Business Analyst:in Finance

Für ein agiles Projekt im Umfeld der Kundendomäne (Customer Onboarding, Lifecycle Management, Master Data Management) suchen wir eine:n erfahrene:n Business Analyst:in mit Fokus auf KI-gestützte Softwareentwicklung. In dieser Rolle übersetzt du komplexe fachliche Herausforderungen in klare, testbare Anforderungen und unterstützt die agilen Teams bei der Nutzung von KI zur Verbesserung von Requirements-Qualität, Backlog-Refinement und Stakeholder-Alignment.

Quick Facts

• Branche: Finanzdienstleistungen
• Projekt: Agile Entwicklung von IT-Lösungen für die Kundendomäne
• Start: sofort
• Dauer: bis 31.12.2027 (Verlängerungsoption, frühere Beendigung möglich)
• Auslastung: Vollzeit (5 Tage/Woche)
• Location: Wien (vor Ort)
• Sprache: Englisch (verhandlungssicher)

Das sind deine Aufgaben:

• Analyse komplexer fachlicher Anforderungen in den Bereichen Customer Onboarding, Lifecycle Management und Master Data Management.
• Unterstützung des Product Owners bei der Erstellung von Epics und User Stories, der Strukturierung und Priorisierung des Backlogs sowie der Entscheidungsvorbereitung.
• Übersetzung fachlicher Anforderungen in klare, testbare Spezifikationen, User Stories, Akzeptanzkriterien, Prozessflüsse und API-bezogene Vorgaben.
• Mitwirkung bei der Definition von APIs und dem Service-Design im Kontext der Kundendomäne.
• Anwendung von Requirements-Engineering-Methoden in einem agilen, adaptiven Umfeld.
• Nutzung KI-gestützter Methoden zur Verbesserung der SDLC-Ergebnisse, z. B. beim Entwerfen und Verfeinern von Anforderungen, Identifizieren von Lücken, Generieren von Testzenarien oder Verbessern der Dokumentationsqualität.
• Zusammenarbeit mit Product Ownern, Architekten, Entwickler:innen, Tester:innen, UX-Expert:innen, Data-Expert:innen und fachlichen Stakeholdern zur Sicherstellung eines gemeinsamen Verständnisses und der Lieferbereitschaft.
• Erarbeitung von Inputs für UX-Konzepte zur Unterstützung hochwertiger, nutzerfreundlicher und effizienter Produkte.
• Sicherstellung der User Acceptance Tests, Unterstützung bei der Testvorbereitung, Definition der erwarteten Ergebnisse und Dokumentation der Testergebnisse.
• Beitrag zu KI-gestützten SDLC-Praktiken, z. B. Prompt-Patterns, strukturierte Anforderungsvorlagen oder verantwortungsvolle Nutzung von KI-Tools in Analyse- und Lieferworkflows.
• Identifikation von Möglichkeiten, bei denen KI die Geschäftsanalyse, Prozessermittlung, Wissensmanagement, Tests und Lieferbeschleunigung unterstützen kann.

Das bringst du mit:

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Business Analysis, Requirements Engineering, Produktanalyse oder einer vergleichbaren Rolle.
• Technisches Verständnis für Datenmanagement, API-Definitionen, serviceorientierte Architekturen und moderne IT-Lieferprozesse.
• Erfahrung mit Customer Master Data Management, Customer Onboarding oder Customer Lifecycle von Vorteil.
• Sehr gute Kenntnisse in Methoden des Requirements Engineerings (Ermittlung, Dokumentation, Validierung, Priorisierung, Rückverfolgbarkeit).
• Praktische Erfahrung im Verfassen von User Stories, Akzeptanzkriterien, Geschäftsregeln, Prozessbeschreibungen und testbaren Anforderungen.
• Erfahrung in der Arbeit in agilen Umfeldern mit Product Ownern, Scrum Mastern, Entwickler:innen, Tester:innen, Architekt:innen und fachlichen Stakeholdern.
• Praktische Erfahrung oder starkes Interesse an KI-gestützten SDLC-Praktiken (z. B. KI-gestützte Anforderungsanalyse, Testfallgenerierung, Dokumentationsunterstützung).
• Fähigkeit, KI-Tools kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen, Ausgaben zu validieren und fachliche Genauigkeit, Compliance-Bewusstsein und Lieferrelevanz sicherzustellen.
• Verständnis für Datenschutz, Informationssicherheit und verantwortungsvolle KI-Prinzipien von Vorteil.
• Erfahrung mit Tools wie Jira, Confluence, Miro, API-Dokumentationstools, BPMN/Prozessmodellierungstools oder KI-Coding-/Analyse-Assistenten wünschenswert.

Rahmenbedingungen:

• Einsatz vor Ort in Wien ist erforderlich.
• Flexibilität bezüglich möglicher Verlängerung oder früherer Beendigung des Projekts wird vorausgesetzt.

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