données massives.
- Maîtrise des outils d'analyse comme Excel, Power BI, ou Python.
Est-ce utile ?
Vous cherchez un projet pratique dans le domaine de l'analyse de données avec un véritable impact commercial ? Rejoignez notre équipe à Nendeln et soutenez une initiative importante visant à améliorer le processus d'entrée dans nos opérations d'entrepôt
Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec le secteur opérationnel et aurez l'occasion unique de voir les effets immédiats de vos améliorations. Vos principales tâches comprennent :- Comprendre le processus d'entrée et collaborer avec l'équipe pour identifier les potentiels d'amélioration.
- Développer un outil basé sur les données pour mesurer et améliorer la communication avec les parties prenantes externes.
- Soutenir la création de solutions qui augmentent l'efficacité et peuvent être intégrées dans les opérations quotidiennes.
Ce projet vous offre une expérience pratique, un aperçu des défis réels et la chance d'apporter une contribution tangible dans un environnement logistique dynamique.
Votre profil
- Connaissances ou études en Data Science, Business Analytics ou dans un domaine connexe. Inscrit dans un programme de licence.
- Compétences analytiques développées et capacité à travailler avec de grands ensembles de données.
- Familiarité avec les outils d'analyse de données (par ex. Excel, Power BI, Python ou similaires).
- Bonnes compétences en communication et esprit d'équipe.
- Attitude proactive et volonté d'apprendre dans un environnement dynamique.