Data Engineer (gn*)
Data Engineer (gn*)
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 53.500 € – 64.500 € (von XING geschätzt)
- Vor Ort
- Aktiv auf der Suche
Data Engineer (gn*)
Über diesen Job
4.000 People. 35 Countries. #LivingTheFuture.
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Data Engineer (gn*) (Jn. 265359)
Bringen Sie KI-Innovationen von der Idee in die Praxis
Wien 02
Ihre Aufgaben:
- Sie nehmen eine zentrale Rolle im Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsteam ein, das unter Einsatz modernster Technologien skalierbare Datenlösungen für interne und externe Projekte entwickelt.
- Sie konzeptionieren, implementieren und optimieren robuste Data Pipelines (ETL/ELT) und sorgen dafür, dass Daten zuverlässig, sicher und effizient verarbeitet und bereitgestellt werden.
- Sie konzeptionieren und implementieren geeignete Storage‑Lösungen (SQL‑ und NoSQL‑Datenbanken, Data Lakes, DWs, etc.)
- Sie integrieren Daten aus vielfältigen Quellen (SQL/NoSQL-Datenbanken, APIs, Streaming-Daten, Flat Files, etc.) und entwickeln passende Datenmodelle für analytische und operative Anwendungen.
- Sie entwerfen und betreiben skalierbare Dateninfrastrukturen und stellen sicher, dass diese Anforderungen an Governance, Sicherheit und Compliance erfüllen.
- Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Software Engineers, Machine Learning Engineers und externen Stakeholdern zusammen und heben datengetriebene Prototypen in einen produktionsreifen Zustand.
- Sie administrieren die RD&I Azure Management Group, überwachen die Kostenstruktur und analysieren Optimierungspotentiale.
- Sie engagieren sich in der Weiterentwicklung des Tech‑Stacks, evaluieren neue Technologien und gestalten die technologische Ausrichtung des Teams aktiv mit.
Ihr Profil:
- Abgeschlossene Ausbildung in den Bereichen Informatik, Data Engineering, Data Science, oder einer vergleichbaren Fachrichtung (Uni/TU/FH).
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Datenpipelines, Datenintegration und Datenmodellierung sowie im Betrieb verteilter Datenverarbeitungssysteme.
- Fundierte Kenntnisse in Python, SQL sowie mindestens einer Plattform für Data Engineering (Databricks, o. Ä).
- Ausgezeichnete Kenntnisse in Microsoft Azure sowie im Speziellen Erfahrung mit Cloud‑basierten Datenarchitekturen (Azure Data Factory, Azure Synapse, Azure Storage, Event Hubs, Apache Airflow o. Ä.).
- Vertrautheit mit CI/CD‑Methodik, Containerisierung (Docker) sowie Infrastructure‑as‑Code (Pulumi)
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise, hohe Eigeninitiative und Freude am Wissens‑ und Erfahrungsaustausch im Team.
- Ausgezeichnete Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.