56 Data Jobs Thalgau

Technische Workflows implementieren und betreuen. Erfahrung mit Datenbanken (z.B. Microsoft SQL Server) ist erforderlich. Mentoring und fachliche Weiterbildung werden geboten.

Recherche von Unternehmens-, Projekt- und Marktdaten. Analyse von Webseiten und Pflege von Datenbanken. Telefonische Informationsbeschaffung. Sehr gute EDV-Kenntnisse und Freude an Online-Recherchen sind erforderlich. Abwechslungsreicher Job mit Eigenverantwortung.

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.

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 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.

Analyse von Athleten- und Teamleistungen mittels Trainings-, Wettkampf- und physiologischen Daten. Entwicklung prädiktiver Modelle zur Entscheidungsunterstützung. Starke Expertise in Data Science, Machine Learning, Python und SQL. Möglichkeit zur Übertragung von Leistungseinblicken über verschiedene Sportarten hinweg.

Entwicklung von KI/Analytics-Plattformen, Datenarchitekturen und LLM-Lösungen. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP). Attraktives Gehaltspaket.

Beratung von KMU- und Enterprise-Kund:innen bei Datenstrategien und Zielarchitekturen. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Consulting ist erforderlich. Attraktive Home Office-Regelung wird geboten.

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

Erstellung regulatorischer Meldungen basierend auf komplexen Datenmodellen, insbesondere dem Gemeinsamen Datenmodell der OeNB. Erfordert sehr gute IT-Kenntnisse, insbesondere MS Excel, und SQL-Grundlagen. Bietet vielfältige Karriereperspektiven und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Full-Stack-Entwicklung für datenbasierte Anwendungen mit Python, FastAPI, TypeScript, Node.js, React. Mindestens 3 Jahre Erfahrung. Cloud- und DevOps-Erfahrung mit GCP, Docker, Kubernetes, CI/CD.

Analyse von Beschaffungs- und Vertragsdaten, Erstellung von Lieferanten-Insights und Unterstützung der Category Strategy. Mindestens vier Jahre Erfahrung in Beschaffung oder Analytik, Expertise in Power BI, Tableau oder vergleichbaren Tools. Starke analytische Fähigkeiten.

Führung eines Analytics-Teams, Entwicklung skalierbarer Analytics-Lösungen in der Lieferkette. Erfahrung mit SAP Analytics, SAP Business Data Cloud und/oder Snowflake erforderlich. Förderung von Wachstum und Entwicklung.

Leitung internationaler Projekte im Bereich Sales Applications mit Fokus auf Analytics & AI. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in IT, Sales, Business Analysis & Projektmanagement. Fließende Englischkenntnisse.