Dienstalter mit Berufserfahrung Arbeitsmodus hybrid Positionstyp Vollzeit Geschlecht all genders Startdatum ehestmöglich
Ihre Aufgaben Führung und Weiterentwicklung eines Data Engineering Teams; Koordination von Projekten mit Data Scientists, Engineers und Product Ownern Aufbau und Betrieb skalierbarer Databricks-Pipelines mit Python, Declarative Pipelines und Jobs/Workflows Einsatz von Azure Data Factory für Ingestion/Orchestration und Integration von SQL/NoSQL-Datenbanken Einführung von Standards, wiederverwendbaren Templates und Dokumentation für gruppenweite Lösungen Qualitätssicherung durch Versionierung, Testing, Monitoring, SLAs/SLOs und automatisierte Deployments Studium Informatik, Software Engineering, Data Engineering/Data Science oder gleichwertige Praxis 5+ Jahre Data Engineering-Erfahrung, idealerweise mit Führungserfahrung Sehr gute Kenntnisse von Databricks (Python, Spark SQL, Lakehouse), Declarative Pipelines, Jobs/Workflows Erfahrung mit Azure Data Factory, Datenintegration/Orchestration, Datenmodellierung und Performance-Tuning DataOps-Mindset: Versionierung, Tests, automatisierte Deployments, saubere Release-Prozesse Ausgeprägte Führungs- und Kommunikationsstärke, selbstständig, lösungsorientiert; sehr gutes Englisch, Deutsch vorteilhaft
Angebote können je nach VIG Unternehmen variieren
Aufgrund der gesetzlichen Vorgaben informieren wir über das monatliche kollektivvertragliche Mindestgehalt von EUR 3.910,79 brutto auf Basis einer Vollzeitbeschäftigung (37,5 Stunden / Woche). Selbstverständlich bieten wir eine marktkonforme Bezahlung. Es ist uns wichtig, dass sich Ihr Gehalt an Ihren Qualifikationen und Erfahrungen orientiert, weshalb wir das Gehalt gemeinsam in einem persönlichen Gespräch besprechen. Diese Vollzeit-Stelle ist ehestmöglich zu besetzen.
Bewerbungsunterlagen Lebenslauf und Bewerbungsschreiben sind uns am wichtigsten. Als weitere Unterlagen bieten sich Dienstzeugnisse, Nachweise und Referenzen an, die dann nachgereicht werden können.
#J-18808-Ljbffr
Ihre Aufgaben Führung und Weiterentwicklung eines Data Engineering Teams; Koordination von Projekten mit Data Scientists, Engineers und Product Ownern Aufbau und Betrieb skalierbarer Databricks-Pipelines mit Python, Declarative Pipelines und Jobs/Workflows Einsatz von Azure Data Factory für Ingestion/Orchestration und Integration von SQL/NoSQL-Datenbanken Einführung von Standards, wiederverwendbaren Templates und Dokumentation für gruppenweite Lösungen Qualitätssicherung durch Versionierung, Testing, Monitoring, SLAs/SLOs und automatisierte Deployments Studium Informatik, Software Engineering, Data Engineering/Data Science oder gleichwertige Praxis 5+ Jahre Data Engineering-Erfahrung, idealerweise mit Führungserfahrung Sehr gute Kenntnisse von Databricks (Python, Spark SQL, Lakehouse), Declarative Pipelines, Jobs/Workflows Erfahrung mit Azure Data Factory, Datenintegration/Orchestration, Datenmodellierung und Performance-Tuning DataOps-Mindset: Versionierung, Tests, automatisierte Deployments, saubere Release-Prozesse Ausgeprägte Führungs- und Kommunikationsstärke, selbstständig, lösungsorientiert; sehr gutes Englisch, Deutsch vorteilhaft
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Data & Analytics Wien Data & Analytics - Data Engineering Lead (all genders) Arbeitgeber: Vienna Insurance Group
Die Vienna Insurance Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und vielfältigen Umfeld in Wien zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einem inklusiven Arbeitsklima fördern wir Ihre berufliche Entfaltung und bieten Ihnen die Chance, Teil eines erfolgreichen Teams zu werden, das täglich für 33 Millionen Kunden in Zentral- und Osteuropa arbeitet. Genießen Sie eine marktkonforme Bezahlung und profitieren Sie von einem respektvollen Umgang sowie einer wertschätzenden Unternehmenskultur, die Vielfalt und Teamarbeit schätzt.
