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.
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.
Building cloud-based data architectures and ingestion processes for lifting solutions. Hands-on data pipeline experience required. International career opportunities, flexible working hours.
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.
Entwicklung skalierbarer Cloud-Datenplattformen und Big-Data-Lösungen mit Spark, Flink, Kafka und Delta Lake. Input für Agentic-AI-Lösungen mit Microsoft Foundry oder AWS Bedrock liefern. Mobile Working und flexible Arbeitszeit.
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.
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.
Konzeption von Cloud-Datenplattformen und Agentic-AI-Architekturen auf AWS, Azure oder GCP. Erfahrung mit Spark, Kafka oder Delta Lake von Vorteil. Modernes, barrierefreies Büro mit guter Verkehrsanbindung.
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Konzeption und Weiterentwicklung von Data-Warehouse-Strukturen für eine große humanitäre Organisation. Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau und komplexen SQL-Abfragen erforderlich. Mehrleistungsvergütung.
Modellierung und technische Umsetzung von Datenstrukturen, Metadaten und Data Lineage für ressourcenschonende Kunststoff-Verarbeitungslösungen. Abgeschlossenes/fortgeschrittenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home Office Möglichkeiten.
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.
Hands-on Databricks platform architecture and evolution for global refractories leader. Enterprise data platform design and operation in Azure experience required. Home office, flexible working hours, annual public transport pass.
Designing data architectures and optimizing batch/real-time processing for data infrastructure. Several years of professional experience in data engineering required. Work with Python or PySpark on data warehouses, data lakes, or lakehouse architectures.
Beratung von KMU- und Enterprise-Kund:innen bei der Entwicklung von Datenstrategien und Zielarchitekturen mit Microsoft Fabric und Purview. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Consulting mit Kund:innenverantwortung erforderlich. Job-/Klimaticket und Sabbatical-Option.
Developing AI solutions for semiconductor manufacturing, integrating models into production systems. Experience with data-driven applications in productive environments required. Performance-based bonus, additional benefits based on experience.
Konzeption und Entwicklung skalierbarer Datenplattformen mit Snowflake, Databricks oder Microsoft Fabric für Klienten im Transformationsprozess. Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Analytics Engineering erforderlich. Individuelle Karriereförderung und umfassende Trainingsprogramme.
Developing and operating AI solutions for internal applications, combining ML, GenAI, and RAG systems. Several years of AI/ML experience with Python and Azure/Databricks required. Long-term workplace with room for individual responsibility.
Entwicklung skalierbarer Batch- und Streaming-Pipelines auf einer Cloud-Datenplattform für einen österreichischen Konzern mit über 5.000 Mitarbeitenden. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau produktiver Data-Engineering-Lösungen in Cloud-Umgebungen (GCP bevorzugt) erforderlich. 5 Wochen Urlaub, 38,5 zusätzliche Stunden Freizeit und Homeoffice.
Supporting automation script development and data pipelines for a CEE bank. Basic Python and SQL skills preferred. Subsidized canteen meals, student networking.
Konzeption der gruppenweiten Datenarchitektur für Seilbahn- und Transportsysteme. Mehrjährige Erfahrung in Data Architecture und modernen Datenplattformen wie Microsoft Fabric erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Home Office.
Developing and operating modern AI solutions, including Generative AI use cases and RAG systems. Initial experience with LLMs, Python, Azure, and Databricks required. Challenging role with autonomy, individual training.
Erstellung kundenspezifischer ETL-Packages für ERP-Systeme zur Jahresabschlussprüfung. Fortgeschrittenes Studium BWL oder Wirtschaftsinformatik erforderlich. Überstunden-Abgeltung, Einblick in vielfältige Branchen.
Design, implement, and operate interfaces on the Orchestra interface server, connecting HR, ERP, and hospital information systems. At least 2 years of application/system integration experience required. Home office possibility, flexible working hours.
Gestaltung der Data-Landschaft mit BigQuery, Snowflake und GCP/AWS für Österreichs führendes Tarifvergleichsportal. Erfahrung im Data Engineering oder Data Analytics mit SQL, Python und Git erforderlich. 6 Wochen Urlaub und Home Office bis zu 2 Tage pro Woche.
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.
Gestaltung und Betrieb länderübergreifender MS SQL-Datenbanken von Konzeption bis zur Optimierung. Mehrjährige Erfahrung als Datenbankspezialist:in mit SSAS, SSRS, SSIS und PowerShell-Automatisierung erforderlich. Professionelles Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
Mitarbeit an kundenspezifischen ETL-Packages für ERP-Systeme im Rahmen der Jahresabschlussprüfung. Fortgeschrittenes Hochschulstudium BWL/Wirtschaftsinformatik erforderlich. Einblick in vielfältige Branchen, Anwendung theoretischen Wissens.