Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die strategische Entwicklung von Datenprodukten und definiere die Vision für die globale Datenplattform.
- Unternehmen: Führende Bank mit Fokus auf innovative Datenlösungen und analytische Produkte.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und einem starken Fokus auf ethische Standards.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse Entscheidungen auf höchster Ebene.
- Qualifikationen: Abschluss in Betriebswirtschaft, Data Science oder verwandten Bereichen; 8-10 Jahre Erfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Rolle dient als Business Owner (BO) der Global Data Platform (GDP) und treibt die strategische Entwicklung von Datenprodukten im Analytikbereich voran. Sie definiert die Vision, Strategie und Roadmap für die zentrale plattformübergreifende Datenplattform der Bank und stellt sicher, dass messbarer Geschäftswert und vertrauenswürdige Daten für Entscheidungen bereitgestellt werden.
Verantwortlichkeiten
- Definieren der Vision, des Zielzustands und der Roadmap der Plattform in enger Zusammenarbeit mit dem Business Responsible der GDP, der IT-Leitung und der Unternehmensarchitektur.
- Ausrichten der Geschäfts- und IT-Stakeholder auf Prioritäten, Umfang und Ergebnisse der Lieferung sowie Überwachung der End-to-End-Governance, Priorisierung und Koordination der Finanzierung für Verbesserungen und neue Funktionen, die im Rahmen des jährlichen Planungszyklus über die GDP bereitgestellt werden.
- Orchestrierung des Designs und der Einführung von unternehmensgerechten Datenprodukten, die mehrere Anwendungsfälle im Analytikbereich bedienen.
- Ermöglichen der Rationalisierung redundanter oder sich überschneidender Berichte und Dashboards, Förderung wiederverwendbarer, verwalteter Datenschichten anstelle von isolierten Ausgaben.
- Einrichtung leichter Standards und Muster für die Entwicklung von Datenprodukten in Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Analysten und Fachexperten.
- Beitrag zur Definition eines strategischen Plans für KI und Analytik in großem Maßstab, Verknüpfung praktischer Implementierungsbemühungen mit den breiteren KI-Ambitionen der Bank.
- Unterstützung von Initiativen zur Rationalisierung von Plattformen/Tools, Bewertung bestehender Analytiklandschaften und Empfehlung von Modernisierungspfaden.
- Vertretung von Daten- und Analytikperspektiven in unternehmensweiten Programmen und Arbeitsgruppen, insbesondere in solchen, die vom COO-Büro oder der digitalen Geschäftstransformation geleitet werden.
- Aufbau starker Beziehungen zu Geschäftsbereichen, Technologie-Teams und Kontrollfunktionen, um sich entwickelnde Datenbedürfnisse zu verstehen.
- Übersetzung von Daten- und Analytikinitiativen in klaren Geschäftswert durch überzeugende Erzählungen und messbare Ergebnisse.
- Sicherstellung strenger Priorisierung, disziplinierter Ressourcenallokation und Nutzenverifizierung auf Basis expliziter Verpflichtungen von Antragstellern.
Ihr Profil
- Universitätsabschluss in Betriebswirtschaft, Data Science, Informatik, Finanzen oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 8–10 Jahre Erfahrung in Rollen, die Datenstrategie, Datenproduktmanagement, Unternehmensdatenplattformen oder digitale Transformation in einer regulierten Branche umfassen.
- Nachgewiesene Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor oder Vermögensverwaltung mit solidem Verständnis der Bankbetriebsabläufe, Kundendaten und relevanten regulatorischen Anforderungen (z.B. MiFID II, GDPR, FINMA OSR).
- Erfolgreiche Leitung komplexer, funktionsübergreifender Initiativen ohne direkte Autorität, Einflussnahme auf Stakeholder aus Geschäfts- und IT-Bereichen.
- Starke Vertrautheit mit modernen Datentechnologien und -ökosystemen, einschließlich cloudbasierter Plattformen wie Databricks, Snowflake oder ähnlichem.
- Praktische Erfahrung mit agilen Arbeitsweisen, Daten-Governance-Rahmenwerken und dem Management des Analytiklebenszyklus.
Kompetenzen & Eigenschaften
- Einfluss & Zusammenarbeit: Geschickt im Aufbau von Konsens und der Erzielung von Ergebnissen durch indirekte Führung; in der Lage, Engagement von verschiedenen Stakeholdern zu gewinnen.
- Strategisches Denken: Fähig, zukunftsorientierte Visionen zu gestalten und gleichzeitig betriebliche Realitäten und inkrementelle Lieferungen auszubalancieren.
- Kommunikationskompetenz: In der Lage, technische Konzepte klar gegenüber Führungskräften und nicht-technischen Zielgruppen zu artikulieren, mit Fokus auf Geschäftsauswirkungen.
- Problemlösung & analytische Strenge: Kombiniert strukturiertes Denken mit Kreativität, um komplexe Herausforderungen im Datenmanagement und der Skalierung von Analytik zu bewältigen.
- Anpassungsfähigkeit & Resilienz: Komfortabel in dynamischen Umgebungen, die sich im Wandel befinden; gedeiht, wenn der Status quo herausgefordert wird.
- Ethik & Integrität: Tiefes Engagement für hohe Standards in Datenethik, Transparenz, Sicherheit und Compliance.
Business Owner – Global Data Platform & Analytical Data Products- 80-100% (m/f/d) Arbeitgeber: Bank Julius Bär & Co. Ltd.
Julius Baer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der individuelle Talente schätzt und fördert. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in Zürich bieten wir nicht nur attraktive Entwicklungsmöglichkeiten, sondern auch eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, umfassenden Schulungen und einer starken Unterstützung für ihre berufliche Weiterentwicklung, während sie an spannenden Projekten im Bereich Wealth Management arbeiten.
Kontaktdaten:
Bank Julius Bär & Co. Ltd. Recruiting-Team
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Business Owner – Global Data Platform & Analytical Data Products- 80-100% (m/f/d) bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Bank Julius Bär & Co. Ltd. entscheidend sein!
