69 Data Engineer Jobs Wien

Entwicklung von Backend-Systemen und APIs, Refactoring von Codebasen, Automatisierung von Prozessen. Python-Kenntnisse sind ein Muss. Möglichkeit zur technischen Führung und Einflussnahme auf Architektur.

Entwicklung, Optimierung und Betrieb der Datenplattform und Datenpipelines. Erfahrung mit Python, Spark, Microsoft Fabric, Azure Synapse oder Databricks ist ein Muss. Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung einer zentralen Datenplattform.

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.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung datenintensiver Lösungen. Konzeption und Implementierung von Data Pipelines mit Azure Synapse. Mindestens 4-5 Jahre Erfahrung mit Azure-Datenplattformen, insbesondere Synapse. Sichere Anstellung in einem erfolgreichen Dienstleistungsunternehmen.

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, 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.

Programmierung von ETL-Prozessen und DataOps-Prinzipien. Erfahrung im Data Engineering ist erforderlich. Bietet Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.

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 der Common Data Platform auf GCP, Aufbau dezentraler Datenprodukte nach Data-Mesh-Prinzipien. Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Data/Platform/Cloud Engineering, fundierte GCP-Kenntnisse. Flexible Arbeitszeiten und Remote Work.

Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und ELT-Prozessen. Aufbau serverloser AWS-Infrastrukturen mit CloudFormation. Entwicklung von Daten- und Backend-Komponenten mit Python und SQL. Betreuung von CI/CD-Prozessen mit GitLab. Flexible Arbeitszeiten.

Implementierung von Data-Engineering-Lösungen mit Fokus auf Cloud-Data-Analytics (Databricks). Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau von Data Warehouse Lösungen. Möglichkeit zur individuellen Spezialisierung.

Daten analysieren, ELT/ETL-Flows modellieren und Daten in Big-Data-Umgebungen laden. Erfahrung in Datenmodellierung und Apache Hadoop ist erforderlich. Nutzung von State-of-the-Art-Technologien.

Weiterentwicklung, Automatisierung und Integration von Datenplattformen. Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.