21 Senior Data Engineer Jobs Wien

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 zentraler Datenplattformen und Datenpipelines. Kenntnisse in Python, Spark, Microsoft Fabric, Azure Synapse oder Databricks sind ein Muss. Bietet Fortbildungsmöglichkeiten und einen zusätzlichen freien Tag.

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.

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

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.

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.

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

Entwickeln und Ausliefern neuer Features in Angular. TypeScript-Kenntnisse sind ein Muss. Integration mit REST APIs und Beitrag zur CI/CD Pipeline. Arbeit in einem internationalen Team mit agilen Prozessen.

Entwicklung von AI-Agents und intelligenten Workflows. Technische Verantwortung für Architektur und Codequalität. Umsetzung skalierbarer Lösungen auf Microsoft Azure. Hands-on Erfahrung mit LLM-basierten Systemen. Professionelles Wachstum und sinnstiftende Projekte.

Aufbau und Weiterentwicklung der Cloud-Infrastruktur für digitale Bankdienstleistungen. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in DevOps/SRE, AWS und Kubernetes. Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung.

Weiterentwicklung der Lakehouse-Plattform auf Azure/Databricks. Mindestens 3-4 Jahre Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen im Enterprise-Umfeld. Sehr gute Kenntnisse in Azure (Lakehouse-Komponenten). Langfristige Planung und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Betrieb und Weiterentwicklung von Netzwerk-, Security- und UC-Infrastruktur. Fundierte Kenntnisse in Netzwerktechnologien, Routing, Switching, WLAN und TCP/IP (Cisco CCNA oder vergleichbar) sind erforderlich. Bietet Weiterbildungsmöglichkeiten.

Störungsanalyse und -behebung, Konfigurationsänderungen, Netzwerkmanagement-Systemüberwachung. Cisco CCNA oder vergleichbares Wissen erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten.