57 Data Engineer Jobs Wien

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

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.

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.

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

Aufbau und Betrieb von Migrationspipelines nach Microsoft Fabric, Datenextraktion aus SAP S/4HANA und SAP SuccessFactors. Mehrjährige Erfahrung in Data-Warehouse- oder Lakehouse-Lösungen und sehr gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Kontinuierliche Weiterbildung und persönliche Entwicklung werden geboten.

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.

Betreuung und Optimierung von Business Intelligence Systemen für Kunden. Analyse von Anforderungen, Erarbeitung technischer Lösungen, eigenständige Koordination von Deployments. Mindestens 6 Jahre Berufserfahrung in Softwareentwicklung und gute Python-Kenntnisse sind erforderlich. Unterstützung bei Schulungen und Wissenstransfer.

Verarbeitung von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Erfahrung mit Python und SQL erforderlich. Möglichkeit zur Gestaltung des eigenen Arbeitstages und der Karriere.

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.

Betrieb und Weiterentwicklung einer Kubernetes-basierten Datenplattform, Automatisierung mit Argo CD und GitLab CI/CD. Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Platform Engineering, fundierte Kubernetes-Kenntnisse. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.