14 Datenanalyst Jobs Wien

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.

Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Leistungs-, Organisations- und Wirkungsdaten. Erstellung aussagekräftiger Reports und Kennzahlen. Mehrjährige Berufserfahrung im Reporting, Datenmanagement und Wirkungsmanagement. Ausgezeichnete EDV-Kenntnisse, insbesondere Excel und Power BI. Fahrtkostenzuschuss.

Daten sammeln, zusammenfassen, plausibilisieren und Auswertungen erstellen. Interpretation von Datenmustern und Erkennen von Trends. Entwicklung von Automatisierungstools (MS Power Platform / VBA / Python). Erstellung von Dashboards in Power BI. Entwicklung von KPIs. Versierter Umgang mit Python & MS Power Platform erforderlich. Sinnstiftende Tätigkeit in einem stabilen Umfeld.

Datenanalyse und Reporting zur Unternehmenssteuerung. Erstellung von Budgets und Präsentationen. Mehrjährige Berufserfahrung als Data Analyst oder Senior Controller im internationalen Umfeld. SAP FI-Kenntnisse.

Eigenständige Durchführung von Ad-hoc-Analysen zu logistischen Fragestellungen. Erstellung und Pflege von Reports und Dashboards. Sehr gute SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Remote-Work-Möglichkeiten.

Entwicklung und Betrieb moderner Datenlösungen mit SQL, dbt und Python. Automatisierung von Datenprozessen und Erstellung von Dashboards. Sehr gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung der Data- und AI-Landschaft.

Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen in SAP BW und SAP Datasphere. Entwicklung von Dashboards in SAP Analytics Cloud (SAC). Erfahrung in der Datenmodellierung mit SAP BW und SAC-Planung. Mentoring-Programm und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Führung eines Data Engineering Teams; Entwicklung skalierbarer Databricks Pipelines mit Python; Nutzung von Azure Data Factory; Datenmodellierung; 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Führungserfahrung; Englischkenntnisse.

Entwickeln und betreiben Sie Databricks-Pipelines mit Python und Azure Data Factory. Erfahrung mit Databricks und Azure Data Factory ist erforderlich. Bietet flexible Arbeitszeiten und Home-Office.

Gestaltung von Tarifen, Systemen und Prozessen in der privaten Krankenversicherung. Analyse von Bestands-, Leistungs- und Kostenentwicklungen. Weiterentwicklung datenbasierter Analysen und Reportings in R/RStudio. Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.

Eigenverantwortliche Bearbeitung von Betrugs- und Regressfällen, inklusive rechtlicher Prüfung. Studium der Rechtswissenschaften ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.

Betreuung und Optimierung von KI-gestützten Anwendungen zur Betrugsbekämpfung. Erfahrung mit OpenShift AI und Kubeflow Pipelines ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und 60% Teleworking werden geboten.