Business Analyst:in – AI & LLM

Unterstützung eines internationalen IT- und Bankensoftware-Projekts als Business Analyst:in mit Fokus auf Anforderungsermittlung, Stakeholder-Abgleich und Erstellung klarer Dokumentation. Zu Ihren Aufgaben gehören die Unterstützung bei UI-/Lösungsdesign, Backend-/Schnittstellenanalyse, REST/JSON-API-Definition sowie Beiträge zu behaviour- und testgetriebenen Entwicklungsartefakten mit wertvollem Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs).

Quick Facts

• Branche: IT und Banking
• Start: ab sofort
• Dauer: 10 Monate mit Option auf Verlängerung
• Arbeitsumfang: 160 Stunden pro Monat
• Standort: Wien, Österreich / Prag, Tschechien
• Remote: Hybrid (2 Tage vor Ort pro Woche)

Ihre Aufgaben:

• Ermitteln, Analysieren und Dokumentieren von fachlichen und technischen Anforderungen, um Klarheit und Umsetzbarkeit für die Entwicklungsteams sicherzustellen.
• Unterstützung bei UI-/Lösungsdesign und Backend-/Schnittstellenanalyse, inklusive REST/JSON-API-Definitionen.
• Förderung des Stakeholder-Abgleichs durch Workshops, technische Diskussionen und Dokumentation der Ergebnisse.
• Erstellung strukturierter Analysematerialien, funktionaler/technischer Spezifikationen und hochwertiger User Stories.
• Beiträge zu behaviour-driven und test-driven Entwicklungsartefakten, sofern anwendbar.
• Zusammenarbeit mit verteilten Entwicklung-, Test- und Designteams über den gesamten Projektlebenszyklus.

Ihr Profil:

• Mindestens fünf Jahre Erfahrung in IT- oder Bankenumgebungen mit nachgewiesener Expertise in Modellierung und Schnittstellenanalyse.
• Praktische Erfahrung mit HTTP, REST-APIs, JSON, Chrome DevTools, Software-Entwicklungslebenszyklus, Versionskontrolle und kollaborativen Dokumentationsplattformen.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift für die Kommunikation in verteilten Teams.
• Kritisches Denken, strukturierte Arbeitsweise und zwischenmenschliche Fähigkeiten für das Stakeholder-Management.
• Erfahrung mit Scrum, Jira und Atlassian Confluence ist erforderlich.
• Kenntnisse in AI/LLM-Themen (z. B. Model Context Protocol, Orchestrierungsmuster, Agent-to-Agent-Kommunikation, Multi-Agent-Ansätze) sind von großem Vorteil.

Rahmenbedingungen:

• Arbeit in einer komplexen, vernetzten Systemlandschaft mit mehreren Plattformen und Teams.

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