429 Jobs für Big Data in Österreich

• Datenerfassung, -bereinigung und -transformation aus verschiedenen Quellen.
• Explorative Datenanalyse zur Identifizierung von Trends und Korrelationen.
• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen unter Anleitung.
• Bewertung und Validierung von Modellperformanzen.
• Erstellung von aussagekräftigen Visualisierungen und Dashboards.
• Unterstützung bei der Erstellung von Berichten und Präsentationen für Stakeholder.
• Recherche zu neuen Methoden und Tools im Bereich Data Science.
• Mitarbeit an spannenden Projekten zur Optimierung von Geschäftsprozessen und Kundenanalysen.

• Studium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Grundkenntnisse in statistischen Methoden und Machine Learning Algorithmen.
• Erste Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python (inkl. Libraries wie Pandas, NumPy, Scikit-learn) oder R.
• Kenntnisse im Umgang mit SQL-Datenbanken.
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Matplotlib, Seaborn, Tableau) ist ein Plus.
• Analytisches Denkvermögen und eine starke Problemlösungskompetenz.
• Hohe Lernbereitschaft und Interesse an neuen Technologien.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, ideal für ein **remote** Umfeld.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Entwicklung, Validierung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und statistischen Analysen auf großen Datensätzen.
• Identifizierung von Geschäftsanforderungen und Übersetzung dieser in datenwissenschaftliche Projekte.
• Explorative Datenanalyse zur Entdeckung von Mustern, Trends und potenziellen Geschäftsmöglichkeiten.
• Erstellung von Dashboards und Berichten zur Visualisierung von Analyseergebnissen für Stakeholder.
• Zusammenarbeit mit Data Engineers zur Optimierung von Datenpipelines und zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Erforschung und Anwendung neuer analytischer Techniken und Technologien.
• Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Förderung einer datengetriebenen Kultur.
• Beitrag zur Entwicklung der Big-Data-Strategie des Unternehmens.
• Bewertung und Auswahl geeigneter Tools und Plattformen für die Datenanalyse.

• Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder in einer ähnlichen analytischen Rolle.
• Umfangreiche Erfahrung mit Python oder R und deren Data-Science-Bibliotheken (z.B. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow).
• Vertrautheit mit Big-Data-Technologien wie Spark, Hadoop oder entsprechenden Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP).
• Starke Kenntnisse in Datenbanken (SQL, NoSQL) und Datenmodellierung.
• Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen und deren praktischer Anwendung.
• Ausgeprägte analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
• Fähigkeit, selbstständig und proaktiv in einem Remote-Umfeld zu arbeiten.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

• Entwicklung, Implementierung und Wartung von Machine-Learning-Modellen und Algorithmen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Analyse großer und heterogener Datensätze aus verschiedenen Quellen zur Gewinnung von Erkenntnissen und Mustern.
• Design und Durchführung von A/B-Tests und anderen experimentellen Designs zur Validierung von Hypotheshen.
• Erstellung von Dashboards und Berichten zur Visualisierung von Daten und Ergebnissen für Stakeholder auf allen Ebenen.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Produktmanagern und Business-Analysten, um datengesteuerte Lösungen zu entwickeln.
• Bewertung und Implementierung neuer Technologien und Methoden im Bereich Data Science und Big Data.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Sicherstellung der Datenqualität, Datenintegrität und Modellperformance.
• Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen vor technischen und nicht-technischen Zielgruppen.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist, idealerweise mit Schwerpunkt Big Data und Machine Learning.
• Fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R und deren Data-Science-Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow).
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien und -Plattformen (z.B. Spark, Hadoop, Hive, SQL/NoSQL-Datenbanken).
• Praktische Erfahrung in der Anwendung verschiedener Machine-Learning-Algorithmen (Regression, Klassifizierung, Clustering, Deep Learning).
• Kenntnisse in Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI, Matplotlib).
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Teamfähigkeit und die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden.

• Unterstützung bei der Sammlung, Bereinigung und Aufbereitung großer Datensätze aus verschiedenen Quellen.
• Durchführung explorativer Datenanalysen zur Identifizierung von Mustern und Trends.
• Entwicklung und Anwendung von statistischen Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens zur Lösung komplexer Fragestellungen.
• Erstellung von aussagekräftigen Visualisierungen und Berichten, um Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.
• Zusammenarbeit mit anderen Teams, um Datenanforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
• Mitwirkung an der Validierung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen.
• Recherche und Bewertung neuer Data-Science-Methoden und -Technologien.
• Dokumentation von Analysemethoden und Prozessen.
• Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung unserer datenwissenschaftlichen Infrastruktur und Praktiken.

• Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fachbereich wie Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Feld.
• Erste praktische Erfahrung in der Datenanalyse, idealerweise durch Praktika, Werkstudententätigkeiten oder relevante Projekte.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python (mit Libraries wie Pandas, NumPy, Scikit-learn) oder R.
• Grundlegendes Verständnis von Datenbanken und SQL.
• Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und der Statistik.
• Starke analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie eine systematische und sorgfältige Arbeitsweise.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte auch an Nicht-Experten zu vermitteln.
• Ein hohes Maß an Selbstorganisation, Motivation und die Fähigkeit, effektiv im Homeoffice zu arbeiten.
• Sehr gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse.

