316 Data Jobs Wien 10. Bezirk (Favoriten)

Programmierung von ETL-Prozessen und DataOps-Prinzipien. Erfahrung im Data Engineering ist erforderlich. Bietet Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.

Datenintegration, -transformation und -modellierung. Erfahrung mit modernen Datenarchitekturen (Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse) ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Mobile Working sind ein Vorteil.

Projektleitung für Datenmanagement und Data Governance. Planung, Steuerung und Umsetzung von Projekten mit agilen Methoden. Mehrjährige Erfahrung im Projektmanagement komplexer IT-Projekte. Flexible Arbeitszeiten und Home Office.

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.

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

Führung von Sicherheitspersonal an min. 3 Rechenzentren. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Sicherheitsbranche und im Management erforderlich. MS Office Kenntnisse. Job mit hoher Verantwortung und Job-Sicherheit.

Beratung von Kunden bei Compliance, Informationssicherheit und Risikomanagement. Analyse regulatorischer Anforderungen (ISO 27001, Cyber Resilience Act). Erste Berufserfahrung in ISO 27001 und ISMS. Weiterbildungsmöglichkeiten und Remote Work.

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.

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.

Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung von Datenarchitekturen und ETL-/ELT-Pipelines. Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Fundierte SQL-Kenntnisse. Unterstützung bei der fachlichen und persönlichen 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.

Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines mit Azure und Databricks. Konzeption von ETL/ELT-Prozessen, Datenmodellen und Medallion Architectures. Integration von GIS- und Netzinfrastrukturdaten. Fundierte Praxis mit Azure Data Factory, Azure Databricks und Apache Spark. Sichere Anwendung von Python und SQL. Möglichkeit zur Entwicklung und Weiterbildung.

Verarbeitung und Analyse von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Design und Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und APIs in Python. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und AWS. Möglichkeit zur Mitgestaltung des Arbeitsalltags.

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