Der Job Data Science Student (Supply Chain) in Elsbethen bei der Firma Red Bull ist auf karriere.at leider nicht mehr verfügbar.

Analyse von Athleten- und Teamleistungen mittels Trainings-, Wettkampf- und physiologischen Daten. Entwicklung prädiktiver Modelle zur Entscheidungsunterstützung. Starke Expertise in Data Science, Machine Learning, Python und SQL. Möglichkeit zur Übertragung von Leistungseinblicken über verschiedene Sportarten hinweg.

Entwicklung und Deployment von Machine-Learning-Modellen für TV-Insight. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in quantitativer Analyse, Data Science oder angewandter Statistik. Starke Kenntnisse in R oder Python sowie SQL. Möglichkeit zur kontinuierlichen Innovation und Weiterentwicklung.

Entwicklung von ELT-Pipelines mit Snowflake, Azure Data Factory, DBT oder Dagster. Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Analytics-Tools. Möglichkeit zur Anwendung von KI zur Unterstützung von Geschäftszielen.

Betreuung und Weiterentwicklung des BI-Systems, SQL-Datenbanken und Datenmodelle. Entwicklung von Prozessen zur Datenintegration und -aufbereitung. Aufbereitung von Daten für Analysen mit Power BI. Berufserfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken. Attraktive Sozialleistungen.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines, Integration von SAP- und Non-SAP-Daten, Konzeption von Datenmodellen. Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung in Data Engineering sind erforderlich. Attraktive Konditionen und flexible Arbeitszeiten werden geboten.

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, Betrieb und Optimierung skalierbarer Datenpipelines mit Azure Databricks, Apache Spark und PySpark. Erfahrung mit Cloud Data Platforms und Lakehouse-Architekturen. Möglichkeit zur Mitgestaltung moderner Data Architectures.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines mit Azure Databricks. 3-5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, SQL und Python sind erforderlich. Attraktives Gehaltspaket und flexible Arbeitsmodelle werden geboten.

Unterstützung bei Rollouts von Knowledge Management Lösungen, Erstellung von Schulungen und Dokumentation. Erfahrung mit Content-Management-Plattformen wie SharePoint oder Confluence ist erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung im Bereich Wissensmanagement.

Führung eines Analytics-Teams, Entwicklung skalierbarer Analytics-Lösungen in der Lieferkette. Erfahrung mit SAP Analytics, SAP Business Data Cloud und/oder Snowflake erforderlich. Förderung von Wachstum und Entwicklung.

Kunden bei der Überführung manueller Excel-Prozesse in skalierbare Softwarelösungen unterstützen. Erfahrung mit quantitativen Methoden und analytischen Tools (z.B. Python, SQL) ist erforderlich. Bietet flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.


Fachliche Weiterentwicklung von Risikosystemen, Steuerung von Projekten, Analyse von Datenbeständen und Ableitung von Handlungsempfehlungen. Abgeschlossenes Studium (Uni/FH) in BWL, WI oder Data Science ist erforderlich. Individuelle Karrieremöglichkeiten und flexible Arbeitszeitmodelle werden geboten.

Leitung internationaler Projekte im Bereich Sales Applications mit Fokus auf Analytics & AI. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in IT, Sales, Business Analysis & Projektmanagement. Fließende Englischkenntnisse.
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