About this job

4.000 People. 35 Countries. #LivingTheFuture.

TÜV AUSTRIA - Das unabhängige, österreichische Unternehmen für Testing, Inspection und Certification, Training & Consulting. Wir liefern unseren Kunden den entscheidenden Mehrwert für nachhaltige und flexible Lösungen durch technische Sicherheit - in Österreich und in mehr als 35 Ländern der Welt.

Wenn auch Sie die Welt ein Stück sicherer machen wollen, bewerben Sie sich als

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.