25 ETL Jobs Wien

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 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.

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.

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.

Technische Verantwortung für Kundenumgebungen, Analyse von Azure-, Hybrid- und On-Premises-Infrastrukturen. Mehrjährige Erfahrung im IT-Betriebsumfeld mit ITIL/ITSM ist erforderlich. Bietet Gestaltungsspielraum für fachliche und persönliche Entwicklung.

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

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.

Entwurf und Weiterentwicklung von Data- und DWH-Architekturen, Migration von On-Premise DWH in Cloud-Plattformen. Mehrjährige Erfahrung als Data Architect oder vergleichbar. Ganzheitliche Entwicklung durch Weiterbildung.

Entwicklung von AI/ML-Lösungen mit Foundation Models und Generative AI. Mind. 5 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung/Data Science, sehr gute Python-Kenntnisse. 60% Teleworking und flexible Arbeitszeiten.