138 Data Engineer Jobs

Entwicklung und Implementierung von ML-, Advanced-Analytics- und GenAI-Lösungen. Mehrjährige Erfahrung in ML-Modellentwicklung und MLOps-Praktiken. Home-Office-Möglichkeiten.

Datenmodelle in BigQuery erstellen und optimieren. SQL-basierte Transformationen schreiben. Python-basierte Datenverarbeitungsjobs entwickeln. Starke SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle werden angeboten.

Gestaltung der Datenarchitektur, Weiterentwicklung von SAP Business Warehouse und BI-Projekten. Erfahrung im SAP Consulting mit Fokus Business Data Warehouse, Datasphere, SAP Analytics Cloud. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Regelung.

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.

Betrieb, Administration und Weiterentwicklung der Microsoft RDS, Citrix Virtual Apps & Desktops-Umgebung. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Citrix Virtual Apps & Desktops, Microsoft RDS und Microsoft Windows Server. Mitgestaltung der österreichweiten IT-Landschaft.

Weiterentwicklung der Daten- und KI-Strategie, Führung des Data Teams, Aufbau einer skalierbaren Datenplattform. Mehrjährige Führungserfahrung im Datenbereich erforderlich. Ermöglicht datenbasierte Entscheidungen.

Weiterentwicklung der Daten- und AI-Strategie, Führung des Data Teams und Verankerung von Data/AI in der Organisation. Fundiertes Verständnis moderner Datenlandschaften und Cloud-Plattformen erforderlich. Ermöglichung datengetriebener Entscheidungen.

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.

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.

Sicherheitskritische Systeme planen, implementieren und integrieren. Mehrjährige Berufserfahrung in Datenauswertung und Systems Engineering ist erforderlich. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind ein Vorteil.

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.

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 von Softwarelösungen und Datenprodukten mit semantischen Technologien. Umsetzung von Data-Governance-Anforderungen und Automatisierung von Prüfungen. Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich. Möglichkeit zur internationalen Zusammenarbeit.

Entwicklung und Betrieb von Schnittstellen für Data Warehouse und BI-Reporting. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenintegration und SQL. Möglichkeit zur Weiterentwicklung von Power BI-Berichten.