Entwicklung und Implementierung von ETL/ELT-Pipelines zur Extraktion, Transformation und Speicherung von Daten aus Quellen wie SharePoint, Confluence oder anderen Unternehmenssystemen, Aufbau und Optimierung eines zentralen Data Lakes oder Data Warehouses für strukturierte und unstrukturierte Daten, Sicherstellung von Datenqualität, Governance und Compliance (z. B. GDPR, EU AI Act) durch Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung, Zusammenarbeit mit ML Scientists, um Daten für Modelltraining bereitzustellen, Automatisierung von Datenprozessen z. B. mithilfe von Tools wie Apache Airflow, Spark oder Flink

Übernahme anspruchsvoller Beratungsprojekte in interdisziplinären Teams, Entwicklung neuer Analysemethoden zur effizienten Auswertung großer Datenmengen, Erkennung von Mustern, Interpretation von Daten und Ableitung wertvoller Prognosen mittels Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning, Aktive Mitwirkung bei der Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen, Gestaltung innovativer Lösungen für die Finanzbranche

Design, Entwicklung und Betrieb einer modernen Daten-Plattform als Basis für KI‍- wie auch BI-An­wen­dungen im Unternehmen., Gestaltung der Architektur, Aufbau von Pipelines, Integration und die Bereitstellung für daten­ge­triebene Lösungen, Etablierung und Verbesserung von Best Practices für die System- wie auch Softwareentwicklung, ein­schließlich Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines, Überwachung, Automatisierung und Daten-Qualitäts­sicherung, Strategische Kooperation in funktions­über­greifen­den Teams und enger Kontakt mit den Stakeholdern aus den Geschäftsbereichen, Zusammenarbeit im globalen Team

Konzeptionierung und Programmierung von Analysen und Anwendungen zur Unterstützung des Prüfungsaußendienstes, Erstellung von Ad-hoc-Analysen und Präsentationen für den Vorstand, Erstellung von ETL-Prozessen, Schnittstelle zwischen fachlichen Anforderern und der IT, Arbeiten in Projekten und gegebenenfalls Übernahme von Projektverantwortung, Automation von Auswertungen

Mitarbeit bei Strukturierung und technischem Aufbau eines Datawarehouse im KfH, Gestaltung von Schnittstellen zu relevanten Vorsystemen, insbesondere DISweb als medizinischem Dokumentationssystems, Gestaltung von möglichst standardisierten Wegen zur Datenverarbeitung und -auswertungen in Folgesystemen wie z. B. SAP, QIN und PowerBI, Analyse von umfangreichen Eingangsdaten zur Qualitätssicherung, ggf. Integration von Prüftools vor einer Datenübernahme, Aufbau automatisierter Datenflussprozesse, Betreuung und Weiterentwicklung des Systems, Ansprechpartner*in für Datenanfragen aus Fachbereichen

Erstellen von regelmäßigen Reports zur Steuerung des Einlagengeschäfts sowie Einhaltung regulatorischer Anforderungen, Standardisierung und Automatisierung von Daten-Prozessen, Aufbereitung von "Ad-hoc-Analysen" für den Fachbereich und unser Headquarter, Analyse und Aufbau neuer Visualisierungsmöglichkeiten von Daten sowie der Ableitung von Maßnahmen, Mitarbeit in Reporting-Projekten von der Konzeption bis zum erfolgreichen Einsatz, Erstellung von aussagekräftiger und datenbasierter Präsentation als Entscheidungsvorlagen

Recherchiere zu KI-basierten Methoden in der Absatzprognose und bewerte relevante Branchenpraktiken, Analysiere die aktuellen globalen Demand-Planning-Prozesse und beurteile die bestehende Prognosegenauigkeit, Wende ausgewählte KI-gestützte Prognosetechniken auf Absatzdaten an inklusive Benchmarking der Ergebnisse, Fasse die Ergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Integration von KI in das globale Demand Planning zusammen, Entwickle Empfehlungen für die Implementierung KI-basierter Prognosemodelle

Begleitung der gesamten Prozesskette – von der Anforderungsermittlung über die Konzeption bis hin zum Programmieren, Testen und 3rd-Level-Support., Entwicklung der Data-Lake-Komponenten auf der Google Cloud Platform (GCP)., Optimierung der Big-Data-Infrastruktur inkl. dazugehöriger Prozesse sowie Architekturen., Implementierung wiederverwendbare Komponenten bzw. Frameworks., Nutzung von modernen Technologien, Methoden und Tools der GCP (z. B. Google Kubernetes Engine, Cloud Storage, BigQuery) in der agilen Softwareentwicklung.

Planung, Konzeption & Weiterentwicklung des Web- & App-Tracking Setups, Durchführung & Erstellung von Attributionsanalysen und Customer Journey Analysen sowie weiterer Web- & App-Analysen, Konzeption und Erstellung von Reportings im Bereich Digital Marketing, Verknüpfung von Online und Offline Daten aus dem Omnichannel, Beschaffung der relevanten Daten aus den vorhandenen Datenbanken, Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen

Analyse bestehender People & Culture-Prozesse, Entwicklung datenbasierter und KI-gestützter Ansätze entlang des gesamten Employee Lifecycles, Initiierung, Umsetzung und Integration kleinerer KI-Use Cases in den Arbeitsalltag, Eigenverantwortliche Steuerung von Projekten im Bereich People & Culture, Koordination von Schnittstellen, Aktive Begleitung von Veränderungsprozessen im Team

Entwicklung und Pflege von Dashboards und Reports in Power BI, Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Trendanalysen, Identifizierung von Chancen und Risiken, Ableitung von Handlungsempfehlungen, Aufbau und Pflege von Datenpipelines (ELT-Prozesse), Sicherstellung der Qualität, Konsistenz und Verlässlichkeit der Daten, Anwendung von dbt zur Datenmodellierung und Transformation, Unterstützung bei der Erstellung von Budgets und Forecasts, Durchführung regelmäßiger Soll-Ist-Vergleiche sowie Abweichungsanalysen, Unterstützung der kontinuierlichen Optimierung von Finanz- und Controllingprozessen, Aktive Mitarbeit an der Weiterentwicklung von Tools und Methoden im Team

Einführung von Methoden und Tools des Data Engineerings für Produkt-Management-Datenbanken, Entwicklung von intelligenten, skalierbaren und zuverlässigen Lösungen für Datenanalyse, Generierung von neuen Insights mit Domänen- und Datenexperten, Kategorie-Entwicklung durch Clustering- und Klassifikationsalgorithmen, Aufbau von Machine-Learning Modellen (Clustering, Klassifikation, Textanalyse), Definition und Umsetzung von Anforderungen im Rahmen der Datenhaltungs- und Verarbeitungssysteme, Unterstützung bei der automatischen Engineering-Datenbereitstellung

Analysieren von Unternehmensdaten und Aufbereitung, Sicherstellung der Datentransparenz im Unternehmen, Mitarbeit in Business Intelligence Projekten, Umsetzung der Datenstrategie im Team, Programmierung und Integration von Applikationen, Weiterentwicklung der IT-Sicherheit