Product Owner Data & Financials

Data & Analytics

Financials

• Zentrale Ansprechperson der Business Units in allen Fragen des Daten-Managements – von der fachlichen Anforderung bis zur Umsetzung auf der Datenplattform
• Primärer Gegenpart der Data Owners und Data Stewards – du verankerst Governance, Definitionen, Datenqualität und Verantwortlichkeiten im Alltag
• Verantwortung für Analytics und Reporting: Aufnahme, Priorisierung und Umsetzung von Dashboard- und Auswertungsanforderungen
• Aufbau der Use-Case-Pipeline für Machine Learning und AI: Bewertung von Ideen aus dem Business auf Machbarkeit und Nutzen, Sicherung der Datengrundlage und Begleitung der Umsetzung gemeinsam mit dem Data & Analytics Team
• Konkrete Themen sind Prognosen zu Auslastung und Standortplanung, Predictive Maintenance an Ladestationen, Anomalie-Erkennung in Sessions und Abrechnung sowie Churn-Modelle im Subscription-Geschäft
• Anforderungs- und Backlog-Management gemeinsam mit dem Data & Analytics Team und externen Partnern – Priorisierung über parallele Workstreams, Release-Planung und Abnahme
• Fachliche Verantwortung für alle Geldflüsse aus der EV Charging Operation und den Driver-Subscriptions
• Anforderungen an die Billing Engine für Rechnungsstellung und Auszahlungen im B2B-Geschäft – Sammelrechnungen, Revenue-Share und Settlement mit Business Kund*innen und Partner*innen
• Verantwortung für die Reconciliation zwischen operativen Daten, Payment-Provider und Buchhaltung, inklusive Handling von Differenzen
• Ansprechperson des Finance Teams für die Anforderungen an Finanz-Reports und operatives Reporting sowie für IKS-Anforderungen

• Fundierte technische oder betriebswirtschaftliche Ausbildung mit starkem IT-Bezug
• Mehrjährige Erfahrung als Product Owner, Business Engineer oder Data Product Manager im Umfeld von Datenplattformen und Analytics
• Fundiertes Verständnis von Datenmodellierung, Data Governance und Datenqualität – du diskutierst Modelle mit dem Engineering und erklärst sie dem Business
• Sicherer Umgang mit SQL, modernen Datenplattformen (Data Warehouse oder Lakehouse) und gängigen BI-Werkzeugen
• Solides Verständnis kaufmännischer Prozesse: Rechnungsstellung, Auszahlungen, Reconciliation und Revenue-Reporting
• Erfahrung in der Koordination interner Teams und externer Partner*innen auf Produktebene
• Praktische Erfahrung mit ML- und AI-Anwendungsfällen: Du musst keine Modelle bauen, aber einschätzen können, wann ein Modell die richtige Antwort ist – und wann eine gute Abfrage genügt
• Ausgewiesene Erfahrung mit dem Einsatz von KI in der eigenen Arbeit und in der Zusammenarbeit im Team
• Strukturierte, ergebnisorientierte Arbeitsweise mit parallelen Deliverables; agile Methoden (Scrum/Kanban) und PO-Tools (Jira, Confluence) sind dir vertraut
• Deutsch fliessend, Englisch verhandlungssicher, Französisch von Vorteil
• E-Mobility-Erfahrung ist ein Plus, kein Muss

• Standort: Zürich
• Start: per sofort oder nach Vereinbarung