EXL
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EXL ist ein Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, Daten, Analysen und Technologie zu nutzen, um Abläufe zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das Leistungsspektrum umfasst Betriebsmanagement, entscheidungsorientierte Analysen und digitale Transformation. Dabei verfügt EXL über Erfahrung in der Unterstützung von Kunden aus dem Gesundheitswesen, dem Versicherungswesen, dem Finanzsektor und der Logistik. Das Unternehmen verbindet Data Science mit praxisnaher Geschäftsexpertise, um Lösungen zu entwickeln, die auf die Ziele, das Betriebsmodell und den Branchenkontext der jeweiligen Organisation zugeschnitten sind.

Business-Analyst – Business Intelligence und KI-Analytics

Business-Intelligence- und KI-Berater zur Entwicklung skalierbarer Datenpipelines, verwalteter semantischer Modelle sowie von Power-BI- und Tableau-Berichten. Entwickelt LLM-gestützte Analysen zur Unterstützung unternehmensweiter Entscheidungen.

Beschreibung

  • Erstellen fortgeschrittener SQL-Abfragen, gespeicherter Prozeduren und optimierter Transformationen in Snowflake, Azure Synapse, BigQuery und Redshift
  • Entwickeln und Warten skalierbarer Python- und PySpark-Pipelines für die Batch- und nahezu echtzeitnahe Datenverarbeitung
  • Entwickeln und Verwalten von ELT- und ETL-Workflows mit dbt, Azure Data Factory, Airflow und Fivetran
  • Implementieren von Spark-Verarbeitung auf Databricks oder Azure HDInsight und Verbessern der Abfrageperformance
  • Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Unternehmens-Dashboards und Berichten in Power BI und Tableau
  • Entwickeln semantischer Modelle, berechneter Measures, KPI-Strukturen und Einstellungen für die Sicherheit auf Zeilenebene
  • Erstellen von LookML-Modellen, Explores und Views für eine kontrollierte Self-Service-Analytics
  • Entwerfen dimensionaler Modelle und Etablieren wiederverwendbarer Metriken, KPIs, Hierarchien und Dimensionen
  • Mitwirken an KI-Analytics-Lösungen, einschließlich RAG-Pipelines, Conversational BI, Vektorsuche und LLM-generierten Erkenntnissen
  • Durchführen explorativer, statistischer, Kohorten-, A/B-Test-, Zeitreihen- und Prognoseanalysen
  • Zusammenarbeiten mit Data-Science-Teams, um Ergebnisse des maschinellen Lernens in BI-Berichtsebenen zu integrieren
  • Beraten von Stakeholdern, Moderieren von Workshops zu Anforderungen und Lösungsdesign sowie Präsentieren von Analytics-Lösungen
  • Erstellen technischer und fachlicher Dokumentationen und Mitwirken an der agilen Umsetzung
  • Anwenden von Praktiken für Datenqualität, Datenherkunft, Metadaten, Governance, Zugriffskontrolle und Compliance
  • Coachen von Junior-Analysten und Fördern von Best Practices für BI und Analytics

Anforderungen

  • Sechs bis neun Jahre praktische Erfahrung in Business Intelligence, Advanced Analytics und Data Engineering
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich CTEs, Window-Funktionen, Abfrageoptimierung, gespeicherter Prozeduren und dynamischem SQL
  • Sehr gute Python-Kenntnisse mit pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SQLAlchemy, requests und PySpark
  • Erfahrung mit verteilter Verarbeitung, DataFrame-APIs, Spark SQL und PySpark-UDFs
  • Fortgeschrittene DAX-Erfahrung mit berechneten Spalten, Measures, Zeitintelligenz und Sicherheit auf Zeilenebene
  • Erfahrung mit der Erstellung von LookML-Modellen, Explores und Views in Looker
  • Erfahrung mit Shell-Scripting oder Bash zur Pipeline-Automatisierung und Umgebungsverwaltung
  • Fortgeschrittene Power-BI-Kenntnisse und gute praktische Kenntnisse in Tableau
  • Erfahrung mit Snowflake und Azure-Datenplattformen
  • Erfahrung mit dbt, Apache Airflow und Ingestion-Plattformen wie Fivetran, Matillion oder Azure Data Factory
  • Vertrautheit mit LLM-APIs, RAG-Workflows, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und KI-nativen BI-Tools
  • Erfahrung mit Technologien für semantische Schichten und dimensionaler Datenmodellierung
  • Praktische Kenntnisse in Git, GitHub oder Azure DevOps, Docker-Grundlagen, Agile/Scrum sowie JIRA oder Azure Boards
  • Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung ist wünschenswert
  • Erfahrung in Beratung, Professional Services oder kundenorientierter Umsetzung ist wünschenswert
  • Idealerweise Erfahrung in der Entwicklung vollständiger KI- oder LLM-gestützter Analytics-Anwendungen

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