Netconomy GmbH
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperienced
Graz, Wien, Pörtschach am Wörther See
from 53,802 / year
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STStyria Digital Services GmbH
Data Engineer(m/w/x)
Wien
from 3,843 / month
Full-timeWith Home OfficeExperienced
Nejo AI Summary
Entwurf, Optimierung und Wartung von Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen auf Google Cloud Platform bei Medienkonzern mit digitalem Fokus. Mindestens 3 Jahre Data Engineering Erfahrung, fundierte SQL-Kenntnisse und Python-Entwicklung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeit.
Requirements
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering
- Fundierte SQL-Kenntnisse (Abfrageoptimierung, Modellierung, Kostenbewusstsein)
- Sichere Python-Entwicklung von Datenpipelines
- Produktiver, effizienter Einsatz von Google BigQuery
- Souveräne Workflow-Koordination (idealerweise Prefect oder ähnliche Tools)
- Erstellung nachvollziehbarer, robuster Transformationen mit dbt
- Vertrautheit mit Google Cloud (GCP) Umgebungen
- Praktische Beherrschung der Containerisierung mit Docker
- Wartung, Optimierung und Aufbau neuer Pipelines
- Selbstständiges Arbeiten und Stakeholder-Zusammenarbeit
- Idealerweise Einsatz von Terraform oder IaC-Tools
- Erfahrung mit Daten-Test-Frameworks
- Kenntnisse in Monitoring und Observability Best Practices
- Java-Erfahrung (kein Muss)
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering
- Fundierte SQL-Kenntnisse (Abfrageoptimierung, Modellierung, Kostenbewusstsein)
- Sichere Python-Entwicklung von Datenpipelines
- Produktiver, effizienter Einsatz von Google BigQuery
- Souveräne Workflow-Koordination (idealerweise Prefect oder ähnliche Tools)
- Erstellung nachvollziehbarer, robuster Transformationen mit dbt
- Vertrautheit mit Google Cloud (GCP) Umgebungen
- Praktische Beherrschung der Containerisierung mit Docker
- Wartung, Optimierung und Aufbau neuer Pipelines
- Selbstständiges Arbeiten und Stakeholder-Zusammenarbeit
- Idealerweise Einsatz von Terraform oder IaC-Tools
- Erfahrung mit Daten-Test-Frameworks
- Kenntnisse in Monitoring und Observability Best Practices
- Java-Erfahrung (kein Muss)
Tasks
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen entwerfen
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen optimieren
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen warten
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform entwerfen
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform erstellen
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform optimieren
- Bestehende Dateninfrastruktur warten und kontinuierlich verbessern
- Datenmodelle in Google BigQuery weiterentwickeln
- Datenmodelle in Google BigQuery kontinuierlich pflegen
- Workflows effizient mit Prefect orchestrieren
- Transformationen mit dbt umsetzen
- Transformationen mit geplanten Abfragen umsetzen
- Analyse- und Betriebsdaten (GA4, SAP, Piano) für Nutzung aufbereiten
- Strukturierte Datensätze für BI-Berichte aufbereiten
- Strukturierte Datensätze für interne APIs aufbereiten
- Containerisierte Workloads (Docker) warten
- Containerisierte Workloads (Docker) verbessern
- Aktiv in Infrastrukturentscheidungen einbringen
- Eng mit externen Infrastrukturanbietern zusammenarbeiten
- Integration von Datenquellen für Analysezwecke unterstützen
- Integration von Datenquellen für Produktzwecke unterstützen
- Zustand der Pipelines im Blick behalten
- Zuverlässigkeit des Systems sicherstellen
- Datengetriebene Lösungen mit Kund:innen gestalten
- Technische Einschränkungen und Kompromisse kommunizieren
- Neue Workflows aufsetzen
Work Experience
- 3 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- SQL
- Python
- Google BigQuery
- Prefect
- dbt
- Google Cloud (GCP)
- Docker
- Terraform
- Java
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
- Homeoffice
Bonuses & Incentives
- Gewinnspiele
Parking & Commuter Benefits
- Gute öffentliche Anbindung
Learning & Development
- Weiterbildung
Other Benefits
- Welcome-Abo
Modern Office
- Moderner Arbeitsplatz
Find the original job posting in its most current version here. Nejo automatically captured this job from the website of Styria Digital Services GmbH and processed the information on Nejo with the help of AI for you. Despite careful analysis, some information may be incomplete or inaccurate. Please always verify all details in the original posting! Content and copyrights of the original posting belong to the advertising company.
Not a perfect match?
