Werkstudent:in · München, Gärtnerplatz · Remote möglich
Für unternehmerische Köpfe — gern TUM-BWL

Bring Kinder zurück ins Spiel. Und lern, wie aus einer Idee ein Produkt wird.

Wir sind FRIEDO aus München. Wir bauen Spielzeug für echtes, freies Spiel — weg vom Bildschirm, hin zu Bewegung, Neugier und den ersten großen kleinen Momenten. Dafür suchen wir eine rechte Hand, die ab Tag 1 echte Ownership übernimmt.

Hier gibt's keinen Porsche im ersten Monat — sondern ein Skillset, das dir keiner mehr nimmt.

Was selbsternannte Gurus auf TikTok, Instagram und YouTube gegen 5.000 € „Coaching-Gebühr" verkaufen, lernst du bei uns in der Praxis: wie man aus einer Idee ein verkaufsfähiges Produkt macht und es am Ende auch profitabel vertreibt. Ohne Gebühr. Mit echtem Budget, echten Produkten und echten Konsequenzen.

Was machen wir den ganzen Tag?

Von der Idee bis zum Bestseller — Schritt für Schritt.

Klapp jeden Schritt auf. Du siehst nicht nur, was wir tun — sondern auch, welches Fach aus deinem Studium du dabei in der Realität anwendest.

01 Die erste Frage: Passt das zu unseren Werten? Haltung & Markenwerte

„Welches Spielzeug macht Sinn — und entspricht dem, wofür wir stehen?"

Wir starten nicht mit einer Tabelle, sondern mit einer Haltung. Wir haben eine große Vision: Kinder zurück ins Spiel bringen. Weg vom Bildschirm, hin zur Entwicklung motorischer Fähigkeiten und zum Kennenlernen des eigenen Körpers. In einer Welt, die durch KI immer schneller wird, wollen wir Entschleunigung bieten — wirkliches Spielen, mit allem was dazugehört. Wir wollen dabei sein beim ersten Sprung aufs Hüpfkissen und bei der ersten Sandburg.

Deshalb prüfen wir jedes Produkt an einem einfachen Maßstab: frei, ohne Anleitung, zum Beschäftigen — nicht zum Beschäftigt-werden.

Beschäftigt werdenFernsehen & Doomscrolling. Reize konsumieren, passiv bleiben.
Sich beschäftigenEin Buch lesen, eine Sandburg bauen. Selbst gestalten, aktiv werden.
02 Nachfrage validieren — Zahlen, Daten, Fakten first. Statistik & Management Science

Wo gibt es echte Nachfrage? Das raten wir nicht — wir messen es. Wir nutzen Programme, die uns präzise Daten und tatsächliche Umsätze im Markt liefern. Bei uns wird keine Entscheidung aus dem Bauch getroffen. Erst die Zahlen, dann das Produkt.

Genau das, wofür es im Studium Statistik und Management Science gibt — nur mit echten Marktdaten statt Lehrbuch-Datensätzen.

Helium10 Datenanalyse – echte Nachfrage- und Umsatzdaten
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03 Unser eigenes Produkt entwickeln. Innovation & Entrepreneurship

Jetzt wird's konkret. Wir analysieren den Markt im Detail, finden heraus, was wirklich wichtig ist, erweitern Produkte um sinnvolle Funktionen, streichen überflüssige Lieferumfänge — und kreieren daraus unser eigenes Produkt. Aus „es gibt da eine Nachfrage" wird eine Zeichnung, eine Spezifikation, ein Ding, das es vorher so nicht gab.

Unser eigenes Produkt – die Matschküche
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04 Hersteller suchen & finden. Sourcing & Supplier Mgmt.

Ob in Deutschland, Europa oder Asien — wir finden den richtigen Partner für jedes Produkt. Wir besuchen Messen, fliegen nach Asien und schauen uns Produktionen mit eigenen Augen an. Lieferantenauswahl, Verhandlung, Qualitätssicherung: alles, was im Studium „Operations & Supply Chain Management" heißt, machst du hier am echten Gegenüber.

05 Prüfen lassen & nach Deutschland bringen. Supply Chain & Operations

Sobald alles beisammen ist, geht das Produkt zum TÜV — Sicherheit ist bei Kinderspielzeug nicht verhandelbar. Danach kommt es nach Deutschland: per Schiff, Bahn oder LKW. Du lernst, wie eine echte Lieferkette getaktet wird, wo sie reißt und wie man sie steuert.

06 Verkaufen: Wie tickt das Gehirn unserer Kunden? Marketing & Strategy

Damit sich ein Produkt verkauft, arbeiten wir Bilder und USPs aus — mit vollem Fokus auf Verkaufspsychologie. Browser oder Mobile? Alt oder jung? Oma oder Mama? Jede Zielgruppe entscheidet anders.

Die Königsdisziplin: ein hochkonvertierendes Bild für einen Marktplatz bauen. Was muss aufs Bild? Welche Frage stellt sich der Kunde? Wie transportierst du die Information in 2–3 Sekunden — weil die Aufmerksamkeitsschwelle dank TikTok & Instagram massiv gesunken ist? Hier arbeite ich als Gründer aktiv mit — du lernst das direkt an der Quelle.

