Business Analist

Voor een internationaal productiebedrijf in Antwerpen zijn we op zoek naar een Business Analyst met ervaring binnen data-analyse en productieprocessen. Je komt terecht in een vooruitstrevend team dat zich toespitst op het optimaliseren van productie, kwaliteit en rendement via datagedreven oplossingen.

Je fungeert als brug tussen de business en de technische teams, en helpt mee aan de ontwikkeling van slimme modellen en toepassingen die processen efficiënter en kwalitatiever maken.

• Vertalen van business noden naar heldere functionele en technische vereisten voor analytische toepassingen.

• Actief deelnemen aan workshops en meetings met proceseigenaars, technische experten en andere stakeholders.

• In kaart brengen van kritische parameters en proceskennis binnen productieomgevingen in Puurs en andere sites.

• Samenwerken met automatisatie- en engineeringteams voor het configureren van datastromen en systemen.

• Opstellen van gebruikersverhalen en specificaties in tools zoals JIRA.

• Coördineren van testfases (UAT), demo’s en deploymentactiviteiten.

• Werken volgens Agile-methodologie en nauw samenwerken met Product Owners om sprintdoelstellingen en visie af te stemmen.

• Mee vormgeven aan een high-performance team door coaching, feedback en constructieve samenwerking.

• Bachelor of Master in Computerwetenschappen, Engineering, Informatiesystemen of Data Science.

• Minstens 5 jaar ervaring in Business Analysis, Project Management of een gelijkaardig domein.

• Ervaring met data-analyse, business intelligence of data science binnen een productieomgeving.

• Kennis van productieprocessen in de farmaceutische of life sciences sector is een grote troef.

• Sterke communicatieve vaardigheden en ervaring in samenwerking met operationele teams en senior stakeholders.

• Je kan vlot technische vereisten vertalen naar duidelijke functionele specificaties.

• Ervaring in Agile werken en bekend met de Agile Development Lifecycle.

• Pluspunten: relevante certificaten (bv. in BA, PM, of Data Science) en ervaring met use cases zoals yield improvement, anomaly detection of statistische modellering.