Referent Data Analytics (m/w/x)

Referent Data Analytics (m/w/d)

Im Rahmen der konsequenten Ausrichtung des Kundengeschäfts der BW-Bank hin zu einer Omnikanalbank kommt dem Ausbau und der Weiterentwicklung von Data Analytics und künstlicher Intelligenz eine herausragende Bedeutung zu.

Als Referent*in Data Analytics (m/w/d) schürfst Du mit uns nach den Rohstoffen für unseren Erfolg. In der Vielfalt verfügbarer Daten wirst Du finden, wonach wir suchen: Informationen und Wissen.

Wage mit uns den Blick in die Zukunft, auf der Grundlage unserer Daten und der Smart-Data Analytics Plattform. Es inspiriert Dich, Rohdaten in analysierbare Strukturen zu überführen, damit daraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können. Immer mit direktem Bezug zur gelebten Praxis. Du wirst bei uns aus Daten Werte schaffen.

Wir bauen auf kurze Berichtswege, Gestaltungsspielraum und Teamwork. Du triffst auf ein hochmotiviertes, offenes und integratives Team. Wenn Du Freude am Gestalten und Entwickeln hast und unsere BW-Bank gemeinsam mit uns nach vorne bringen möchtest, dann freuen wir uns auf Dich und auf Deine Bewerbung.

Aufgaben:

• Verantwortung für die Datenanbindung und -bereitstellung für KI und Data Analytics sowie Sicherstellung von Struktur, Effizienz, Stabilität und Performance im Datenhaushalt der S-DAP
• Sicherstellung des stabilen produktiven Betriebs der Datenversorgung durch Monitoring, Fehleranalyse und Ablaufautomatisierung
• Entwicklung und Betrieb robuster sowie skalierbarer Datenlade- und Transformationsprozesse auf der S-DAP für unterschiedliche Abnehmer
• Überführung fachlicher Datenanforderungen in eine strukturierte Datenbereitstellung unter konsequenter Berücksichtigung des „Need-to-know“-Prinzips
• Mitwirkung im S-DAP Releasemanagement sowie an der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenversorgung

Profil:

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Programmierkenntnisse in Scala (Spark), PySpark und Python
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Datenbankabfragen und -optimierung
• Fundierte Datenbankgrundlagen im Bezug auf Relationale Datenbanken sowie Nicht-relationale Datenbanken (z. B. NoSQL-Technologien)
• Praxiserfahrung im Umgang mit Parquet und idealerweise weiteren Big-Data-Formaten
• Sehr gute ETL-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau robuster Datenlade- und Transformationsprozesse
• Erfahrung mit Kubernetes und Container-Technologien
• Umgang mit der Linux-Shell (Scripting)
• Kenntnisse in Deployment- und Development-Prozessen: Git und Branching-Strategien sowie CI/CD-Pipelines (Toolchain)
• Erfahrung mit einem Job-Steuerung-Tool, idealerweise Control-M
• Ausgeprägte Freude am Arbeiten mit Daten und an komplexen Datenflüssen
• Bereitschaft, sowohl in der Entwicklung als auch im Betrieb Verantwortung zu übernehmen
• Bankfachliches Know-how oder hohe Bereitschaft, sich in bankfachliche Themen einzuarbeiten
• Analytische und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke, Bereitschaft Wissen zu teilen
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift