Data Engineer (w/m/d)
Data Engineer (w/m/d)
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- Hybrid
- Zu den Ersten gehören
Data Engineer (w/m/d)
Über diesen Job
Data Engineer (w/m/d)
Job ID: 23569
Unternehmen: Porsche Informatik GmbH
Standort:
Salzburg, AT, 5020 Wien, AT, 1020
Tätigkeitsfeld: IT und Digitalisierung
Karrierelevel: Berufserfahrene
Arbeitsmodell: Vollzeit
Vertragsart: Unbefristet
Mobiles Arbeiten: Nach Vereinbarung
Veröffentlichungsdatum: 19.03.2026
Data Engineer (w/m/d)
Mit 150 Business Services in 30 Ländern auf vier Kontinenten ist die Porsche Informatik international aufgestellt. Über 900 Spezialist:innen treiben gemeinsam die Digitalisierung des Automobilhandels voran. Wir verbinden jahrzehntelanges Know-how in IT und Autohandel mit einer ganzheitlichen Vision für die digitale Transformation, die unsere Branche aktuell prägt.
Klingt spannend für dich? Dann nutze die Chance und werde Teil unseres Teams in Wien, Salzburg oder Hagenberg.
Das erwartet dich
- Entwicklung, Weiterentwicklung und Betrieb unserer Datenpipelines auf Basis von Azure Databricks
- Weiterentwicklung unserer Lakehouse-Architektur auf Microsoft Azure
- Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellsystemen sowie Implementierung fachbereichsspezifischer Business-Logiken
- Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines mit Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools
- Monitoring sowie Performanceoptimierung der Datenpipelines und der Datenplattform
- Zusammenarbeit mit BI-Developern, Data Analysts und Fachbereichen zur Bereitstellung hochwertiger und nutzbarer Daten
Das bringst du mit
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Erfahrung im Data Engineering sowie im Aufbau von Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen
- Fundierte Kenntnisse in Azure Databricks, PySpark und SQL
- Erfahrung mit Datenformaten wie Parquet, JSON oder Delta Lake von Vorteil
- Interesse an neuen Technologien und Methoden im Data-Engineering-Umfeld sowie die Fähigkeit, effiziente und zielorientierte Lösungen zu entwickeln
- Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Skills
- Data Engineering
- Problemlösungskompetenz
- Strukturierte Arbeitsweise
- Eigeninitiative
Das bieten wir
Entwicklung: Individuelle Karrieremöglichkeiten und maßgeschneiderte Ausbildungsprogramme
Flexible Arbeit: Attraktive Home-Office-Modelle & flexible Arbeitszeiten
Zahlreiche Benefits: Corporate Benefits Plattform, Nachlass beim Autokauf, Zukunftsvorsorge, Betriebskindergarten, Essenszuschuss. Je nach Standort und Bereich können die Benefits variieren.
Mobilität: Zuschuss Klimaticket, Mitarbeiter-Leasingmodelle für E-Fahrzeuge und Fahrräder und verschiedenste Mobilitätsangebote
Gesundheitsförderung: Gesundheitsmaßnahmen wie Physiotherapie und diverse Sportangebote
Sicherheit: Sicherer Arbeitsplatz in einem zukunftsorientierten Unternehmen
Unser Gehaltsangebot basiert auf Marktgehältern, Qualifikation und Erfahrung und kann bei dieser Position über dem Mindestgehalt von € 56.854,- brutto/Jahr liegen.
Mit 150 Business Services in 30 Ländern auf vier Kontinenten ist die Porsche Informatik international aufgestellt. Über 900 Spezialist:innen treiben gemeinsam die Digitalisierung des Automobilhandels voran. Wir verbinden jahrzehntelanges Know-how in IT und Autohandel mit einer ganzheitlichen Vision für die digitale Transformation, die unsere Branche aktuell prägt.
Klingt spannend für dich? Dann nutze die Chance und werde Teil unseres Teams in Wien, Salzburg oder Hagenberg.
Das erwartet dich
- Entwicklung, Weiterentwicklung und Betrieb unserer Datenpipelines auf Basis von Azure Databricks
- Weiterentwicklung unserer Lakehouse-Architektur auf Microsoft Azure
- Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellsystemen sowie Implementierung fachbereichsspezifischer Business-Logiken
- Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines mit Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools
- Monitoring sowie Performanceoptimierung der Datenpipelines und der Datenplattform
- Zusammenarbeit mit BI-Developern, Data Analysts und Fachbereichen zur Bereitstellung hochwertiger und nutzbarer Daten
Das bringst du mit
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Erfahrung im Data Engineering sowie im Aufbau von Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen
- Fundierte Kenntnisse in Azure Databricks, PySpark und SQL
- Erfahrung mit Datenformaten wie Parquet, JSON oder Delta Lake von Vorteil
- Interesse an neuen Technologien und Methoden im Data-Engineering-Umfeld sowie die Fähigkeit, effiziente und zielorientierte Lösungen zu entwickeln
- Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Skills
- Data Engineering
- Problemlösungskompetenz
- Strukturierte Arbeitsweise
- Eigeninitiative
Das bieten wir
Entwicklung: Individuelle Karrieremöglichkeiten und maßgeschneiderte Ausbildungsprogramme
Flexible Arbeit: Attraktive Home-Office-Modelle & flexible Arbeitszeiten
Zahlreiche Benefits: Corporate Benefits Plattform, Nachlass beim Autokauf, Zukunftsvorsorge, Betriebskindergarten, Essenszuschuss. Je nach Standort und Bereich können die Benefits variieren.
Mobilität: Zuschuss Klimaticket, Mitarbeiter-Leasingmodelle für E-Fahrzeuge und Fahrräder und verschiedenste Mobilitätsangebote
Gesundheitsförderung: Gesundheitsmaßnahmen wie Physiotherapie und diverse Sportangebote
Sicherheit: Sicherer Arbeitsplatz in einem zukunftsorientierten Unternehmen
Unser Gehaltsangebot basiert auf Marktgehältern, Qualifikation und Erfahrung und kann bei dieser Position über dem Mindestgehalt von € 56.854,- brutto/Jahr liegen.
Job ID: 23569
Unternehmen: Porsche Informatik GmbH
Standort:
Salzburg, AT, 5020 Wien, AT, 1020
Tätigkeitsfeld: IT und Digitalisierung
Karrierelevel: Berufserfahrene
Arbeitsmodell: Vollzeit
Vertragsart: Unbefristet
Mobiles Arbeiten: Nach Vereinbarung
Veröffentlichungsdatum: 19.03.2026
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