Wien

Data Engineer (m/w)

Du verwandelst Daten in Kapital? Du machst durch effiziente Datenarchitektur maßgeschneiderte Datenprodukte erst möglich? Du bist ein Teamplayer, schätzt Herausforderungen und willst laufend lernen? Willkommen bei Sclable!

Gesucht:
Data Engineer mit einem starken technischen Hintergrund, der zuverlässige und effizient Datenplattformen aufbaut.

Daten sind das Fundament KI-basierter Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen. Um das Maximum aus Daten zu machen, müssen sie effizient und intelligent erfasst, transformiert und gespeichert werden. Dafür ist Talent und Know-how genauso notwendig, wie Teamfähigkeit und die Bereitschaft, eng mit Daten-, KI- und Domänenexperten aus verschiedenen Bereichen auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten. Wenn du die Zukunft unserer Kunden mit KI-basierten Produkten mitgestalten willst, bist du bei uns richtig.

Deine Aufgaben.

  • Du entwirfst und implementierst zuverlässige (Big-)Data-Speicherlösungen (On-premises oder Cloud basiert).
  • Du entwirfst effiziente Datentransformationsprozesse und richtest sie ein.
  • Du überwachst die Datenspeicherung und -transformation und optimierst sie regelmäßig.
  • Du berätst zu den Themen Datensicherheit und Datenschutz und implementierst Best Practices dafür.
  • Du bildest dich und unser Team zu neuesten Datentechnologien, Tools und relevanten Trends weiter.
  • Du prüfst die Machbarkeit datengestützter Anwendungsfälle.
  • Du identifizierst Datenquellen und Datenlücken und unterstützt bei der Erstellung von Datenstrategien.
  • Du arbeitest eng mit Data Scientists, Machine Learning Engineers und anderen Stakeholdern an der kontinuierlichen Verbesserung der Produktbereitstellung.

Unsere Anforderungen.

  • Mindestens 3 Jahre praktischer Data Engineering Erfahrung in der Konzeption, Gestaltung und Implementierung von Datenspeicherung und -transformation, idealerweise im Umfeld von Data Science und Machine Learning.
  • Exzellentes Know-how über Datenspeicherlösungen (strukturiert und unstrukturiert, On-premises und Cloud-basiert) und Erfahrung bei deren Einrichtung.
  • Ausgezeichnetes Verständnis der Datenverarbeitung in Stream und Batch (z.B. PySpark, Kafka).
  • Praktische Erfahrung mit Data Engineering in einer Cloud-Umgebung.
  • Fundierte technische Kenntnisse, idealerweise erworben im Rahmen eines Studiums (z.B. Informatik) oder vergleichbare Berufserfahrung.
  • Erfahrung und Interesse an Datenanalysen und Visualisierung (z.B. Tableau, Power BI).
  • Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
  • Teamplayer mit Hands-on-Mentalität und Fokus auf Kundenzufriedenheit.
  • Nachweisliche Bereitschaft zur regelmäßigen Weiterbildung im Kontext von Data Engineering.

Unser Angebot.

  • Neues Denken und neues Arbeiten, das innovativen Ideen rascher zum Erfolg verhilft.
  • Arbeit in einem agilen Team von Experten, die Ideen und Know-how gerne teilen.
  • Offene Kommunikation, flache Hierarchie, viel Eigenverantwortung.
  • Chancen, Dich in abwechslungsreichen und herausfordernden Projekten rasch weiterzuentwickeln.
  • Das gebotene Bruttomonatsgehalt startet bei 3.300 Euro (gemäß Kollektivvertrag Datenverarbeitung und Informationstechnik) und bewegt sich je nach Qualifikation und Erfahrung üblicherweise im Bereich von ca. 3.900 Euro, im Falle besonderer Qualifikation sind wir auch bereit darüber hinaus zu verhandeln.
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Über uns.

Die digitale Transformation bringt für viele Branchen neue Chancen. Um sie zu nützen, sind gute Ideen allein zu wenig. Es geht darum, schneller, schlauere digitale Produkte und Services auf den Markt zu bringen als die Konkurrenz.

Sclable verbindet das Know-How einer Unternehmens­beratung mit der Kreativität einer Design­agentur und der Kompetenz eines Technologie-Unternehmens. Ebenso setzen wir Konzepte aus den Bereichen Artificial Intelligence und Machine Learning ein. So werden neue Geschäftsideen, Produkte und Services möglich, die sonst unmöglich wären.

Seit der Gründung im Jahr 2012 unterstützen wir Top-Unternehmen bei ihrer Digitalen Transformation. Etwa die Umdasch Group Ventures, Doka, Palfinger, Nedschroef, Roland Berger und viele andere.