> Markdown version of [/jobs/ext/1378122-senior-bi-ki-consultant](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1378122-senior-bi-ki-consultant). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior BI & KI Consultant - **Company:** Groß Business Group - **Location:** Salching, Germany (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Encodings, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Data Warehousing, Database Design, Python (Programming Language), Metadata, Microsoft Dynamics, Microsoft SQL Server, Scrum Methodology, Power BI, SAP (Applications), SQL Databases, SQL Server Reporting Services, SQL Server Integration Services, SQL Server Analysis Services, Tableau (Software), Enterprise Data Management, Data Processing, Azure Data Factory, Large Language Models, Prompt Engineering, Data Strategy, Powerquery, Data Layers, Qlikview - **Published:** July 22, 2026 - **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=417462622332ecc6 ## About the Role * 2-4 Jahre Erfahrung im BI-Consulting oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle - idealerweise mit direktem Kundenkontakt * Solide Kenntnisse in Power BI: Datenmodellierung, DAX, Power Query, Report-Design - du hast das nicht nur gelernt, du hast es produktiv eingesetzt * Erfahrung mit analytischen Datenmodellen sowie Grundverständnis von ETL-/ELT-Prozessen und Data-Warehouse-Konzepten * Grundverständnis für DWH-Architekturprinzipien - du kannst nachvollziehen wie belastbare und wartbare Datenstrukturen entstehen * Grundlegende SQL-Kenntnisse sowie die Fähigkeit Datenquellen zu verstehen, analytisch zu prüfen und fachlich zu beurteilen * Grundlegendes Verständnis von KI im Analytik-Kontext: was LLMs können und was nicht, wie Datenqualität und Kontexttiefe die Qualität von KI-Auswertungen bestimmen, und wo die Grenzen liegen * Verständnis der Grenzen und Voraussetzungen von LLM-gestützter Datenanalyse: Kontextlänge, Halluzinationen, Datengranularität - du weißt wann KI-Auswertungen verlässlich sind und wann nicht, und kannst das einem Kunden erklären * Verständnis für semantische Datenschichten: wie man Datenmodelle so strukturiert und dokumentiert dass LLMs sie korrekt interpretieren können - Metadaten, Beschreibungen, eindeutige Bezeichnungen * Grundkenntnisse in Prompt Engineering für analytische Anwendungen - nicht als Entwickler, sondern als jemand der weiß wie man Abfragen so formuliert dass sie reproduzierbare, belastbare Ergebnisse liefern * Verständnis für Datenqualität als Grundvoraussetzung - du weißt dass das beste Dashboard auf schlechten Daten keine Entscheidungen verbessert * Erste Erfahrung in der Übernahme fachlicher Verantwortung in Kundenprojekten - zum Beispiel für Workshops, Arbeitspakete oder Teilprojekte * Ausgeprägte Fähigkeiten in Datenanalyse, Validierung und Plausibilisierung - du erkennst Auffälligkeiten und kannst Ergebnisse fachlich einordnen * Gutes Verständnis betrieblicher Abläufe und die Fähigkeit Kundenanforderungen in fachlich und technisch sinnvolle Lösungen zu übersetzen * Analytische Denkweise kombiniert mit Kommunikationsstärke - du kannst mit Technikern und Entscheidern gleichermaßen sprechen * Resilienz und eine lösungsorientierte Haltung in anspruchsvollen Projektphasen * Sehr gute Deutschkenntnisse, gute Englischkenntnisse Idealerweise bringst du außerdem mit * Grundkenntnisse in weiteren BI-Tools: Qlik, Tableau oder evidanza * Kenntnisse in SSRS und klassischem SQL Server Reporting * Erfahrung mit ERP-naher Datenanalyse: du hast schon mit Daten aus SAP, Microsoft Dynamics, Haufe X360 oder vergleichbaren Systemen gearbeitet * Erste Erfahrung mit Azure Data Services, AWS oder einer vergleichbaren Cloud-Datenplattform * Erste praktische Erfahrung mit LLM-APIs (OpenAI, Azure OpenAI, lokale Modelle wie Llama) im Kontext von Datenanalyse oder Berichterstellung * Kenntnisse von Vektordatenbanken und Embedding-Konzepten als Grundlage für semantische Suchanwendungen auf Unternehmensdaten * Verständnis von DSGVO-Anforderungen im Umgang mit Unternehmensdaten - insbesondere wenn KI auf sensiblen Datensätzen eingesetzt wird * Erfahrung in agilen Projektmethoden (Scrum, Kanban) * Kenntnisse in Python oder R für Datenaufbereitung und explorative Analyse ## Description * Konzeption, Entwicklung und Implementierung von BI-Lösungen - von der Anforderungsanalyse über das Datenmodell bis zum fertigen Dashboard * Entwicklung von Berichten, Dashboards und Self-Service-Analytics-Lösungen primär in Power BI; weitere BI-Tools wie Qlik, Tableau oder