
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.

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.



Entwicklung und Betrieb von ETL/ELT-Pipelines sowie Datenmigration auf eine neue Datenplattform. Umsetzung der Datenplattform mit Microsoft Fabric und Lakehouse-Ansatz. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit modernen Datenarchitekturen. Hoher Gestaltungsspielraum bei der Erfüllung der Kernaufgaben.


Entwicklung und Optimierung von Data Warehouse, Data Marts, OLAP Cubes und ETL-Prozessen. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Warehouse Entwicklung mit Microsoft SQL Server und SSIS. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsbudget.

Datenmodellierung und Aufbereitung für KI-Anwendungen, inklusive RAG. Sichere Python-Kenntnisse sind erforderlich. Bietet Weiterbildungsprogramme.

Führung und Entwicklung des Data-&-Analytics-Teams, Planung und Realisierung von Data-Engineering- und Analytics-Projekten sowie Aufbau moderner Datenplattformen. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder Data Science ist erforderlich. Bietet abwechslungsreiche Aufgaben und Weiterbildungsangebote.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines, Integration von SAP- und Non-SAP-Daten, Konzeption von Datenmodellen. Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung in Data Engineering sind erforderlich. Attraktive Konditionen und flexible Arbeitszeiten werden geboten.

Softwareentwicklung und Datenintegration in der Energiewirtschaft. Erfahrung mit Backend-Programmiersprachen wie Python, Java, Rust oder Go ist von Vorteil. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten.

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 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.

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.
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