- Bundesimmobiliengesellschaft m.b.H.
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedWienfrom 56,000 / year - Capgemini
(Senior) Data Engineer (Databricks/Snowflake)(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedWien, Grazfrom 60,000 / year - b.telligent Gruppe
Senior Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeSeniorWien - solvistas GmbH
Data Engineer / Data Architect(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeExperiencedWien, Linz, Berlinfrom 3,175 - 3,700 / month
STStyria Digital Services GmbH
Data Engineer(m/w/x)
Wien
from 3,843 / month
Full-timeWith Home OfficeExperienced
Nejo AI Summary
Entwurf, Optimierung und Wartung von Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen auf Google Cloud Platform bei Medienkonzern mit digitalem Fokus. Mindestens 3 Jahre Data Engineering Erfahrung, fundierte SQL-Kenntnisse und Python-Entwicklung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeit.
Requirements
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering
- Fundierte SQL-Kenntnisse (Abfrageoptimierung, Modellierung, Kostenbewusstsein)
- Sichere Python-Entwicklung von Datenpipelines
- Produktiver, effizienter Einsatz von Google BigQuery
- Souveräne Workflow-Koordination (idealerweise Prefect oder ähnliche Tools)
- Erstellung nachvollziehbarer, robuster Transformationen mit dbt
- Vertrautheit mit Google Cloud (GCP) Umgebungen
- Praktische Beherrschung der Containerisierung mit Docker
- Wartung, Optimierung und Aufbau neuer Pipelines
- Selbstständiges Arbeiten und Stakeholder-Zusammenarbeit
- Idealerweise Einsatz von Terraform oder IaC-Tools
- Erfahrung mit Daten-Test-Frameworks
- Kenntnisse in Monitoring und Observability Best Practices
- Java-Erfahrung (kein Muss)
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering
- Fundierte SQL-Kenntnisse (Abfrageoptimierung, Modellierung, Kostenbewusstsein)
- Sichere Python-Entwicklung von Datenpipelines
- Produktiver, effizienter Einsatz von Google BigQuery
- Souveräne Workflow-Koordination (idealerweise Prefect oder ähnliche Tools)
- Erstellung nachvollziehbarer, robuster Transformationen mit dbt
- Vertrautheit mit Google Cloud (GCP) Umgebungen
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- Wartung, Optimierung und Aufbau neuer Pipelines
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- Kenntnisse in Monitoring und Observability Best Practices
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Tasks
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen entwerfen
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen optimieren
- Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen warten
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform entwerfen
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform erstellen
- Batch-Datenpipelines auf Google Cloud Platform optimieren
- Bestehende Dateninfrastruktur warten und kontinuierlich verbessern
- Datenmodelle in Google BigQuery weiterentwickeln
- Datenmodelle in Google BigQuery kontinuierlich pflegen
- Workflows effizient mit Prefect orchestrieren
- Transformationen mit dbt umsetzen
- Transformationen mit geplanten Abfragen umsetzen
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- Strukturierte Datensätze für BI-Berichte aufbereiten
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- Aktiv in Infrastrukturentscheidungen einbringen
- Eng mit externen Infrastrukturanbietern zusammenarbeiten
- Integration von Datenquellen für Analysezwecke unterstützen
- Integration von Datenquellen für Produktzwecke unterstützen
- Zustand der Pipelines im Blick behalten
- Zuverlässigkeit des Systems sicherstellen
- Datengetriebene Lösungen mit Kund:innen gestalten
- Technische Einschränkungen und Kompromisse kommunizieren
- Neue Workflows aufsetzen
Work Experience
- 3 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- SQL
- Python
- Google BigQuery
- Prefect
- dbt
- Google Cloud (GCP)
- Docker
- Terraform
- Java
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
- Homeoffice
Bonuses & Incentives
- Gewinnspiele
Parking & Commuter Benefits
- Gute öffentliche Anbindung
Learning & Development
- Weiterbildung
Other Benefits
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IT
Description
Das Unternehmen unterstützt Medienportale in ihrer digitalen Transformation.
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Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedWienfrom 56,000 / year - Capgemini
(Senior) Data Engineer (Databricks/Snowflake)(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeExperiencedWien, Grazfrom 60,000 / year - b.telligent Gruppe
Senior Data Engineer(m/w/x)
Full-timeWith HomeofficeSeniorWien - solvistas GmbH
Data Engineer / Data Architect(m/w/x)
Full-time/Part-timeWith HomeofficeExperiencedWien, Linz, Berlinfrom 3,175 - 3,700 / month