19 Data Engineer Jobs Graz

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

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 skalierbarer Data Pipelines, Aufbau von Datenmodellen und Workflows. Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Arbeit an produktiven Cloud-Datenplattformen. Bietet Raum für eigene Ideen und gezielte Weiterentwicklung.

Betrieb, Administration und Weiterentwicklung der Datacenter-Infrastruktur mit Server- und Storage-Systemen. Mehrjährige Erfahrung im Betrieb von Rechenzentrums- oder Serverinfrastrukturen. Fundierte Kenntnisse in Virtualisierung (VMware, Proxmox). Weiterentwicklung von technischen Dokumentationen und Standards.

Managen Sie End-to-End-Analytics-Projekte, erstellen Sie skalierbare Data-Analytics-Modelle und Looker-Dashboards. Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Data Analysis und sehr gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Sie erhalten Gestaltungsspielraum und Verantwortung für Ihre Projekte.

Remote Support für komplexe IT-Lösungen, Schwerpunkt Cisco Routing & Switching, WLAN. CCNP Zertifizierung oder gleichwertiges Know-how erforderlich. Kundenbetreuung und Konfigurationsänderungen. Weiterbildungsmöglichkeiten.

Entwicklung von Netzwerk- und IT-Lösungen für Kundensysteme. Erfahrung mit Linux, Windows, VMWare ESX, Routing, VPN und Datensicherung ist erforderlich. Fließende Englischkenntnisse sind ein Vorteil.

Konzeption und Design von Datenbankumgebungen, Analyse und Optimierung von Datenbanken. Fundierte Kenntnisse in PostgreSQL sind erforderlich. Bietet flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.

Entwicklung KI-gestützter Automatisierungslösungen zur Effizienzsteigerung von IT-Operations. Fundierte Erfahrung mit Python für Automatisierung und Datenanalyse ist erforderlich. Bietet fachliche und persönliche Weiterbildungsprogramme.

Entwicklung, Implementierung und Optimierung von KI- und LLM-Modellen. Erfahrung mit Low-Code-KI-Agenten (Copilot Studio) und Automatisierungstools (Power Automate). Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice.

Aufbau und Weiterentwicklung zentraler Plattformkomponenten für interne AI-Anwendungen. Mehrjährige Erfahrung im Cloud-, Plattform-, Data-, AI- oder Software-Engineering. Flexibilität im Alltag durch Homeoffice und flexible Arbeitszeitmodelle.