Business Analyst (m/w/d) – Agentisierung & AI Automation

How you can make an impact

• Agentisierung mit Business-Fokus: Du identifizierst High-ROI-Prozesse (z. B. Sales Ops, Finance, Internal Ops), definierst agentische Workflows und sorgst für messbare Effekte.
• Use-Cases & Priorisierung: Du baust eine klare Pipeline aus AI/Automation-Use-Cases: Scoring nach Impact, Risiko, Umsetzungsaufwand, Abhängigkeiten und bringst Entscheidungen auf Executive-Niveau.
• From Problem to Spec to Build: Du übersetzt Business-Probleme in präzise Requirements (Inputs, Regeln, Leitplanken, Outputs), begleitest Implementierung und sorgst für klare Kriterien
• AI-Agenten in die Realität bringen: Du definierst, wo Agents autonom handeln dürfen, wo ein Mensch nötig ist, und wie wir Fehler, Escalations, Monitoring und kontinuierliche Verbesserung sauber aufsetzen. Daraufhin entwickelst du diese Agenten und bringst sie "zum Leben".
• Data & KPI Architecture: Du baust KPI-Systeme, Dashboards und Datenmodelle, die Teams steuern können, nicht nur anschauen. Single Source of Truth statt KPI-Debatten.
• Operational Excellence: Du standardisierst Prozesse, Dokumentation, SLAs und Tooling rund um Analytics und Agentisierung. Damit Dinge wiederholbar werden, nicht heroisch.
• Stakeholder Alignment ohne Theater: Du führst Workshops, klärst Trade-offs, challengest Annahmen und bringst Teams auf eine Linie. Schnell, sachlich, entscheidungsorientiert.

Skills to be successful

• Business Analyst Fundamentals: 3+ Jahre (oder äquivalent) Erfahrung in Business Analysis, Ops/RevOps, Product Analytics, Consulting oder einem datengetriebenen Scale-up-Umfeld. Entscheidend: du lieferst Ergebnisse.
• Data Fluency: Sehr sicher in KPIs, SQL/BI-Logik, Datenmodell-Denken, Ursache-Wirkung, saubere Messkonzepte. Du kannst Zahlen in Entscheidungen übersetzen.
• Agentisierung/Automation-Mindset: Du denkst in Workflows, Zuständigkeiten, Exceptions, Guardrails. Erfahrung mit Automatisierung und KI-gestützten Prozessen ist ein großes Plus.
• LLM-/Agenten-Verständnis: Du musst kein ML-Engineer sein, aber du verstehst, wie LLMs/Ai Agents im Produktivbetrieb funktionieren (Constraints, Halluzinationen, Evaluierung, Logging, Prompting, Tools/Actions).
• Struktur & Klarheit: Du schreibst Requirements, Specs und Entscheidungsgrundlagen so, dass Engineering damit bauen kann und Leadership damit entscheiden kann.
• Ownership & Delivery: Du treibst Themen End-to-End, priorisierst hart, hältst Zusagen, und baust Systeme statt Einmal-Lösungen.
• Stakeholder Management: Du kannst challengen ohne Ego und Alignment herstellen ohne Politik.
• Sprache: Sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

Posted Nov 01, 2026

Posted Nov 01, 2026