Dafür haben wir Zugang zu allen relevanten Bild-Tools:

Nano BananaChatGPT / GPT-ImageAdobe Photoshop+ unser kompletter KI-Stack
So erstellen wir unseren Content – Beispiel 1
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So erstellen wir unseren Content – Beispiel 2
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07 Werbung aussteuern — datengetrieben, nie nach Bauchgefühl. Performance Marketing

Steht das Produkt, stellt sich die Frage: Wie wird die Werbung ausgesteuert? Hier arbeiten wir mit einer der führenden deutschen Werbeagenturen zusammen — und wie immer entscheiden Zahlen, Daten und Fakten, nicht das Gefühl, was passen könnte. Du sitzt mit am Tisch und verstehst, wie aus Werbebudget messbarer Umsatz wird.

08 Am Ende muss sich der ganze Spaß rechnen. Kostenrechnung & Finance

Vision ist schön — aber ein Unternehmen lebt von Marge. Deshalb steuern wir unsere Gewinne mit eigenen Programmen und Kennzahlen: Deckungsbeitrag, Materialkosten, Make-or-buy. Das ist angewandte Kostenrechnung und Finance — und der Moment, in dem du siehst, ob deine Entscheidungen aus Schritt 1–7 tatsächlich aufgegangen sind.

09 Und dann? Von vorne — nur besser. Der Kreislauf

Hier startet der ganze Spaß von vorne. Du nimmst alles mit, was du gelernt hast, und gehst wieder rein in Schritt 1. Anwenden, was funktioniert hat — und schauen, ob du es beim nächsten Mal noch besser hinbekommst. Genau in diesem Kreislauf wirst du von Monat zu Monat besser. Kein Projekt ist je „fertig", es wird nur jedes Mal schärfer.

Wo genau du eingesetzt wirst? Wissen wir selbst noch nicht.

Ehrlich gesagt können wir die Stelle nicht bis ins letzte Detail festlegen — dafür sind wir zu dynamisch. Aber genau das ist die Chance: Es gibt bei uns so viele Baustellen, dass du in kürzester Zeit wirklich viel lernen kannst. Du suchst dir (mit uns) die Themen, bei denen du den größten Unterschied machst — und wächst mit ihnen.

Du studierst TUM-BWL?

Dann ist das hier dein Praxislabor.

Management & Technology gliedert sich genau in die Bereiche, die unseren Arbeitsalltag ausmachen. Was im Hörsaal Theorie bleibt, testest du bei uns an echten Produkten.

Innovation & Entrepreneurship
→ in echt

Aus einer Idee ein verkaufsfähiges Produkt machen — dein eigenes Projekt, kein Planspiel.

Operations & Supply Chain
→ in echt

Lieferanten steuern (u. a. in Asien), Qualität managen, Lieferkette takten.

Marketing & Strategy
→ in echt

Produkte auf Amazon positionieren, Nischen finden, Bestseller bauen.

Statistik & Management Science
→ in echt

Echte Nachfrage- und Performance-Daten analysieren statt Lehrbuch-Datensätze.

Kostenrechnung & Finance
→ in echt

Margen rechnen, Materialien vergleichen, Entscheidungen mit Ergebniswirkung treffen.

Dein Technik-Schwerpunkt
→ in echt

Produktspezifikation, Materialkunde und ein KI-Stack, mit dem wir täglich arbeiten.

Das bringst du mit

  • Unternehmerisches Denken & Hands-on-Mentalität — du machst, statt lange zu fragen.
  • Du übernimmst Verantwortung und bringst Dinge eigenständig zu Ende.
  • Eingeschriebene:r Student:in mit 15–20 Std./Woche (gern TUM-BWL).
  • Sehr gutes Deutsch, gutes Englisch (Amazon & Lieferantenkontakt).
  • Lust, mit Daten und modernen KI-Tools zu arbeiten.
  • Plus, kein Muss: erste Erfahrung mit Amazon, eCommerce oder Produktentwicklung.

Das bekommst du

  • Echte Ownership ab Tag 1 — keine leeren Versprechen.
  • Den kompletten Weg von der Idee bis zum Verkauf — als Skillset fürs Leben.
  • Direkte Zusammenarbeit mit dem Gründer, kurze Entscheidungswege.
  • Zugang zu führenden Agenturen und unserem vollen KI-Stack.
  • Remote möglich — wir wünschen uns aber, dass du regelmäßig ins Office am Gärtnerplatz (München) kommst.
  • Flexible Arbeitszeiten rund um dein Studium. [Vergütung ergänzen]
Klingt nach dir?

Dann schreib uns.

Wir wollen kein perfekt poliertes Bewerbungsschreiben. Schick uns ein kurzes Anschreiben und sag uns ehrlich, warum du glaubst, dass du die oder der Richtige bist. Lieber kurz und ehrlich als lang und geschliffen.

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Kleiner Beweis

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