Data Scientist Sales & Decision Design (alle)

Migros-Genossenschafts-Bund
Wallisellen, Switzerland
2 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Experience level
Senior

Job location

Wallisellen, Switzerland

Tech stack

Data analysis
Python
Machine Learning
Power BI
SQL Databases
Tableau
Feature Engineering
Pandas
Scikit Learn
Information Technology
QlikView

Job description

  • Proaktives Identifizieren von Business-Use-Cases im Vertriebs-, Produktentwicklungs- oder Pricing-Umfeld sowie Bewertung des wirtschaftlichen Impacts
  • Übersetzen von Vertriebsfragestellungen (Kundengewinnung, Cross-/Upselling, Kampagnensteuerung, Kundenansprache) in analytische Modelle, Entscheidungslogiken und messbare Vertriebs-KPIs
  • Eigenständiges Entwickeln analytischer Lösungen: Python, SQL, Feature Engineering, Modelltraining und Evaluation - du bist Builder, nicht nur Übersetzer
  • Aufbereiten von Predictive Models (Risiko, Churn, Response), Segmentierungen und Next-Best-Action-Logiken zu klaren Handlungsempfehlungen für den Vertrieb
  • Entwickeln von Entscheidungsarchitekturen (Dashboards, Scoring-Schwellen, Empfehlungslogiken) und deren Umsetzung als modulare, wiederverwendbare Datenprodukte mit Tools wie dbt für Lösung-Skalierung
  • Steuern von Feedback- und Lernzyklen: Analyse der Modellnutzung, Identifikation von Abweichungen und deren Einbinden in Modelloptimierungen, Sicherstellen der Datenqualität, Festlegen neuer Use Cases

Requirements

  • Bildung: Master-Studium (Universität, Fachhochschule)
  • Fachrichtung: Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder vergleichbar
  • Berufserfahrung: mindestens 5 Jahre Berufserfahrung Data Science / Advanced Analytics
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischen Methoden, Feature Engineering und Modellbewertung, gute Python- und SQL-Erfahrung (pandas, scikit-learn), Explainability (SHAP, LIME)
  • Erfahrung mit Visualisierungstools (Qlik, Power BI, Tableau) und idealerweise mit modularen Datenprodukt-Frameworks (dbt) für wiederverwendbare, skalierbare analytische Lösungen
  • Echtes Interesse an Vertriebsprozessen im Banking: Kundengewinnung, Kundenbindung, Cross-/Upselling, Kampagnenmanagement und Pricing
  • Fähigkeit, Business Impact zu quantifizieren, Handlungsempfehlungen abzuleiten sowie komplexe Modelle für Nicht-Techniker verständlich zu erklären
  • Du misst dich nicht an Accuracy deiner Modelle, sondern an Wirkung - du denkst in Entscheidungen und Vertriebswirkung, nicht nur in Modellen
  • Deutsch (verhandlungssicher)
  • Englisch (gute Kenntnisse)

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