Der Job Data & Analytics - Data Engineering Lead (all genders) in Wien bei der Firma Vienna Insurance Group AG Wiener Versicherung Gruppe ist auf karriere.at leider nicht mehr verfügbar.

Analyse von Marketingaktivitäten, KPIs und Optimierungspotenzialen. Entwicklung und Automatisierung von Dashboards in Google Looker Studio. Mehrjährige Erfahrung in Marketing Analytics und sicherer Umgang mit Excel/Google Sheets sowie SQL/BigQuery sind erforderlich.

Entwicklung datenbanknaher Business-Applikationen mit Oracle APEX, SQL, PL/SQL. Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Oracle-Umfeld. Flexible Zeiteinteilung und Möglichkeit zum Homeoffice.

Entwicklung globaler Qualitätsstrategien für klinische Daten, Governance, Analytics, Biostatistik, digitale Technologien und KI-Systeme. Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Pharmaindustrie, GxP QA & Audits. Weiterbildungsmöglichkeiten.

Analyse bestehender Datenquellen, Systeme und Schnittstellen. Erstellung von Prognosen zu Kapazitäten und Fluktuation mittels Strategic Workforce Planning. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics oder People Analytics erforderlich. Hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.

Analyse von Sportwetten-Daten, Erstellung von Power BI Berichten und Datenmodellen. Erfordert Erfahrung in Datenmodellierung, Power BI Service und SQL. Bietet Arbeit mit State-of-the-Art Technologien und flexible Arbeitszeiten.

Datenanalyse mit Google BigQuery, Erstellung von Dashboards mit Looker Studio und Power BI. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Business Intelligence oder Data Analytics. Flexible Arbeitszeiten und Remote Work.

Eigenständige Durchführung von Ad-hoc-Analysen zu logistischen Fragestellungen. Erstellung und Pflege von Reports und Dashboards. Sehr gute SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Remote-Work-Möglichkeiten.

Entwicklung und Betrieb moderner Datenlösungen mit SQL, dbt und Python. Automatisierung von Datenprozessen und Erstellung von Dashboards. Sehr gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung der Data- und AI-Landschaft.

Aufbereitung, Analyse und Auswertung von Unternehmensdaten. Sicherstellung der Datenqualität. Erstellung von Reports und Dashboards. Studium im Bereich Statistik, Data Science oder vergleichbar. Erfahrung mit Analyse- und Reportingtools wie Excel, Power Query oder Power BI.

Erstellung von Reportings, Varianzanalysen und Handlungsempfehlungen. Verantwortung für Top-Line-Planung und Sales-Ziele. Weiterentwicklung von Power BI Dashboards. Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Controlling/Datenanalyse. Sehr gute Power BI Kenntnisse. Möglichkeit zur Weiterentwicklung von Prozessen.

Entwicklung und Gestaltung von Daten-, BI- und Analytics-Architekturen. Mehrjährige Erfahrung in Konzeption und Umsetzung von Daten-, BI- oder Analytics-Architekturen, idealerweise mit SAP-Systemen. Beratung von Fachbereichen und Sicherstellung von Datenqualität und Datenschutz.

Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen in SAP BW und SAP Datasphere. Entwicklung von Dashboards in SAP Analytics Cloud (SAC). Erfahrung in der Datenmodellierung mit SAP BW und SAC-Planung. Mentoring-Programm und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Entwickeln und betreiben Sie Databricks-Pipelines mit Python und Lakeflow. Erfahrung mit Azure Data Factory und DataOps ist erforderlich. Sie arbeiten an der Erstellung zuverlässiger Datenpipelines und profitieren von der Möglichkeit, an unternehmensweiten Standards mitzuwirken.
Kundenprojekte eigenständig begleiten, interdisziplinär koordinieren und KI-Tools nutzen. Fundierte Statistikkenntnisse und mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science sind erforderlich. Sie profitieren von direkter Einflussnahme auf Produkte.

Datenanalyse und Reporting mit MS Office und Erstellung von Dashboards. Erfordert Genauigkeit und Verantwortungsbewusstsein. Bietet Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten.

Entwicklung und Realisierung von Data & AI Solutions für die Digitale Unternehmenssteuerung. Berufserfahrung in Advanced Analytics-Lösungen ist erforderlich. Bietet Raum für Eigeninitiative und ausgezeichnete Karrierechancen.

Verarbeitung von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Erfahrung mit Python und SQL erforderlich. Möglichkeit zur Gestaltung des eigenen Arbeitstages und der Karriere.
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