Data & AI

Du unterstützt unsere Kunden bei der Konzeption und Entwicklung von Lösungen, die Mehrwerte aus Daten generieren. Die Schwerpunkte deiner Tätigkeiten orientieren sich an der Rolle, welche du im Projekt wahrnimmst.

Als Data Architect bringst du bereits umfangreiche Erfahrung in der Implementierung von Datenplattformen und -lösung mit und gestaltest das große Zielbild der Datenlösung im Kontext der kundenspezifischen IT-Landschaft für unsere Kunden.

Als Data Engineer identifizierst du die benötigten Quelldaten. Du implementierst Prozesse und Daten Pipelines, so dass die Daten aus den Quellsystemen geladen, transformiert und in das Datenmodell der Lösung geladen werden können. Dabei berücksichtigst du die Sicherstellung einer hohen Datenqualität und das Einhalten von Governance Richtlinien.

Als Data Analyst nutzt du die Daten in der Datenplattform zur Weiterverarbeitung und Analyse, um dem Kunden wertvolle Einblicke zu ermöglich. Dafür können SQL Abfragen, statistische Methoden, Excel und BI-Tools genutzt werden, um die zu visualisieren und Berichte zu erstellen.

Als Data Scientist nutzt du fortschrittliche analytische Methoden, maschinelles Lernen und statistische Methoden, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen und zu visualisieren. Häufig arbeitest du mit großen Datenmengen und verwendest die Programmiersprache Python.

Als GenAI Engineer entwickelst du Lösungen, welche generative KI-Modelle nutzen, was im Schwerpunkt unserer Kundenprojekte große Sprachmodelle sind (LLMs). Du integrierst kundenspezifische Informationen, so dass die Lösung darauf zugreifen kann. Dabei lernst du eine Vielzahl von Anwendungscases kennen, welche du für unsere Kunden implementierst.

Als DevOpsEngineer bist du für die Automatisierung des Entwicklungsprozesses von Datenplattformen verantwortlich. Du arbeitest an der Implementierung von CI/CD Pipelines und verwendest häufig Tools wie Docker und Kubernetes.

Wichtig ist bei allen Rollen, der stetige Austausch mit dem Projektteam und dem Kunden, um die Anforderungen bestmöglich zu verstehen und umzusetzen.

Unsere Datenlösungen werden in unterschiedlichen technischen Umgebungen und mit unterschiedlichen Tools entwickelt. So implementierst du cloudbasierte Lösungen möglicherweise auf Microsoft Azure, AWS oder GCP. Genauso ist es möglich, dass du On-Premise Lösung mit Oracle und MySQL Datenbanken entwickelst. Mit einem Fokus auf SAP arbeitest du mit SAP HANA Datenbanken, mit Datasphere und im Reporting mit der SAP Analytics Cloud. Als Data Analyst entwickelst du Auswertungen zum Beispiel mit Power BI, Tableau oder QlikView. Python mit seinen umfangreichen Libraries spielt in sehr vielen modernen Datenlösungen eine zentrale Rolle. Das gilt im Besonderen im Bereich von Data Science und AI.

Für viele dieser Programme kannst du bei uns auch Trainings und Zertifizierungen in Anspruch nehmen, sodass du dich und deine Skills immer weiterentwickelst.

Eine der zentralen Herausforderungen ist, die Vielzahl und Vielfalt an Daten gemäß Kundenanforderungen aufzubereiten. Das Reporting muss dabei klar vermitteln, welche „Geschichten“ die Daten erzählen – Stichwort Data Storytelling. Damit legst du die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und unterstützt unsere Kunden dabei, „data-driven companies“ zu werden.

Ein typisches Projekt könnte die Entwicklung eines Analyse-Dashboards sein, das zeigt, welche Marketingkampagnen am effektivsten sind. Dafür aggregierst du Daten aus verschiedenen Quellen wie LinkedIn, Google oder einer internen Newsletter-Datenbank und kombinierst sie mit dem ERP-System, um Umsatzdaten zu analysieren. In Zusammenarbeit mit dem Kunden erstellst du ein visuell ansprechendes Dashboard, das durch bekannte Best Practices und deine Kreativität überzeugt.

Optional entwickelst du zusätzlich Data-Science-Methoden, um mit historischen Daten Trends vorherzusagen, etwa zur Entwicklung von Marketingkennzahlen in den nächsten Monaten.

Im AI-Bereich unterstützt du unsere Kunden dabei, wertschöpfende Use Cases zu identifizieren. Du stellst bestehende Cases vor, bewertest neue Ideen auf Umsetzbarkeit und führst erste Proof of Concepts (PoC) durch. Dafür nutzt du unser standardisiertes GenAI Framework , wählst passende Large Language Models (LLMs) und integrierst diese in Anwendungen, die Kundenanforderungen beispielhaft abbilden. Wenn sich diese Cases als wertsteigernd herausstellen, werden sie bis zur Produktionsreife weiterentwickelt.

Ein beispielhafter Case ist die Entwicklung eines Wissensagenten, der über Chat Zugriff auf unternehmensinterne Dokumente bietet.

Oft ist die Datenhaltung in den Unternehmen historisch gewachsen und verschiedene Quellsysteme, vom internen SAP System bis hin zu einer manuell gepflegten Excel-Liste, beinhalten unterschiedliche Daten. Je nach Anwendungsfall gibt es hier die spannendsten und komplexesten Konstellationen. Als Data Analyst*in musst du dich mit den Expert*innen austauschen, die diese Quellsysteme anbinden und die Daten konsolidieren können, z.B. in einem Data Warehouse.

Im Front-End Reporting stehen wir in engem Kontakt mit den Report-Nutzer*innen und Tester*innen, um die Anforderungen an die Datenanalyse zu verstehen. Der regelmäßige Austausch mit den Fachexpert*innen hilft dabei, die dahinterliegenden Geschäftsprozesse nachvollziehen zu können und mit den Daten anschließend Erkenntnisse zu gewinnen.

Als Data Analyst*innen beraten wir unsere Kunden hinsichtlich bester Lösungen für Datenbank-Architekturen und finden Optimierungspotentiale in der Modellierung der Datenstrukturen. Wir entwickeln Analyse Use-Cases, die unseren Kunden einen Mehrwert bieten können, und helfen ihnen mit den richtigen Daten, die Geschäftsprozesse zu monitoren und zu optimieren.

Als Berater*in bringst du dabei deinen externen Blick auf die Problemstellung ein und kannst durch deine Erfahrung aus anderen Projekten eine neue Sichtweise auf die Probleme mitbringen und gemeinsam mit unseren Kunden blinde Flecken vermeiden.