Geforderte Skills
- Data Analysis
- Data Streams
- Python
- Data Visualization
- Requirements Analysis
- Concept Development
- Testing
- Agile Methodologies
- Scrum
- SAFe
- GenAI Tools
- Capacity Management
Nice to have:EpicsFeaturesUser StoriesTimetable ManagementRailway OperationsLogisticsData ModelingDatabase StructuresBPMNSystem DocumentationUser ManualsLegacy SystemsMigration Projects
Sprachen: German
Jobbeschreibung
Project overview
Deine Aufgaben
Das solltest du mitbringen
Erforderlich:
Gewünscht:
Das bieten wir dir
- Du führst Datenanalysen auf Basis der Datenströme und angebundener Bestandssoftware der Fahrplan-IT durch.
- Du klärst und stimmst fachliche Themen eigenständig mit anderen Teams und Fachbereichen innerhalb des Fahrplandaten-Managements und der Fahrplan-IT ab.
- Du übernimmst Mitverantwortung für Python-Analysebibliotheken und Skripte, entwickelst diese weiter und sicherst Qualität sowie Dokumentation.
- Du erstellst und präsentierst Datenvisualisierungen zur Unterstützung von Entscheidungs-, Abstimmungs- und Reviewformaten.
- Du stimmst dich funktional mit Schnittstellenpartnern ab und synchronisierst dich inhaltlich mit Architektur- und Entwicklungsteam.
- Du erarbeitest fachliche Konzepte und Lösungsoptionen auf Basis von Datenanalysen unter Berücksichtigung technischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen.
- Du dokumentierst funktionale und nicht-funktionale Anforderungen und pflegst die Produktdokumentation.
- Du erstellst und führst abnahmerelevante Testfälle durch und definierst Akzeptanzkriterien.
- Du förderst den Wissensaustausch und die Standardisierung im Team und baust aktiv Wissen in der Domäne Fahrplan- und Kapazitätsmanagement auf.
- Du unterstützt punktuell den Product Owner bei Anforderungsklärung und Backlogpflege.
- Praktische Erfahrung in der Durchführung von Datenanalysen auf strukturierten Datenbeständen, insbesondere mit Massendaten oder Datenstromanalysen.
- Nachgewiesene Erfahrung in der bereichsübergreifenden Abstimmung fachlicher Anforderungen mit Entwicklungs-, Architektur- und Fachteams.
- Erfahrung in der Mitverantwortung oder Ownership von Code-Repositories sowie Skript- und Bibliotheksbeständen im Teamkontext.
- Praktische Erfahrung im Einsatz GenAI-gestützter Werkzeuge zur Analyse, Dokumentation oder Entwicklung oder hohe methodische Sicherheit in der schnellen Einarbeitung in entsprechende Arbeitsweisen.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Anforderungsanalyse und Konzeption in IT-Projekten mit hoher Systemkomplexität und vielen Schnittstellen.
- Mindestens 4 Jahre Praxiserfahrung in Python für Datenverarbeitung, Analyse und Visualisierung.
- Erfahrung in agilen Projekten oder Teams, idealerweise nach Scrum oder SAFe.
- Ausgeprägtes analytisches und lösungsorientiertes Denkvermögen.
- Strukturierte und proaktive Arbeitsweise.
- Hohe Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke, Selbstständigkeit, Belastbarkeit und Durchsetzungsvermögen.
- Product Level Mindset.
- Erfahrung in der Erstellung von Epics, Features und User Stories im agilen Entwicklungskontext.
- Erfahrung im Kontext Fahrplan, Eisenbahnbetrieb oder bei einem Logistikinfrastrukturunternehmen.
- Erfahrung in der Analyse und Konzeption von Datenmodellen und Datenbankstrukturen.
- Kenntnisse in der Modellierung von Geschäftsprozessen mit gängigen Notationen, zum Beispiel BPMN.
- SAFe-Erfahrung auf Team- oder Programmebene.
- Kenntnisse von Prozessen im Fahrplan- und Kapazitätsmanagement oder vergleichbaren betrieblichen IT-Domänen.
- Erfahrung in der Erstellung von Systemdokumentation und Benutzerhandbüchern.
- Erfahrung im Umgang mit Legacy-Systemlandschaften und Migrationsprojekten.
- Freude an Beratung, Moderation und der Zusammenarbeit im Entwicklungsteam.
- Offenheit gegenüber Veränderung und ein gutes Verständnis für fachliche Zusammenhänge in enger Abstimmung mit Team und Product Owner.
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mind. C1).
- Ein strategisch wichtiges Projekt im Aufbau eines neuen Fahrplandaten-Core mit hoher Sichtbarkeit und langfristiger Perspektive.
- Ein technologisch modernes Umfeld mit Cloud-Architektur, PostgreSQL, Java, Spring Boot, Kafka, ActiveMQ und Anbindung an Bestandslösungen.
- Ein agiles DevOps-Setup mit kurzen Release-Zyklen und viel fachlicher Ownership im Team.
- Die Möglichkeit, AI-gestützte Arbeitsweisen aktiv in Analyse, Dokumentation und Entwicklungsprozesse einzubringen.
- Ein stark vernetztes Arbeitsumfeld mit enger Zusammenarbeit über Fachbereiche, Architektur und Entwicklung hinweg.
- Ein erfahrenes und motiviertes Team mit Raum für Eigeninitiative, Wissensaufbau und Mitgestaltung.
- Die Leistungserbringung erfolgt 80% Remote und 20% Onsite (Frankfurt (Main))
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