Fachliche Schlüsselrolle beim Neuaufbau der DWH-, BI- und AI-Plattform, Migration von Oracle zu Azure und Databricks. Erfahrung mit Data Warehouse, BI, Datenmodellierung und Reporting, idealerweise mit Power BI, Azure Services, Databricks, SQL und Python, erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.
Erstellung und Automatisierung von Reports für Kredit- und operationelles Risiko, inklusive KI-Anwendungsentwicklung. Studium in Finanzwirtschaft, IT, Statistik oder Mathematik erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten.
Konzeption und Weiterentwicklung von Data-Warehouse-Strukturen für eine große humanitäre Organisation. Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau und komplexen SQL-Abfragen erforderlich. Mehrleistungsvergütung.
Erstellung und Automatisierung von Reports zu Kredit- und operationellem Risiko für Bankengruppe mit Fokus auf Wohnraumfinanzierung. Studium Finanzwirtschaft, IT, Statistik oder Mathematik erforderlich. Home-Office-Möglichkeiten, flexible Arbeitszeiten.
Entwurf und Entwicklung zukunftsfähiger Datenarchitekturen mit PySpark in Databricks, Azure Synapse oder Fabrics. 3-5 Jahre Erfahrung mit Big-Data-Frameworks und Python erforderlich. Homeoffice, topmodernes Büro und ausgezeichnete Weiterbildungsmöglichkeiten.
Konzeption und Weiterentwicklung von Reports und Dashboards in Power BI für Management-Entscheidungsrunden. 3-5 Jahre Berufserfahrung in Market Research oder Datenanalyse erforderlich. Langfristige Tätigkeit mit familienfreundlicher Unternehmenskultur.
Migration von On-Premise-Datenplattformen zu skalierbaren Cloud-Architekturen mit Azure Databricks. Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen erforderlich. Rasche Übernahme von Verantwortung, hohe Arbeitsplatzsicherheit.
Aufsetzen von GTM-Tracking-Setups inklusive Server-Side-Container und Analyse von Rohdaten jenseits von GA4. Mindestens 4 Jahre Web Analytics und GTM-Erfahrung erforderlich. Work from anywhere, flexible Arbeitszeiten.
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Erstellung kundenspezifischer ETL-Packages für ERP-Systeme zur Jahresabschlussprüfung. Fortgeschrittenes Studium BWL oder Wirtschaftsinformatik erforderlich. Überstunden-Abgeltung, Einblick in vielfältige Branchen.
Mitarbeit an kundenspezifischen ETL-Packages für ERP-Systeme im Rahmen der Jahresabschlussprüfung. Fortgeschrittenes Hochschulstudium BWL/Wirtschaftsinformatik erforderlich. Einblick in vielfältige Branchen, Anwendung theoretischen Wissens.
Structuring requests and defining KPIs for automation solutions in consumer goods, printing, and maritime industries. Analytical thinking and stakeholder engagement skills required. Flexible working models, flextime options.
Aufsetzen von GTM-Tracking-Setups inklusive server-side Container und Berücksichtigung von Consent Mode v2. Mindestens 4 Jahre Web Analytics und Tracking-Setup-Verantwortung erforderlich. Open Vacation Policy, zusätzliche freie Tage.
Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen für KI- und Machine-Learning-Projekte. Erste praktische Erfahrung in Datenanalyse oder KI von Vorteil. Einblick in zentrales Engineering-Tool, flexible Arbeitszeiten.
Unterstützung und Weiterentwicklung von Continued Process Verification (CPV) und Defektparameter-Monitoring in der biopharmazeutischen Produktion. Mehrjährige Berufserfahrung in datengetriebener Funktion, vorzugsweise Industrie/Produktion/GMP, erforderlich. Hybrides Arbeiten mit flexibler Zeiteinteilung.
Building and operating scalable data pipelines and products on Databricks for Sales, Distribution, and SCM data. Python, SQL, Spark, and Databricks skills required. Home office, flexible working hours, annual public transport pass.
Analyse großer Datenmengen aus unterschiedlichen Unternehmens- und IT-Systemen für risikoorientierte Revisionen. Berufserfahrung in Aktuariat oder Datenanalyse, idealerweise im Versicherungsumfeld, erforderlich. Home Office mit Ausstattung, flexibles Gleitzeitmodell ohne Kernzeiten.
Unterstützung bei Analysen und datengetriebenen Fragestellungen in Kunden- und Innovationsprojekten bei Siemens Österreich. Grundlegende Programmierkenntnisse in Python und SQL erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Regelung.
Analyse von Bestands-, Leistungs- und Kostenentwicklungen für eine der führenden Versicherungen. Sehr gute Programmierkenntnisse in R/RStudio erforderlich. 50% Übernahme Öffi-Jahresticket.
Konzeption und Umsetzung KI-basierter Anwendungen mit SAP Joule und Microsoft Copilot für europäischen Marktführer in der Stahlrohrproduktion. Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeitmodelle, Unterstützung bei Weiterentwicklung.
Analyse von Nielsen/GfK-Daten zur Sortimentsentwicklung und Erstellung von Kaufentscheidungsbäumen. Mindestens 3 Jahre Handelserfahrung erforderlich. Mitarbeiter-Rabatte auf Einkäufe und Reisen.
Data-driven audit support for financial institution, including complex use case implementation. 5+ years data analytics experience with SQL, Python, ETL required. Work from home/office flexibility, autonomy in audits.
Building and optimizing data solutions on Databricks, PySpark, and Delta Lake for a large CEE banking group. 2-5 years of data engineering experience with SQL, Python, and ETL/ELT processes required. Special conditions for financial services and insurance.
Datenextraktion und Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Effizienzsteigerung bei Liebherr-MCCtec, einem Hersteller maritimer Krane und Spezialtiefbaumaschinen. Mehrjährige Berufserfahrung in Data Science, ML und Mustererkennung mit R, Python oder SQL erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.
Konzeption und Aufbau moderner Datenplattformen mit Microsoft Fabric und Azure Data Stack. Mehrjährige Berufserfahrung mit Microsoft Fabric oder Azure Data Stack erforderlich. Job-/Klimaticket und Essenszuschuss.
Supporting automation script development and data pipelines for a CEE bank. Basic Python and SQL skills preferred. Subsidized canteen meals, student networking.
Aufbereitung und Analyse von Daten für aufsichtsrechtliche Meldungen in der Raiffeisen Bankengruppe Vorarlberg. Gute IT- und SQL-Kenntnisse erforderlich. Mitarbeit in Bundesgremien und fachlicher Datenhaushalt (SPOT).
Analyzing supply chain data with Python or R to uncover insights for Red Bull. Statistical methods and programming experience required. Support for ongoing efficiency projects, with SQL a plus.
Building predictive models for betting markets using R or Python. Advanced coding and analytical skills required. Flexible working hours, office-first hybrid model.