Der Job Data Scientist (all genders) in Linz bei der Firma Greiner AG ist auf karriere.at leider nicht mehr verfügbar.

Wartung und Reparatur von mechanischen Systemen in Rechenzentren. Mindestens 2 Jahre Erfahrung in mechanischer/HLK-Wartung. Möglichkeit zur Teilnahme an Materialtransportaufgaben.

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.

Analyse von chemischen Testdaten, Überwachung von Kühlsystemen, Wartung von Datenzentrumssystemen, Betrieb von HVAC-Systemen. Mindestens 2 Jahre Erfahrung als Chemieingenieur in Wasseraufbereitungsanlagen. Möglichkeit zur Arbeit in Schichten.

Durchführung von Business Analysen und Projektleitung bei der Umstellung auf IBM TM1. Kenntnisse in SAP (CO) sind erforderlich. Langfristige Anstellung mit Weiterbildungsmöglichkeiten und Home-Office-Option.

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

Entwicklung von BI-Lösungen, Reporting und technischer Dokumentation. Erfordert sehr gute SQL-Kenntnisse. Bietet flexible Gleitzeit und Weiterentwicklungsmöglichkeiten.

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

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.

Unterstützung bei der ERP-System-Einführung und Datenpflege. Erfassung, Aufbereitung und Plausibilisierung von Stamm- und Bewegungsdaten. Gute Kenntnisse in Microsoft Excel sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten zur Vereinbarkeit mit dem Studium.

Weiterentwicklung des Product Information Management (PIM) und der Prozesse. Verantwortung für Produktdatenqualität und Konsistenz. Analyse und Optimierung von Datenstrukturen und Schnittstellen. Erfahrung mit PIM/ERP-Systemen oder BMEcat/ETIM ist von Vorteil. Aktive Mitgestaltung der digitalen Produktdatenlandschaft.

Weiterentwicklung, Automatisierung und Integration von Datenplattformen. Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.

Entwerfen, Erstellen und Pflegen von skalierbaren Datenpipelines. Mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, Python/PySpark und SQL. Kenntnisse von Cloud-Plattformen (Azure). Kostenlose Verpflegung im Miba-Restaurant.

Konzeption, Aufbau und Migration von Datenplattformen mit Microsoft Fabric/Azure Synapse. Entwicklung von Datenpipelines und Lakehouse-Architekturen. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder BI-Entwicklung. Kenntnisse in Power BI. Flexible Arbeitszeiten und Home Office.

Entwicklung der Common Data Platform auf GCP, Aufbau dezentraler Datenprodukte nach Data-Mesh-Prinzipien. Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Data/Platform/Cloud Engineering, fundierte GCP-Kenntnisse. Flexible Arbeitszeiten und Remote Work.

Erstellen von CAM-Daten mit hyperMILL, Definieren von Prozessverbesserungen und Durchführen von Versuchen in der Produktion. Technische Ausbildung und Siemens Sinumerik Kenntnisse erforderlich. Entwicklungsmöglichkeiten und attraktive Sozialleistungen werden geboten.
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