84 Data Analyst Jobs Guntramsdorf

Auswertung von Marktforschungsstudien, Erstellung von Reports und grafische Aufbereitung von Studienergebnissen. Sehr gute Excel- und PowerPoint-Kenntnisse sind erforderlich. Mitarbeit an Studien für nationale und internationale Top-Marken.

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

Unterstützung bei Produkttests, Datenanalyse und Report-Erstellung. Erfahrung mit Power BI ist erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung technischer und analytischer Fähigkeiten.

Entwicklung von Data/AI-Lösungen, ETL/ELT-Pipelines und Vektor-Datenbanken. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics, Datenplattformen und AI-Lösungen ist erforderlich. Gestaltungsspielraum in einem innovativen Umfeld.

Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Leistungs-, Organisations- und Wirkungsdaten. Erstellung aussagekräftiger Reports und Kennzahlen. Mehrjährige Berufserfahrung im Reporting, Datenmanagement und Wirkungsmanagement. Ausgezeichnete EDV-Kenntnisse, insbesondere Excel und Power BI. Fahrtkostenzuschuss.

Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung von Datenarchitekturen und ETL-/ELT-Pipelines. Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Fundierte SQL-Kenntnisse. Unterstützung bei der fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.

Brücke zwischen IT-Infrastrukturen und CoPlanner-Architektur schlagen. Technische Verantwortung für Integrations-/Migrationsprojekte, SQL-Herausforderungen meistern. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data & Analytics, praktische Erfahrung mit Microsoft Data-& Analytics-Technologien (SQL BI Suite, Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Power BI) erforderlich. 36-Stunden-Woche.

Erstellung und Betrieb von Datenpipelines auf Databricks mit Python. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in DevOps/Data Engineering mit Fokus auf Produktionslösungen. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office.

Führung eines Data Engineering Teams; Entwicklung skalierbarer Databricks Pipelines mit Python; Nutzung von Azure Data Factory; Datenmodellierung; 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Führungserfahrung; Englischkenntnisse.

Entwicklung und Optimierung von Algorithmen zur Anomalieerkennung auf Edge-Geräten und in Cloud-Umgebungen. Erfahrung mit Python, SQL, Java und Cloud-Technologien (z.B. Microsoft Azure) ist erforderlich. Möglichkeit, mit modernsten Technologien aus den Bereichen Artificial Intelligence, Machine Learning, IoT und Edge Computing zu arbeiten.