302 Data Jobs Wien

Analyse und Optimierung von SAP-Systemlandschaften mit cbs ET Enterprise Transformer. Mindestens 2 Jahre Erfahrung als SAP Consultant. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Gesamtprojektleitung von Data Center Projekten mit kaufmännischer, technischer und organisatorischer Verantwortung. Mehrjährige Erfahrung in der Gesamtprojektleitung von großen Data Center Projekten ist erforderlich. Hohe Eigenverantwortung und Gestaltungsmöglichkeiten in einem wachsenden Marktsegment.

Entwicklung, Optimierung und Betrieb zentraler Datenplattformen und Datenpipelines. Kenntnisse in Python, Spark, Microsoft Fabric, Azure Synapse oder Databricks sind ein Muss. Bietet Fortbildungsmöglichkeiten und einen zusätzlichen freien Tag.

Gestaltung und Betrieb von Daten- und KI-Projekten, inklusive Aufbau von Datenplattformen und ML-Systemen. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur vollen Gestaltungsfreiheit bei der Infrastruktur.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung datenintensiver Lösungen. Konzeption und Implementierung von Data Pipelines mit Azure Synapse. Mindestens 4-5 Jahre Erfahrung mit Azure-Datenplattformen, insbesondere Synapse. Sichere Anstellung in einem erfolgreichen Dienstleistungsunternehmen.

Verantwortung für BI- und DWH-Serviceportfolio, Steuerung der DWH-Ablöse, agile Report-Gestaltung. Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenintegration, Datenaufbereitung und Microsoft BI-Technologien (Fabric, PowerBI, DAX, SQL-Server). Möglichkeit zur Mitgestaltung der digitalen Transformation.

Analyse von Nutzerverhalten zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen. Durchführung von A/B-Tests mit CRO-Plattformen. 2-3 Jahre Erfahrung in Conversion Rate Optimization. Bietet Einblicke in CVR und AoV.

Datenintegration, -transformation und -modellierung. Erfahrung mit modernen Datenarchitekturen (Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse) ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Mobile Working sind ein Vorteil.

Sicherheitskritische Systeme planen, implementieren und integrieren. Mehrjährige Berufserfahrung in Datenauswertung und Systems Engineering ist erforderlich. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind ein Vorteil.

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.

Administration des Data Warehouse, Erstellung von Auswertungen und Power BI Reports. Erforderlich sind SQL-Grundkenntnisse und Erfahrung mit Azure Data Factory & Azure SQL. Angebot: Flexible Arbeitszeiten und Home Office.

Verantwortlich für das kununu Data Warehouse und Datenintegrationen. Tiefgehende Kenntnisse in Python, SQL und dbt sind erforderlich. Bietet flexible Home-Office-Möglichkeiten und Weiterentwicklung.

Entwicklung von KI-Backends mit Python (FastAPI) und interaktiven React-Oberflächen zur Visualisierung von Wissensgraphen. Erfahrung mit React ist erforderlich. Persönliche Weiterentwicklung und Karriereplanung werden gefördert.

Weiterentwicklung und Operationalisierung der Data Governance, Durchführung von Metadatendokumentation und Datenforensik. Fundierte Kenntnisse im Bankenwesen und Erfahrung mit Tools wie JIRA/Confluence sind erforderlich. Förderung des persönlichen Wachstums durch Weiterbildungen.

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.