Data Scientist (m/w/d), Winterthur, 80-100% (Winterthur, Zürich, CH, 8400)

Du arbeitest entlang des gesamten End-to-End-Prozesses im Reporting – von der Datenextraktion über Transformation und Modellierung bis hin zur Visualisierung und Bereitstellung für das Business. Zusätzlich legst du dabei die Grundlage für weiterführende Data-Science-Anwendungen.

Du arbeitest an der Definition aussagekräftiger KPIs zur Steuerung der Performance entlang des gesamten End-to-End-Prozesses im Mietermanagement – vom Erstkontakt bis zur Kündigung – und du stellst die Datenqualität sicher.

Du analysierst zentrale KPIs wie Kontaktvolumen, Shrinkage, Durchlaufzeiten, Effizienz und weitere Faktoren entlang der gesamten Customer Journey.

Du extrahierst, verarbeitest und veredelst Daten (Microsoft Fabric, Python, PySpark, SQL, Azure).

Du designst und erstellst semantische Modelle für Power BI Reports (Microsoft Fabric).

Du erstellst, pflegst und entwickelst Reports und Dashboards in Power BI sowie über ServiceNow Platform Analytics weiter und stellst sicher, dass diese einen Mehrwert im Business generieren.

Du schaffst die notwendigen Grundlagen und entwickelst Forecast-Modelle und weiterführende Data-Science-Anwendungen auf Basis von Machine Learning (Python, Microsoft Fabric).

Du konzipierst und implementierst Simulationsmodelle mit Szenarienanalysen (What-if-Analyse), welche datenbasierte Entscheidungsprozesse im Mietermanagement enablen (Python).

Du nutzt Validierungs-Framework in Microsoft Fabric und passt diese an die spezifischen Use-Cases an.

Du unterstützt bei der Erhebung von Anforderungen, Change Requests und Projektanträgen zu Datenthemen und Software (Requirements Engineering).

Du arbeitest eng mit Data Engineering, IT, operativen Einheiten sowie Plattformverantwortlichen zusammen, um End-to-End-Prozesse ganzheitlich zu verstehen und datenbasiert zu optimieren.

Du wirkst bei der Umsetzung technischer Anforderungen und Weiterentwicklungen mit, z. B. Reports, Automatisierungen und Schnittstellen.

Du arbeitest in (Teil-)Projekten eng mit Kolleg:innen aus den Fachbereichen und externen Lieferanten zusammen.

Du übernimmst zusätzliche Aufgaben im Bereich Data Science & Advanced Analytics zur datenbasierten Optimierung des Mietermanagements.

Requirements

Du verfügst über eine kaufmännische Grundausbildung sowie Höhere Betriebswirtschaftliche Ausbildung (Uni, FH, HF) oder in Wirtschaftsinformatik, Statistik oder Data Science.

Du bringst mehrere Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse, idealerweise mit Einblick in serviceorientierte Arbeitsumfelder; Kenntnisse im Kundenmanagement sind von Vorteil.

Digitale Affinität und fundierte PC- und Softwarekenntnisse setzt du in der Arbeit mit verschiedenen Systemen gekonnt täglich ein.

Eine effiziente und zielorientierte Arbeitsweise sowie gute Kommunikationsfähigkeiten mit Verhandlungsgeschick qualifizieren dich im Umgang mit unterschiedlichen und anspruchsvollen Zielgruppen.

Eine hohe Dienstleistungs- und Kundenorientierung sind für dich selbstverständlich.

Gute Umgangsformen, hohe Belastbarkeit sowie Flexibilität und Ausdauer runden dein Profil ab.

Benefits

Arbeitszeiten: Wir leben mobiles Arbeiten mit individueller (Jahres)-Arbeitszeit und/oder Teilzeitarbeit. Bis zu 40 % Home‑Office sind möglich. Work‑Life‑Balance wird bei uns großgeschrieben, denn ausgeglichene und erholte Mitarbeitende sind uns wichtig. Der Kauf von zusätzlichen Ferien ist möglich.

Mobilität und Verpflegung: Du erhältst einen Beitrag für das Mobiltelefon. Für deine Verpflegung leisten wir ebenfalls einen Beitrag.

Aus‑ und Weiterbildung: Das Fördern von Mitarbeitenden ist ein wichtiger Bestandteil unserer Kultur. Profitiere von einer großzügigen Unterstützung bei internen und externen Aus‑ und Weiterbildungen. Wir bieten Laufbahnmöglichkeiten in Führungs‑, Fach‑ und Projektfunktionen.

Salär: Bei uns erwartet dich eine marktgerechte Entlöhnung mit absoluter Lohngleichheit für alle Geschlechter. Die Pensionskassenleistungen sind attraktiv und du kannst aus verschiedenen Modellen das für dich passende wählen. Die Unfallschutzversicherung deckt die private Spitalabteilung ab.