Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft bei Julius Baer und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Julius Baer, führende Schweizer Vermögensverwaltung mit flachen Hierarchien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Umgebung und umfangreiche Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit einem unterstützenden und kollegialen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft des Wealth Managements.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und starke technische Fähigkeiten sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF 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.
For more information visit or contact us via the Contact Form.
#J-18808-Ljbffr
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, Ihre individuellen Fähigkeiten in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld einzubringen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Innovation und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance bieten. Unsere zentrale Lage in Zürich ermöglicht es Ihnen, Teil eines globalen Netzwerks zu sein und an spannenden Projekten im Bereich Wealth Management mitzuwirken.
Kontaktdaten:
Bank Julius Bär & Co. Ltd. Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist 100% (f/m/d) in Zürich erhalten könntest
✨Zuhause im Data-Science-Umfeld
Um im Data-Science-Bereich sichtbar zu werden, schau mal in lokale Meetups oder Hackathons rein. Da kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch spannende Projektideen sammeln und zeigen, was du drauf hast.
✨Online-Portfolios sind der Hit!
Erstelle ein Portfolio mit deinen besten Projekten, zum Beispiel auf GitHub oder über eine eigene Webseite. Zeig, an welchen Analyse-Projekten du gearbeitet hast, und überlege dir, praktische Anwendungsfälle zu zeigen, die deine Skills unterstreichen.
✨Verstärk dein Netzwerk mit LinkedIn
Folge wichtigen Persönlichkeiten im Data-Science-Bereich auf LinkedIn und beteilige dich an Diskussionen. Teilen von interessanten Inhalten und Insights kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dich zu potenziellen Arbeitgebern bringen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle wie Data Scientist 100% (f/m/d) bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. in Aussicht hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Engagement und du könntest schneller eine Rückmeldung bekommen!
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 🫡
Ladet eure Datenwissenschaft-Projects hoch!:Wir steh'n voll auf praktische Beispiele! Zeigt uns, was ihr draufhabt, indem ihr eure eigenen Projekte oder Kaggle-Wettbewerbe in euer Portfolio integriert. Das hilft uns, eure Fähigkeiten in der Datenanalyse, Programmierung und Machine Learning besser zu verstehen – und das ist genau das, was wir suchen!
Euer Lebenslauf? Klar und strukturiert!:Wenn ihr euren Lebenslauf erstellt, denkt daran, spezifische Skills zu betonen, die für Datenwissenschaft relevant sind – wie Programmierung in Python oder R, Statistik-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Zeigt uns auch, welche Tools und Frameworks ihr bereits verwendet habt. Das macht einen echt guten Eindruck!
Motivationsschreiben – erklärt, warum ihr Datenwissenschaft liebt!:In eurem Motivationsschreiben solltet ihr uns nicht nur eure Erfahrungen und Skills vorstellen, sondern auch eure Begeisterung für Datenwissenschaft vermitteln. Was hat euer Interesse geweckt? Welche Projekte haben euch inspiriert? Das hilft uns, euch als Person besser kennenzulernen!
Anpassung ist der Schlüssel!:Passt eure Bewerbung an die spezifische Stelle bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. an! Schaut euch genau an, welche Anforderungen im Stellenprofil stehen, und stellt sicher, dass ihr die relevanten Skills und Erfahrungen in eurer Bewerbung unbedingt erwähnt. Das zeigt, dass ihr wirklich interessiert seid und euch mit der Aufgabe auseinandergesetzt habt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bank Julius Bär & Co. Ltd. vorbereitet
✨Mach Dich mit den Tools vertraut
Im Data Science-Bereich wird oft mit Tools wie Python, R oder SQL gearbeitet. Stell sicher, dass Du die Grundlagen und vielleicht sogar spezifische Bibliotheken wie Pandas oder scikit-learn gut beherrschst. Während des Interviews könnten technische Fragen dazu gestellt werden oder sogar Live-Coding-Tests.
✨Bereite Deine Projekte vor
Als Data Scientist hast Du wahrscheinlich an spannenden Projekten gearbeitet. Bereite Dich darauf vor, diese klar und strukturiert zu präsentieren. Erkläre den Prozess, die verwendeten Daten und die Ergebnisse. Kaum etwas ist überzeugender als ein gutes Projekt, das Deine Fähigkeiten lebendig zeigt!
✨Stell Fragen zur Unternehmenskultur
In einem Vollzeitjob ist die Unternehmenskultur extrem wichtig. Während des Interviews solltest Du Fragen stellen wie: ‚Wie wird Zusammenarbeit im Team gefördert?‘ oder ‚Gibt es Weiterbildungsangebote?‘ Das zeigt, dass Du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch daran, wie Du in das Team passt.
✨Simuliere Problemlösungen
Kleine Case Studies können Teil des Interviews sein, also sei bereit, ein Datenproblem zu lösen. Übe, wie Du an solche Probleme herangehen würdest. Zeig Deine Lösungsansätze und den Einsatz von Datenanalyse, um ihnen auf den Grund zu gehen - das ist ein zentraler Bestandteil Deiner zukünftigen Arbeit!