In sintesi
- Mansioni: Progetta e scala il framework di controllo finanziario per una Super App innovativa.
- Azienda: Rebell, una startup fintech con un team internazionale e ambizioso.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro remoto, e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con un forte focus sull'innovazione e la semplificazione dei processi.
- Perché questo lavoro: Fai parte di un progetto rivoluzionario che cambierà il modo in cui gli europei gestiscono i servizi quotidiani.
- Qualifiche: 5+ anni di esperienza in pagamenti o operazioni finanziarie e competenze avanzate in SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 55000 - 55000 € per anno.
What if you could define how millions of Europeans use everyday services inside a single (Super)App?
Rebell is building something Europe has never had before: a Super App.
A single place where people can shop, pay, book, connect, and manage their daily lives, without switching between dozens of apps.
Inspired by Asian Super Apps like Alipay and We Chat, Rebell is designed for Europe.
We are a licensed Electronic Money Institution (EMI), funded (+30M CHF), with senior leaders from Alipay, Satispay, Scalapay, Qonto, and Glovo, preparing for our first market launch in Q1 2027.
The Payments pillar is the backbone of Rebell.
We are now hiring a
Senior Data Analyst – Financial & Payments Control to help us design and scale the control framework behind it.
You will not just analyze data. You will design the systems that make financial data reliable.
The Role
Antonio, Director of Payments, is looking for a Senior Data Analyst to own and strengthen Rebell’s financial control architecture.
You will operate across
- Multiple Mini App generated financial flows
- Wallet transactions
- Card and SEPA rails
- Safeguarded funds
- Internal ledger
- External ERP
- Compliance and regulatory reporting outputs
Your job is to make complexity reliable.
As we scale, this function is expected to grow, including structured ownership of reporting exports, data cleansing processes, and regulatory grade data governance.
This is a foundational role: you will build the first version of Rebell’s financial control and reconciliation framework, creating the baseline that will scale with the company.
- As a Senior Data Analyst – Payments, Reconciliation & Financial Control, you will:
- Design reconciliation frameworks across ledger, banks, acquirers, safeguarded accounts, and ERP.
- Ensure daily financial integrity across all Mini App flows.
- Turn inconsistencies into scalable control mechanisms.
- Translate operational complexity into structured, repeatable systems.
- Automate controls using SQL and Python, progressively reducing manual checks.
- Build structured monitoring systems (control logic, exception tracking, automated alerts).
- Collaborate with Payments, Finance, Operations, Compliance and Engineering to ensure cross system coherence.
- Reconcile compliance and regulatory reporting datasets with operational and ledger data.
- Validate invoices and scheme costs, identifying pricing anomalies.
- Identify recurring performance issues on card acquiring rails (e. g., soft declines, latency spikes, routing or provider specific drops) and drive data backed improvement loops with Payments and Engineering, including before and after measurement and ongoing tracking.
- Monitor SLA performance of providers (approval rates, settlement timing, latency, file accuracy).
- Success in this role looks like
- Financial breaks are detected early and resolved systematically.
- Ledger, banks, and ERP are consistently aligned.
- Compliance exports are reliable, traceable, and reconcilable.
- Provider performance is measurable and transparent.
- Card acquiring performance improves over time because issues are detected, explained with data, fixed with clear actions, and tracked with measurable outcomes.
- Manual reconciliations are progressively replaced by automated controls.
- New Mini Apps can launch without creating financial chaos.
- When complexity increases, control scales with it.
- How we work at Rebell
- We prefer clear rules and good systems to meetings and approvals.
- We believe in
“better forgiveness than permission” , as long as decisions are well-reasoned.
- We think complexity should be engineered, not manually managed.
- We want an ultimately lean organization . We believe that large teams create complexity hinder innovation and adaptation.
- We simplify things agressively and automate whatever we can .
- We hire for attitude ; skills you can learn from the team.
- We value contribution , not seniority.
We’re an international team (10+ nationalities). English is the working language.
We value people who think independently and communicate clearly.
About you
- 5+ years of experience in payments, fintech, banking, acquiring, or financial operations.
- Advanced proficiency in SQL, working knowledge of Python (or similar) for automation.
- Experience working on embedded products, platform layers, SDKs, APIs, or partner-facing tools.
- Understanding of settlement logic and reconciliation principles (can deepen on the job).
- Comfortable operating in regulated or high complexity environments.
- Experience working with multiple financial systems (ledger, banks, ERP, processors).
- Structured thinker who enjoys finding inconsistencies.
- Entrepreneurial mindset: ownership, pragmatism, speed, and impact over process.
- You are uncomfortable with “this can’t be done” as a final answer.
Our office is located in Milan (Centrale). The standard contract includes 3 days of remote work per week.
The min salary range for this role is + €55,000 gross per year, depending on experience . We also offer performance-based upside and the opportunity to grow into a broader ownership role as the company scales.
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Senior Data Analyst in Varese datore di lavoro: REBELL AG
Rebell è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel cuore di Milano. Con una cultura aziendale che valorizza l'autonomia e la semplificazione dei processi, i dipendenti hanno l'opportunità di contribuire attivamente alla creazione di un Super App rivoluzionaria per l'Europa. Inoltre, offriamo opportunità di crescita professionale e un contratto flessibile che include tre giorni di lavoro remoto a settimana, rendendo Rebell un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Analyst in Varese
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su REBELL AG
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di REBELL AG! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior Data Analyst in Varese
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di REBELL AG. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di REBELL AG. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso REBELL AG
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
