
Entwicklung von Backend-Systemen und APIs, Refactoring von Codebasen, Automatisierung von Prozessen. Python-Kenntnisse sind ein Muss. Möglichkeit zur technischen Führung und Einflussnahme auf Architektur.

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.

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.

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.

Betrieb und Weiterentwicklung der Citrix Virtual Apps & Desktops-Umgebung. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Citrix Virtual Apps & Desktops, Microsoft RDS und Windows Server. Mitgestaltung der österreichweiten IT-Landschaft.

Sicherheitskritische Systeme planen, implementieren und integrieren. Mehrjährige Berufserfahrung in Datenauswertung und Systems Engineering ist erforderlich. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind ein Vorteil.

Entwicklung der Common Data Platform auf GCP, Aufbau dezentraler Datenprodukte nach Data-Mesh-Prinzipien. Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Data/Platform/Cloud Engineering, fundierte GCP-Kenntnisse. Flexible Arbeitszeiten und Remote Work.

Entwerfen, Erstellen und Pflegen von skalierbaren Datenpipelines. Mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, Python/PySpark und SQL. Kenntnisse von Cloud-Plattformen (Azure). Kostenlose Verpflegung im Miba-Restaurant.



Verantwortung für komplexe Datenprojekte, Verarbeitung von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, AWS und Python. Möglichkeit zur Mitgestaltung des Arbeitsalltags und der Karriere.

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.

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

Terraform, AWS/Azure Cloud-Infrastruktur designen, implementieren und verwalten. Linux-Kenntnisse sind erforderlich. Profitieren Sie von einer internationalen Community und einem Gesundheitszentrum.
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