160 Data Science Jobs Oesterreich

Lehre und Forschung in IT, Projektmanagement und Informatik. Sie leiten Lehrveranstaltungen, forschen und entwickeln den Fachbereich strategisch weiter. Fundierte Kenntnisse in Datenbanken, Data Analytics, Data Science und KI sind erforderlich. Sie profitieren von Weiterentwicklungsmöglichkeiten und flexibler Arbeitszeitgestaltung.

Entwicklung und Realisierung von Data & AI Solutions für die Digitale Unternehmenssteuerung. Berufserfahrung in Advanced Analytics-Lösungen ist erforderlich. Bietet Raum für Eigeninitiative und ausgezeichnete Karrierechancen.

Statistische Analysen mit Python durchführen, Daten visualisieren und Projekte unterstützen. Sehr gute Englischkenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur Automatisierung und KI-Anwendung.

Kundenprojekte eigenständig begleiten, interdisziplinär koordinieren und KI-Tools nutzen. Fundierte Statistikkenntnisse und mehrjährige praktische Erfahrung in Data Science sind erforderlich. Sie profitieren von direkter Einflussnahme auf Produkte.

Entwicklung quantitativer Modelle und Simulationen, Analyse und Aufbereitung strukturierter Daten. Grundkenntnisse in Statistik und Monte-Carlo-Simulation erforderlich. Unterstützung bei persönlicher Weiterentwicklung.

Entwickle aussagekräftige Analysen aus Rohdaten, bereite sie zielgruppengerecht auf und liefere Entscheidungsgrundlagen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich. Du erhältst vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Konzern.

Gestaltung der Datenarchitektur, Weiterentwicklung von SAP Business Warehouse und BI-Projekten. Erfahrung im SAP Consulting mit Fokus Business Data Warehouse, Datasphere, SAP Analytics Cloud. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Regelung.

Entwicklung und Deployment von Machine-Learning-Modellen für TV-Insight. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in quantitativer Analyse, Data Science oder angewandter Statistik. Starke Kenntnisse in R oder Python sowie SQL. Möglichkeit zur kontinuierlichen Innovation und Weiterentwicklung.

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.

Analyse von Produktionsdaten aus SAP, MES und digitalen Assistenzsystemen. Konzeption und Umsetzung von KI-basierten Anwendungen und Automatisierungslösungen. Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Datenanalyse und DevOps. Flexible Arbeitszeitmodelle.

Entwicklung von ELT-Pipelines mit Snowflake, Azure Data Factory, DBT oder Dagster. Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Analytics-Tools. Möglichkeit zur Anwendung von KI zur Unterstützung von Geschäftszielen.

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.

Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und ETL/ELT-Prozesse. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung mit SQL und Python im Data Engineering. Flexible Arbeitszeiten.

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.

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.

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.

Entwicklung und Integration von KI-Anwendungen, Machine Learning und generativer KI. Mehrjährige Erfahrung in Datenaufbereitung und Python ist erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.