• Erfassung, Analyse und Dokumentation von Geschäftsanforderungen im Big-Data-Umfeld.
• Übersetzung von Fachanforderungen in technische Spezifikationen für Data Scientists und Engineers.
• Modellierung von Datenflüssen und -strukturen.
• Entwicklung von Kennzahlensystemen und Reporting-Standards.
• Analyse großer Datenmengen zur Identifizierung von Trends, Mustern und Verbesserungspotenzialen.
• Unterstützung bei der Auswahl und Implementierung von Big-Data-Technologien und -Tools.
• Beratung der Stakeholder bezüglich datengestützter Entscheidungsprozesse.
• Erstellung von aussagekräftigen Dashboards und Visualisierungen.
• Zusammenarbeit mit Data-Engineering- und Data-Science-Teams, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
• Qualitätssicherung von Daten und Analysen.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einem quantitativen Fach.
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Business Analyst, idealerweise mit Fokus auf Big Data, Business Intelligence oder Analytics.
• Sehr gute Kenntnisse in der Datenanalyse, Datenmodellierung und im Anforderungsmanagement.
• Erfahrung mit Datenbanksystemen (SQL, NoSQL) und BI-Tools (z.B. Tableau, Power BI).
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sind von Vorteil.
• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie eine strukturierte Arbeitsweise.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
• Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.
• Selbstständige und proaktive Arbeitsweise im Remote-Umfeld.

• Analyse großer und komplexer Datensätze
• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen
• Datenbereinigung, -transformation und -vorverarbeitung
• Statistische Analyse und Hypothesentestung
• Erstellung von Datenvisualisierungen und Dashboards
• Interpretation der Ergebnisse und Ableitung von Handlungsempfehlungen
• Zusammenarbeit mit Forschungsteams und Stakeholdern
• Dokumentation von Analysen und Modellen
• Präsentation von Ergebnissen

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• Nachgewiesene Berufserfahrung als Data Scientist oder in einer ähnlichen analytischen Rolle
• Sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R
• Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken (z.B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) und SQL-Datenbanken
• Starke analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
• Teamfähigkeit und selbstständige Arbeitsweise

Have you always wanted to work in a successful IT company? Then take advantage of your chance:
JOB WORLD GmbH is a partner of the leading IT companies in Austria. We offer dedicated Big Data Administrators (Apache Hadoop/Cloudera) top access to interesting IT jobs.
We are looking for ***DIRECT EMPLOYMENT*** for a renowned IT company
Big Data Administrator (Apache Hadoop/Cloudera) (all genders)

• Administrate, monitor and optimize our Big Data environment based on Apache Hadoop from Cloudera (AWS-Cloud)
• Manage and maintain services like Kafka, Flink, NiFi, DynamoDB and Iceberg Tables
• IaaC deployment via Terraform
• Plan and execute updates/upgrades
• Advise our Data Engineers and Data Scientists on the selection of Hadoop services for business use cases
• 3rd level support through troubleshooting and error analysis
• Support workload optimization (eg. query optimization)
• Evaluation and implementation of Cloud Native Services
• Technical education (Computer Science HTL, Computer Science Degree, Data Science etc.)
• Technical education (computer science studies, etc.)
• At least 5 years experience in Apache Hadoop Cloudera environments. Migration to AWS
• Experience in system administration of Linux systems (RedHat)
• Expertise in building and operating Big Data environments based on Apache Hadoop clusters
• Permanent position in a renowned IT company
• Explicit willingness to overpay: The annual gross salary is at least € 70.000,- (full-time) depending on qualifications and experience
• Our technology: Using state-of-the-art technologies is part of our mission
• Modern company: Constantly growing company, flat hierarchies, self-organized teams and agile way of working
• Attractive working environment: Homeoffice, flexible working hours, individual training, family-friendly company, ergonomic workplace, top hardware and much more
• Your personal benefits: Additional day off on your birthday, parking spaces or good public transport connections, relocation support, meal allowance or company restaurant, community events, various benefits, company doctor, etc.

• Aktuell immatrikuliert in einem Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten technischen Bereich.
• Grundlegendes Verständnis von Datenbanken, SQL und Datenmodellierung.
• Erste Programmiererfahrung, idealerweise in Python.
• Grundkenntnisse über Big-Data-Konzepte und -Technologien sind von Vorteil.
• Analytisches Denkvermögen und eine hohe Problemlösungskompetenz.
• Selbstständige und sorgfältige Arbeitsweise mit ausgeprägter Lernbereitschaft.
• Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.
• Hohe Motivation, sich in einem Remote-Umfeld zu engagieren und neue Fähigkeiten zu erlernen.

• Eine spannende Gelegenheit, praktische Erfahrungen im Bereich Data Engineering und Big Data zu sammeln.
• Mentoring durch erfahrene Fachleute in einem dynamischen Remote-Team.
• Einblick in die Arbeit mit modernsten Technologien und Tools.
• Eine flexible und remote Arbeitsumgebung, die eine gute Vereinbarkeit mit dem Studium ermöglicht.
• Möglichkeit zur Übernahme in eine Festanstellung nach erfolgreichem Abschluss des Praktikums.