83 Data Analyst Jobs Guntramsdorf

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.

Lehre und Forschung in IT, Projektmanagement und Informatik. Sie leiten Lehrveranstaltungen, forschen und entwickeln den Fachbereich strategisch weiter. Fundierte Kenntnisse in Datenbanken, Data Analytics, Data Science und KI sind erforderlich. Sie profitieren von Weiterentwicklungsmöglichkeiten und flexibler Arbeitszeitgestaltung.

Entwicklung und Anpassung von Odoo-Modulen mit Python. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Python oder Odoo. KI-gestützte Entwicklung und abwechslungsreiche Projekte mit Business-Relevanz.

Datenanalyse und Reporting zur Unternehmenssteuerung. Erstellung von Budgets und Präsentationen. Mehrjährige Berufserfahrung als Data Analyst oder Senior Controller im internationalen Umfeld. SAP FI-Kenntnisse.

Entwicklung und Evaluierung von LLMs in ETL-Strecken. Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) erforderlich. Gleitzeit als Benefit.

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.

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.

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.

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.

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.

Erstellung, Entwicklung und Wartung von Dashboards und Reports. Analyse von Daten zur Identifizierung von Trends. Sicherstellung der Datenqualität. Sehr gute Oracle-SQL-Kenntnisse. Analyse, Interpretation und Visualisierung von Daten.

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.

Entwickle aussagekräftige Analysen aus Rohdaten, bereite sie zielgruppengerecht auf und liefere Entscheidungsgrundlagen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich. Du erhältst vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Konzern.

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.

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.

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.

Führung eines Data Engineering Teams; Design, Aufbau und Betrieb skalierbarer Databricks Pipelines mit Python. Erfahrung mit Azure Data Factory und DataOps-Prinzipien ist erforderlich. Möglichkeit zur Kostenmanagement und Performance-Optimierung.