85 Data Science Jobs Wien

Analyse und Optimierung von SAP-Systemlandschaften mit cbs ET Enterprise Transformer. Mindestens 2 Jahre Erfahrung als SAP Consultant. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Analyse von Geschäftsprozessen und Erarbeitung von digitalen Pega-Lösungen. Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Pega Plattform Entwicklung. Homeoffice und flexible Arbeitszeiten.

Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Machine Learning Modellen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Science, vorzugsweise in der Sportwettenbranche. Python-Kenntnisse inkl. ML-Bibliotheken. Möglichkeit zur Nutzung von State-of-the-Art Technologien.

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

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

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.

Daten analysieren, ELT/ETL-Flows modellieren und Daten in Big-Data-Umgebungen laden. Erfahrung in Datenmodellierung und Apache Hadoop ist erforderlich. Nutzung von State-of-the-Art-Technologien.

Entwicklung skalierbarer Datenlösungen, Konzeption und Implementierung robuster Data Pipelines (ETL/ELT). Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Datenpipelines und fundierte Kenntnisse in Python, SQL sowie einer Data Engineering Plattform (Databricks). Entwicklungschancen an einem modernen Bürostandort.

Erstellung und Betrieb von Databricks Pipelines mit Python, Lakeflow und Azure Data Factory. Erfahrung mit Databricks (Python, Spark SQL, Lakehouse) ist erforderlich. Bietet Flexi-Time und Home-Office.

Weiterentwicklung von Reporting- und Analytics-Lösungen mit Microsoft Power BI. Mehrjährige Erfahrung in Datenmodellierung, Data Lakehouse und Data Warehouse Architekturen, idealerweise im Microsoft Fabric Umfeld. Hohe Eigenverantwortung in abwechslungsreicher Tätigkeit.

Entwicklung, Optimierung und Betrieb der Datenplattform und Datenpipelines. Erfahrung mit Python, Spark, Microsoft Fabric, Azure Synapse oder Databricks ist ein Muss. Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung einer zentralen Datenplattform.

Beratung und Begleitung von Kund:innen bei der Implementierung moderner Datenlösungen. Erfahrung mit Snowflake, Databricks oder Microsoft Fabric ist erforderlich. Bietet individuelle Karriereförderung und flexible Arbeitszeitgestaltung.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung datenintensiver Lösungen. Konzeption und Implementierung von Data Pipelines mit Azure Synapse. Mindestens 4-5 Jahre Erfahrung mit Azure-Datenplattformen, insbesondere Synapse. Sichere Anstellung in einem erfolgreichen Dienstleistungsunternehmen.