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Teamleader Data Science & Analytics - Financial Risk

Job in Zürich, 8081, Zurich, Kanton Zürich, Switzerland
Listing for: Digitec Galaxus AG
Full Time position
Listed on 2026-10-11
Job specializations:
  • IT/Tech
    Data Engineering, Data Science Manager, Data Analyst
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 180000 - 260000 CHF Yearly CHF 180000.00 260000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
Location: Zürich

Wer wir sind

Als führende Schweizer E-Commerce-Plattform, mit einem Team von über4'000 Mitarbeitenden in der Schweiz, Deutschland und Serbien, sind wir auf dem Weg in neue Märkte. Unser Motor dafür ist der Wille, Bestehendes immer wieder neu zu denken. Deshalb suchen wir Menschen, die mit Leidenschaft daran arbeiten, Dinge wirklich besser zu machen. Bei uns findest du die Freiheit und das Vertrauen, eigenverantwortlich zu handeln, mit uns zu wachsenund dabei ganz du selbst zu sein.

Handle galaktisch. Und bleib du.

Unser Data Science & Analytics Team deckt die gesamte Finance-Domäne ab:
Kreditrisiko, Betrug und Payment. Wir entwickeln die Credit-Rating-Modelle, die den Kauf auf Rechnung möglich machen, decken verdächtige Verbindungen zwischen Adressen und Kundenkonten auf und bewerten Bestellungen nahezu in Echtzeit auf Betrug. Zudem machen wir transparent, was uns unsere Zahlungsmittel kosten und wie sie performen.

Du übernimmst die Führung dieses cross-funktionalen Teams aus Data Scientists und Analytics Engineers und trägst gleichzeitig selbst zum technischen Output bei, um gemeinsam mit dem Team echten Mehrwert für unsere Stakeholder zu schaffen. Dafür suchen wir eine technisch versierte und erfahrene Person mit starken Kommunikationsskills, die gerne selbst anpackt und mit gutem Beispiel vorangeht.

Deine Aufgaben

  • Gemeinsam mit dem Product Owner führst du das Team und verantwortest eine erfolgreiche Zusammenarbeit sowie die Weiterentwicklung unserer Produkte
  • Einen wesentlichen Teil deiner Zeit arbeitest du hands-on mit:
    Du entwickelst und verbesserst gemeinsam mit dem Team ML-Modelle, führst Datenanalysen durch, baust Reportings auf und wirkst bei Entscheidungen zur Daten- und Modellarchitektur mit. Dabei sorgst du für eine gemeinsame technische und fachliche Ausrichtung im Team
  • Die technische Qualität unserer Produkte liegt in deiner Verantwortung – von der Codequalität über die Systemarchitektur bis zur technischen Planung. Zudem bist du Sparringpartner für das Team bei architektonischen und konzeptionellen Fragen
  • Die fachlichen und persönlichen Kompetenzen deiner Teammitglieder förderst du gezielt und achtest dabei auf Motivation, Entwicklung und Wohlbefinden im Team
  • Dein Wissen darüber, wie unsere Finanzprozesse funktionieren und sich weiterentwickeln, baust du laufend aus
  • Themen treibst du im Team und darüber hinaus voran, hältst Stakeholder auf dem Laufenden und machst die Erfolge deines Teams sichtbar. Als Bindeglied zum Head of Engineering trägst du Entscheidungen zurück ins Team
  • Als verlässliche Führungskraft befähigst ………...… ...

Deine Fähigkeiten

  • Starke Führungs- und Empathiefähigkeit, positive Ausstrahlung sowie Freude am Umgang mit unterschiedlichen Persönlichkeiten und kulturellen Hintergründen. Du motivierst und inspirierst dein Team und schaffst ein Umfeld psychologischer Sicherheit
  • Fundierte Erfahrung entweder in Data Science mit Python oder in Analytics Engineering mit SQL sowie Erfahrung mit Data Pipelines, Datenmodellierung und Reporting. Kenntnisse in Software Engineering für die Zusammenarbeit mit den Engineering-Teams rund um Gringotts und Erfahrung mit produktiven ML-Modellen sind von Vorteil
  • Interesse an Finanzthemen wie Kreditrisiko und Betrugserkennung. Erfahrung in diesem Bereich ist ein Plus
  • Erfahrung mit AI-gestütztem Arbeiten, beispielsweise mit Claude Code, Agents und Skills, ist ein Plus. Offenheit und die Lust, dich schnell einzuarbeiten, sind Pflicht. Wichtig ist uns ein reflektierter und verantwortungsvoller Umgang mit diesen Tools, statt ihnen blind zu vertrauen
  • Pragmatismus vor Prozess sowie die Fähigkeit, agile Prinzipien, Guidelines und Prozesse mit Augenmass anzuwenden, statt dogmatisch daran festzuhalten
  • Interesse am Produkt und seiner Weiterentwicklung…
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