Business Analyst:in Finance

KI-Zusammenfassung

Für ein agiles Projekt im Umfeld der Kundendomäne 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.

apsa personnel concepts gmbh

Business Analyst:in Finance

Wien
Freiberuflich
ab €

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.