58 Data Quality Management Jobs Wien

Datenqualitätsprüfungen definieren und Skripte pflegen. SQL- und Python-Abfragen ausführen. Tableau/Databricks-Berichte aktualisieren. Praktische Erfahrung im DQ Management und BI.

Datenanalyse und Berichterstellung zu Datenqualitätsthemen. JIRA-Backlog-Pflege mit User Stories. Erfahrung mit SQL-Datenbanken, Python, Tableau, JIRA/Confluence erforderlich. Englischkenntnisse sind ein Muss.

Verantwortung für QA/QC-Management, Erstellung von Qualitätsplänen und ITPs. Mehrjährige Erfahrung im QA/QC-Management von Großprojekten ist erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten sind ein Vorteil.

Entwicklung der Daten- und KI-Strategie, Führung des Data Teams sowie Aufbau einer skalierbaren Datenplattform. Mehrjährige Managementerfahrung im Datenbereich ist erforderlich. Ermöglicht datenbasierte Entscheidungen.

Entwicklung von ETL/ELT-Datenpipelines mit Databricks, Spark und Cloud-Technologien. Erfahrung mit Databricks Lakehouse-Architekturen und Datenmodellierung ist erforderlich. Möglichkeit zur Weiterbildung in einer internationalen Community.

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

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.

Definition von Standards für Data Cataloguing, Metadatenmanagement und Data Governance. 5+ Jahre Erfahrung in Data Governance oder Data Management. Unterstützung bei der Implementierung von Data Quality Management Frameworks.

Unterstützung des globalen Beschaffungsbetriebs und der Kaufverwaltung. Pflege von Beschaffungsstammdaten in SAP. Erstellung und Verwaltung von Kaufverträgen. Erste relevante Erfahrung in der Beschaffungsoperation ist erforderlich. Möglichkeit zur Mitgestaltung von Beschaffungsprozessen.

Unterstützung bei Computerized System Validation (GxP), Testfällen und Dokumentation. Erforderlich: Studium (FH) mit IT-Fokus, gute Excel-Kenntnisse. Vorteil: Praktische Erfahrung im Regulatory Information Management.

Projektleitung für LIMS-Rollout in 14 Ländern. Erfordert 10+ Jahre Projektmanagement, LIMS-Logik und Laborprozesse. Bietet Gestaltungsfreiheit und Weiterentwicklung.

Verantwortung für den Betrieb eines Benannten Organs, Entwicklung von Dienstleistungen zur Förderung des Wachstums, regulatorische Expertise in MDR/IVDR, Erfahrung in der Konformitätsbewertung technischer Dokumentation.

Entwicklung, Optimierung und Betrieb zentraler Datenplattformen und Datenpipelines. Kenntnisse in Python, Spark, Microsoft Fabric, Azure Synapse oder Databricks sind ein Muss. Bietet Fortbildungsmöglichkeiten und einen zusätzlichen freien Tag.

Produktideen in strukturierte Inputs für Agentic Workflows umwandeln. 7+ Jahre Erfahrung in Product Ownership oder Systemanalyse erforderlich. Individuelles Weiterbildungsprogramm als Benefit.