evidanza sind ein Plus * Mitwirkung beim Aufbau und bei der Weiterentwicklung von Data-Warehouse-Architekturen und ETL-/ELT-Prozessen - du verstehst wie eine stabile und wartbare Datenbasis entsteht * Mitarbeit bei der Entwicklung und Pflege von ETL-Prozessen sowie analytischen Datenmodellen - idealerweise mit Erfahrung im Microsoft-BI-Umfeld (SSIS, SSAS, SQL Server) * Datenmodellierung und Datenbankdesign - du weißt wie Daten strukturiert werden müssen damit Lösungen performant, nachvollziehbar und langfristig wartbar sind * Beratung von Kunden zu Datenqualität, Datenstrategie und der sinnvollen Vorbereitung ihrer Datenbasis für KI-Anwendungen, * Entwicklung und Umsetzung von RAG-basierten (Retrieval-Augmented Generation) Analyselösungen auf Basis von Unternehmensdaten - du weißt wie man strukturierte ERP- und DWH-Daten so aufbereitet dass LLMs darauf sinnvolle und verlässliche Auswertungen liefern * Konzeption und Umsetzung natürlichsprachlicher Abfrageschichten (NL-to-SQL, NL-to-BI) auf bestehenden Datenmodellen - du verstehst wie A.One und vergleichbare Ansätze technisch funktionieren und kannst Kunden dabei begleiten diese sinnvoll einzusetzen * Einschätzung und Einbindung von KI-Möglichkeiten in BI-Lösungen: natürlichsprachliche Abfragen, automatisierte Auswertungen, kontextsensitive Analysen - du weißt wo KI echten Mehrwert bringt und wo nicht * Enge Zusammenarbeit mit dem ERP-Consulting-Team: du verstehst wie die Daten aus Haufe X360, Personio und anderen Systemen strukturiert sind und was man daraus machen kann Beratung und Kundenkommunikation * Durchführung von Workshops sowie Anforderungs- und Abstimmungsgesprächen mit Kunden und Fachbereichen * Analyse von Geschäftsprozessen und Ableitung sinnvoller BI- und KI-Lösungen die für den Kunden einen konkreten Mehrwert schaffen * Aktive Beratung des Kunden sowie Einbringen eigener Ideen und Optimierungsvorschläge - nicht nur Umsetzung bestehender Anforderungen * Analyse, Validierung und Plausibilisierung von Datenbeständen; Erkennen von Auffälligkeiten und gemeinsame fachliche Einordnung mit dem Kunden * Professionelle Kommunikation mit Fachanwendern und Entscheidern - auch bei kritischen Themen, Verzögerungen oder Qualitätsproblemen Teilprojektverantwortung * Eigenständige Strukturierung und Steuerung definierter Teilprojekte und Arbeitspakete innerhalb eines Gesamtprojekts * Enge Abstimmung mit Kunden, Gesamtprojektleitung und internen Teams sowie transparente Kommunikation von Fortschritten, Risiken und Herausforderungen * Frühzeitige Identifikation von Problemfeldern und Entwicklung umsetzbarer Lösungswege gemeinsam mit dem Kunden und der Projektleitung * Strukturierte Dokumentation und Übergabe von Lösungen an Kunden und Kollegen - nachhaltig, verständlich und wartbar ## Related Videos - [The Missing Layer Between Enterprise Data and AI Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/100286-the-missing-layer-between-enterprise-data-and-ai-agents) - [REST, GraphQL, gRPC, and more: A comparison of modern API styles](https://www.wearedevelopers.com/videos/100247-rest-graphql-grpc-and-more-a-comparison-of-modern-api-styles) - [A Data Mesh needs Open Metadata](https://www.wearedevelopers.com/videos/505-a-data-mesh-needs-open-metadata) - [Breaking Silos: Successful Collaboration Between Tech & Business Teams in Complex Enterprise Systems](https://www.wearedevelopers.com/videos/1623-breaking-silos-successful-collaboration-between-tech-business-teams-in-complex-enterprise-systems) - [Data Analytics with Microsoft Fabric: End-to-End Use Case with Data Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/1547-data-analytics-with-microsoft-fabric-end-to-end-use-case-with-data-agents) - [Crafting Custom Frameworks with Rust: A Deep Dive into Procedural Macros](https://www.wearedevelopers.com/videos/849-crafting-custom-frameworks-with-rust-a-deep-dive-into-procedural-macros) ## Related Articles - [Best Coding Boot Camps in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/237-best-coding-boot-camps-in-germany) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [System change: restart as developer?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/39-system-change-restart-as-developer) - [Data Analyst Salary Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/277-data-analyst-salary-germany) - [IT Salaries in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/287-it-salaries-in-germany) - [The Biggest German Tech Companies](https://www.wearedevelopers.com/magazine/424-the-biggest-german-tech-companies)