Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte unser zentrales Data Warehouse und entwickle innovative Datenpipelines.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit internationalem Team und flachen Hierarchien.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Moderne Arbeitsumgebung in Innsbruck mit Home-Office-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Übernimm Verantwortung und präge aktiv unsere Dateninfrastruktur.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Wer wir sind: Von unserem Headquarter in Innsbruck und 8 regionalen Hubs in Tirol, Salzburg, Kärnten, Vorarlberg und der Steiermark betreuen wir 1.300+ buchbare Einheiten. Gäste können bei uns von Ferienwohnungen über Chalets bis Hotelzimmer die passende Unterkunft buchen. Gemeinsam gestalten wir das Gastgeben von morgen, mit modernster Technologie als Rückgrat.
Deine Rolle bei uns: Als Teil unseres Data & Innovation-Teams übernimmst du die volle Ownership für unser Data Warehouse. Du führst bestehende Datenstränge zusammen, baust skalierbare Pipelines auf und schaffst das technische Daten-Rückgrat für unsere Systeme, Dashboards und KI-Agenten – hands-on, ohne Legacy-Ballast und mit maximalem architektonischem Gestaltungsspielraum.
Arbeitsort: Innsbruck (hybrid)
Anstellungsverhältnis: Vollzeit, Festanstellung
Eintrittsdatum: Ab sofort / nach Vereinbarung
Vergütung: Ab € 4.500 brutto/Monat (14x p.a.) – mit ausdrücklicher Bereitschaft zur Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung
Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten:
- Du designst, baust und betreibst unser zentrales, DSGVO-konformes PostgreSQL Data Warehouse als Single Source of Truth.
- Du entwickelst automatisierte Ingestion-Pipelines (z. B. aus Salesforce) und bindest externe Quellsysteme wie Deskline sauber per API an.
- Du baust die Transformationsschicht mit dbt auf (Staging/Mart-Struktur) und definierst einheitliche Metriken, damit Logik nicht mehrfach erfunden wird.
- Du stellst Warehouse-Daten über saubere Schnittstellen für Dashboards, Apps und KI-Agenten bereit und verankerst ein verlässliches Data Quality Monitoring.
- Du entwickelst automatisierte Workflows und gestaltest unsere KI-Architektur aktiv mit (von pgvector-basierten RAG-Setups bis zu spezialisierten Agenten).
Mehrjährige Erfahrung (3+ Jahre) im Aufbau und Management relationaler Datenbanken (idealerweise PostgreSQL) sowie fundierte Hands-on-Erfahrung mit Cloud-Datenbank-Diensten.
Solide Python-Skills für Datenpipelines und API-Anbindungen sowie ein sicherer Umgang mit REST APIs, Git und systematischem Troubleshooting.
Praktisches Know-how in der Transformation und Orchestrierung (z. B. mit dbt, Airflow, Prefect oder n8n) sowie Verständnis für CRM-Datenstrukturen (wie Salesforce).
Begeisterung für moderne Data-Tech-Themen – Erfahrung mit Data-Quality-Tools (z. B. Great Expectations, Soda) oder LLM-APIs/Vektordatenbanken ist ein klares Plus.
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie eine gültige Arbeitsbewilligung für Österreich oder die EU.
Warum keyone?
- Echter Gestaltungsspielraum: Du übernimmst die volle Ownership für Architektur-Entscheidungen, wählst deinen Stack bewusst mit aus und baust Systeme ohne Legacy-Ballast auf.
- Sichtbarer Impact: Deine Arbeit wirkt direkt – die Dateninfrastruktur, die du entwickelst, vereinfacht den Alltag unseres Teams und prägt unser Wachstum spürbar.
- Kultur & Dynamik: Ein internationales, performantes Team, flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege und eine gelebte Diversity-Kultur.
- Flexibilität & Workplace: Flexible Arbeitszeiten und die ideale Mischung aus Home-Office und unserem modernen Büro in der Höttinger Au in Innsbruck.
- Teamgeist & Benefits: Regelmäßige Teamevents, attraktive Mitarbeiterrabatte und ein Umfeld, das Eigeninitiative belohnt.
Data Architect (w/m/d) Arbeitgeber: KeyOne
KeyOne ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Zukunft des E-Commerce konzentriert. Du wirst Teil eines jungen, innovativen Teams, das großen Wert auf Eigenverantwortung und kreative Ideen legt, während du gleichzeitig von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance profitierst, deine Konzepte direkt umzusetzen und deren Einfluss auf den Unternehmenserfolg zu messen. Hier hast du die Möglichkeit, dich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln und aktiv an der Gestaltung der KI-Commerce-Infrastruktur der Zukunft mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Architect (w/m/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei KeyOne zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Architect (w/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Architect (w/m/d) bei KeyOne gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KeyOne vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für KeyOne entscheidend sein!
