20 Data Science Jobs Graz

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.

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.

Datenmodellierung und Aufbereitung für KI-Anwendungen, inklusive RAG. Sichere Python-Kenntnisse sind erforderlich. Bietet Weiterbildungsprogramme.

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, 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.

Globale technische Verantwortung für analytische Methoden von Biosimilars. Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Analytik von Biologika. Unterstützung bei Zulassungsanträgen.

Entwicklung und Implementierung von Softwarelösungen mit KI/ML. Fundierte Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, LLMs oder Generativer KI erforderlich. Möglichkeit zur Mitgestaltung von Zukunftstechnologien im Engineering.

Entwicklung moderner AI-Lösungen von der Idee bis zur Umsetzung. Mindestens zwei Jahre Erfahrung in AI-Beratung oder Data Science. Sehr gute Python-Kenntnisse. Home-Office und flexible Arbeitszeiten.

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

Gestaltung neuer KI & Machine Learning Lösungen, produktive Umsetzung von AI-Lösungen, Modellierung, Softwareentwicklung, Integration, Python-Kenntnisse, Cloud-Deployments, Containerisierung, API-Anbindung, MLOps-Grundlagen. Weiterbildungsprogramme.

Analysiere Beschaffungs- und Lieferkettenprozesse mit Celonis und Process Mining. Erforderlich sind fortlaufende Studien und erste Erfahrung mit Datenanalysetools. Bietet praktische Erfahrung mit Celonis und AI-Anwendungen.