Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Daten- und Transformationsagenda und erstelle Echtzeitberichte für Managemententscheidungen.
- Unternehmen: Wachsendes digitales Bankunternehmen mit Fokus auf Dateninnovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte, wie Risikodaten das Geschäft beeinflussen und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik und 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
In dieser Rolle werden Sie die Daten- und Transformationsagenda von BRM leiten, indem Sie Echtzeitberichte und Dashboards erstellen, um Managemententscheidungen zu unterstützen. Sie arbeiten mit Betriebs- und technischen Teams zusammen, um Daten zu strukturieren, Automatisierung voranzutreiben und strategische Einblicke zu ermöglichen. Sie fungieren als Ansprechpartner für alle datenspezifischen Angelegenheiten innerhalb der Abteilung und stellen sicher, dass die Berichterstattung den regulatorischen Anforderungen entspricht und auditbereit ist. Dies ist eine Gelegenheit, wie Risiko- und Compliance-Daten das Geschäft in einer schnell wachsenden digitalen Bank beeinflussen.
Verantwortungsbereiche
- Organisieren und Strukturieren von Fallmanagementdaten, um Echtzeitansichten von Volumina, Rückständen, Arbeitslast und SLA/Produktivität in der Abteilung bereitzustellen.
- Erstellen von Dashboards und Berichten für das Management (z.B. Tableau oder ähnliche Tools), um Rohdaten in entscheidungsreife Visualisierungen umzuwandeln.
- Übersetzen der Berichterstattungsprioritäten des Managements in praktische Datenstrukturen und Dashboards.
- Analysieren von Prozessen, um taktische Automatisierungsmöglichkeiten mit technischen Teams bei unternehmensweiten Workflow-Initiativen zu identifizieren und umzusetzen.
- Als zentraler Ansprechpartner für alle datenbezogenen Angelegenheiten fungieren, einschließlich audit- und regulierungsbedingter Datenextraktionen und Berichterstattung.
Zentrale Anforderungen
- Master-Abschluss in Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder Reporting, vorzugsweise im Finanzdienstleistungssektor oder in regulierten Umgebungen.
- Starke praktische Kenntnisse in Datenvisualisierungs- und Reporting-Tools (Tableau, PowerBI oder gleichwertig).
- Starke Excel-Kenntnisse; Grundkenntnisse in SQL.
- Grundkenntnisse in Prozessabbildung und Low-Code/No-Code-Workflow-Automatisierungstools.
- Fähigkeit, operative Daten in managementgerechte Dashboards und Berichte zu übersetzen.
- Verständnis oder Bereitschaft, über Risiko zu lernen.
- Französischkenntnisse sind von Vorteil.
- Kommunikationsexzellenz.
- Stakeholder-Engagement.
- Analytische Denkweise.
Data Oversight & Transformation Lead Arbeitgeber: Swissquote
Swissquote ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Eigenverantwortung fördert, sowie zahlreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist es der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten im Bereich Cloud Operations und Site Reliability Engineering weiterentwickeln möchten. Zudem profitieren die Mitarbeiter von flexiblen Arbeitsbedingungen und einer wertschätzenden Atmosphäre, die Erfolge, egal ob groß oder klein, feiert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Oversight & Transformation Lead erhalten könntest
✨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 Swissquote 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 Oversight & Transformation Lead 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 Oversight & Transformation Lead bei Swissquote gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swissquote 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 Swissquote entscheidend sein!
