76 Data Python 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 und Betreuung von RAG- und Knowledge-Lösungen mit LLMs, AI Agents und Python. Erfahrung mit SQL und Datenbanken erforderlich. Langfristige Perspektive und Gestaltungsfreiheit in einem etablierten Unternehmen.

Verantwortlich für das kununu Data Warehouse und Datenintegrationen. Tiefgehende Kenntnisse in Python, SQL und dbt sind erforderlich. Bietet flexible Home-Office-Möglichkeiten und Weiterentwicklung.

Entwicklung von KI-Backends mit Python (FastAPI) und interaktiven React-Oberflächen zur Visualisierung von Wissensgraphen. Erfahrung mit React ist erforderlich. Persönliche Weiterentwicklung und Karriereplanung werden gefördert.

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

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 Integration KI-gestützter Use Cases für die Fabasoft eGov-Suite. Sichere Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich. Profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld und flexiblen Arbeitszeiten.

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

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

Softwareentwicklung, Requirements Engineering, Testing, Machine Learning oder Data Engineering. Erste praktische Erfahrung in Softwareentwicklung (.NET/C#, Python, SQL oder Web/Mobile) ist von Vorteil. Einblick in innovative Medizintechnik.

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.

Analyse großer Datensätze, Erstellung von Data Pipelines für ML, Optimierung von Recommendation Engines mit GCP. Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP) erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten.

Verantwortung für komplexe Datenprojekte, Verarbeitung von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, AWS und Python. Möglichkeit zur Mitgestaltung des Arbeitsalltags und der Karriere.