Power-BI-Dashboards und ETL-Pipelines mit Python/SQL bei Beratungsfirma für B2B-Champions entwickeln. Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder Azure erforderlich. Vielfältige Projekte bei B2B-Champions.
Konzeption, Entwicklung und Wartung von ETL/ELT-Pipelines sowie Anbindung von Datenquellen an das Data Warehouse für ein internationales Medienunternehmen mit über 1.000 Mitarbeitenden. 2-4 Jahre Berufserfahrung in Data Engineering mit SQL und Google BigQuery erforderlich. Eigene Kleinkindbetreuung, flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeiten.
Analyse von Supply-Chain-Daten für globalen Logistikdienstleister, Erstellung von Visualisierungen und Identifizierung von Optimierungspotenzialen. Erfahrung mit Excel, PowerBI, R/Python oder SQL erforderlich. Breites, eigenverantwortliches Aufgabenspektrum.
Unterstützung bei Datenanbindung, Modellierung und Visualisierung von Möbelbeschlagsystemen. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich. Individuelle Schulungen und Einführungspatin.
Entwicklung und produktive Umsetzung von Daten- und Machine-Learning-Anwendungen für Seilbahnsysteme. Mehrjährige Erfahrung in Python und SQL erforderlich. Home office und flexible Arbeitszeiten.
Analyse complex process requirements, model solutions for application developers in ropeway and material transport systems. Completed business or technical degree essential. Job ticket, flexible working hours.
Designing knowledge graphs, ontologies, and data pipelines for technical communication solutions. Solid knowledge in databases and semantic technologies required. Up to 35 days vacation.
Developing and refining Power BI KPI reports for Engineering Europe. Experienced handling of Power BI and MS Office programs required. 6-month mandatory internship.
Betrieb und Erweiterung von Knowledge Graphen für Seilbahn- und Mobilitätslösungen. Kenntnisse in Wissensmodellierung und Datenintegration erforderlich. Home office und flexible Arbeitszeiten.
Analyse von Kostenstrukturen, Profitabilität und Lagerstandorten für globalen Logistikdienstleister. Gutes betriebswirtschaftliches Verständnis und Erfahrung in wirtschaftlicher Bewertung erforderlich. Offene Teamkultur und vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten.
Planung von Produktionsanlagen und Sicherstellung der Produktionsversorgung für Hightech-Möbelbeschläge. Optimierung von MRP-Stammdaten wie Sicherheitsbeständen und Wiederbeschaffungszeiten erforderlich. Individuelle Einarbeitung und Weiterbildungsmaßnahmen.
Data Governance für Produktstammdaten von Möbelbeschlägen bei einem Hersteller mit 120+ Märkten. Studium in Wirtschaftsinformatik/Data Science oder vergleichbare Berufserfahrung erforderlich. Flexible Arbeitsplätze, moderne digitale Tools.