77 Data Analyst Jobs Wien Gumpoldskirchen

Strukturieren und analysieren Sie Datenmengen, werten Sie Markt-, Immobilien- und Transaktionsdaten aus. Fundierte MS-Office-Kenntnisse (Excel) sind erforderlich. Bietet fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten.

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

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.

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 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.

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.

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.

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.

Entwicklung und Umsetzung von Data-&-Analytics-Lösungen, Datenmodellen und Reporting-Lösungen. Gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle und individuelle Weiterentwicklung werden geboten.

Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines, Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, sehr gute SQL-Kenntnisse. Mitgestaltung einer modernen Data- & Analytics-Plattform.

Kundenprojekte eigenständig begleiten, interdisziplinär koordinieren und KI-Tools nutzen. Fundierte Statistikkenntnisse und mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science sind erforderlich. Sie profitieren von direkter Einflussnahme auf Produkte.

Überwachung täglicher Markt-Risikoprozesse (PnL, Risikomessung, Marktdaten). Erstellung und Validierung von Risikokennzahlen. Analyse von Daten- und Bewertungsproblemen. Erforderlich: Python und/oder SQL. Vorteil: Internationale Bankenumgebung.