Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft des Wealth Managements als Data Scientist bei Julius Baer.
- Unternehmen: Julius Baer, führende Schweizer Vermögensverwaltung mit internationalem Flair.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit flachen Hierarchien und einem dynamischen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Nutze innovative Technologien, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und echten Einfluss zu haben.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und Programmierung, idealerweise in regulierten Unternehmen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
At Julius Baer, we celebrate and value the individual qualities you bring, enabling you to be impactful, to be entrepreneurial, to be empowered, and to create value beyond wealth.
Let’s shape the future of wealth management together.
Julius Baer is looking for a forward-thinking Data scientist to shape the future of Julius Baer's enterprise data science workbench offering.
In this pivotal role, you will define and drive the technical vision, roadmap, community of practise, and operational excellence of the data science workbench offering of the Global Data Platform enabling data-driven decision-making and reporting across the bank.
You will play a central role in transforming how we build, scale, and govern our foundational data science infrastructure - balancing innovation with robustness, agility with compliance, and speed with sustainability.
Working closely with platform owner, enterprise architecture, product owner, engineering teams, and external partners, you will ensure that the data science workbench capabilities consistently meet evolving business and consumer demands and adhere to stringent IT, risk, and regulatory standards.
- YOUR CHALLENGE
- Define and maintain the end-to-end technical vision, roadmap, and lifecycle strategy for the data science workbench offering of the global data platform.
- Gathering requirements and maintaining relationships with current and potential consumer base.
- Ensuring the technical vision and roadmap enables their current and future business ambitions.
- Ensure platform scalability, reliability, performance, and security, embedding non-functional requirements (NFRs), observability, automation, and resilience-by-design principles.
- Lead the prioritisation and delivery of data science workbench related features and capabilities, collaborating with Platform Owner, Scrum Masters, Development Teams, System Architect, and Release Train Engineer to coordinate work across Agile teams.
- Own and drive the community of practices for the data science workbench across the organisation.
- Serve as the primary technical escalation point for incidents, problems, audits, and risk findings related to the data science workbench.
- Establish and monitor SLAs, SLOs, and KPIs; leverage metrics and OKRs to measure platform health, usage, team performance, and business value delivered.
- Drive standardisation, reuse, and simplification across the data science workbench ecosystem to reduce complexity, improve interoperability, and accelerate time-to-market.
- Shape the target operating model for data science workbench operations-including governance, RACI definitions, incident triage, and handover processes-supporting stability, sustainable growth and efficient run-models.
YOUR PROFILE
- Bachelor's or master’s degree in computer science, Information Systems, or a related field
- Minimum of 5 years of experience in technology and/or data science roles within large, regulated enterprises-preferably in financial services
- Proven experience designing and operationalising artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) platforms, MLOps pipelines, and model lifecycle management frameworks
- Hands-on expertise in core data science programming languages (e. g., Python, R, SQL) and libraries (e. g., Tensor Flow, Py Torch, Scikit-learn)
- Experience with Large Language Model (LLM) integration, generative AI frameworks, and prompt engineering within enterprise environments
- Strong background in statistical modelling, predictive analytics, and natural language processing (NLP)
- Demonstrated experience implementing responsible AI practices, including model validation, bias detection, and explainability in a regulated context
- Track record of enabling data science teams by building scalable, governed environments for model development, training, and deployment
- Experience with feature stores, vector databases, and AI orchestration tools to support advanced analytics use cases
- Ability to translate complex data science and AI requirements into robust, production-grade infrastructure specifications
- Proven experience leading and scaling a community of practise
- Track record with defining and delivering technical visions and roadmaps in enterprise environments
- Hands-on exposure to modern datalake and datalake-house technologies such as Apache Spark / Iceberg, Trino, Kafka, Kubernetes, Snowflake/Databricks, Hadoop ecosystems, or equivalent
- Strong understanding of Agile methodologies, Dev Ops practices, CI/CD pipelines
- Familiarity with risk and compliance frameworks applicable to Swiss financial institutions and experience addressing audit points or IT risk items
- Exceptional technical leadership and systems thinking, able to balance short-term delivery with long-term platform sustainability
- Good communication skills on all levels.
- Ability to summarise complex issues for management and business, while also being able to discuss on a detail level with technical teams
- Expertise in software lifecycle governance, technical debt management, vulnerability remediation, and release approval processes
- Skilled in road-mapping, dependency management, and translating business capabilities into actionable technical initiatives
- People person or comfortable with significant business / consumer interaction
- Solid understanding of non-functional requirements-performance, availability, recoverability, monitoring, logging, and security-by-default
- Strong analytical mindset with the ability to make data-informed decisions using KPIs, telemetry, and feedback loops.
- Fluent in English, both written and verbal; German language skills are an advantage
- Ability to operate effectively in a matrixed, multinational environment with competing priorities
Further interesting job opportunities can be found on our Career site.
Is this not quite what you are looking for? Set up a job alert by creating a candidate account here.
The international reference in wealth management Julius Baer is the leading Swiss wealth management group.
We focus on servicing and advising sophisticated private clients from around the world, taking into account what truly matters to them - in their business and personal life, today and for future generations.
Headquartered in Zurich, we are present in around 60 locations worldwide, including Bangkok, Dubai, Dublin, Frankfurt, Geneva, Hong Kong, London, Luxembourg, Madrid, Mexico City, Milan, Monaco, Mumbai, Santiago de Chile, Shanghai, Singapore, Tel Aviv, and Tokyo.
Why join Julius Baer?
At Julius Baer our employees enjoy the benefits of a global company with the support and collegiality of a much smaller one.
We are growing quickly, but we remain dedicated to maintaining our accessible structure with flat hierarchies, and approachable and supportive leaders.
With offices around the world, we offer an international and stimulating work environment and the opportunity to work with a diverse team of highly motivated colleagues, bringing the best of the bank to our clients.
Our core values of Care, Passion, and Excellence define the tone of how we interact with each other and our partners.
Committed to your success Whether nurturing young talent with our renowned apprentice scheme, enabling ambitious university graduates to put theory into practice with our Graduate Programme, or providing first-class opportunities for experienced professionals, we look after our employees.
We believe in continuous learning as a company and as individuals, which is why we put a focus on the health and well-being of our employees and offer flexible working options, a wide array of benefits, and extensive career development programmes.
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Data Scientist 100% (f/m/d) in Zürich Arbeitgeber: Bank Julius Bär & Co. Ltd.
Julius Baer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf individuelle Stärken setzt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir kreatives Denken und Zusammenarbeit, um gemeinsam die Zukunft des Wealth Managements zu gestalten. Unsere zentrale Lage und die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mit C-Level-Interaktion zu arbeiten, machen uns zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte.
Kontaktdaten:
Bank Julius Bär & Co. Ltd. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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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!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist 100% (f/m/d) in Zürich mit Bravour zu bestehen
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 Data Scientist 100% (f/m/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!