18 Jobs für Datenanalyse in Linz

• Unterstützung bei der Erstellung und Pflege von Dashboards und Berichten.
• Datenerfassung, -bereinigung und -transformation aus verschiedenen Quellsystemen.
• Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Beantwortung spezifischer Geschäftsfragen.
• Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien in den Daten.
• Zusammenarbeit mit Fachabteilungen, um deren Datenanforderungen zu verstehen.
• Erstellung von Präsentationen zur Darstellung von Analyseergebnissen.
• Mitarbeit an BI-Projekten zur Verbesserung der Datenqualität und -verfügbarkeit.
• Dokumentation von Prozessen und Datendefinitionen.
• Unterstützung des BI-Teams bei der Weiterentwicklung unserer Reporting-Tools und -Standards.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Fachgebiet wie Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Informatik oder BWL mit Schwerpunkt Datenanalyse.
• Erste praktische Erfahrungen durch Praktika oder Werkstudententätigkeiten im Bereich Datenanalyse oder Business Intelligence sind von Vorteil.
• Grundkenntnisse in SQL zur Datenabfrage.
• Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Power BI, Qlik Sense) ist wünschenswert.
• Sehr gute Kenntnisse in Microsoft Excel.
• Analytische Denkweise und eine strukturierte, sorgfältige Arbeitsweise.
• Hohe Lernbereitschaft und Begeisterung für Daten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten.
• Fließende Deutschkenntnisse; gute Englischkenntnisse sind von Vorteil.

• Unterstützung bei der Sammlung und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Beantwortung spezifischer Geschäftsfragen.
• Erstellung von Berichten und Dashboards zur Visualisierung von Geschäftskennzahlen.
• Mitarbeit bei der Identifizierung von Trends und Mustern in Datensätzen.
• Unterstützung bei der Validierung und Bereinigung von Daten.
• Recherche zu neuen Analysemethoden und Tools.
• Zusammenarbeit mit Senior Analysten und anderen Teams.
• Dokumentation von Analyseprozessen und Ergebnissen.
• Erstellung von Präsentationen zur Ergebnisdarstellung.
• Lernen und Anwenden von BI-Tools und -Techniken.

• Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Fachbereich wie Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Datenanalyse, oder einem vergleichbaren Feld.
• Grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse-Tools und -Sprachen wie SQL, Python (Pandas, NumPy) oder R.
• Erste Erfahrungen mit BI-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik Sense sind von Vorteil.
• Starke analytische und logische Denkweise.
• Hohe Lernbereitschaft und die Fähigkeit, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
• Gute Deutschkenntnisse; Englischkenntnisse von Vorteil.
• Interesse an der Weiterentwicklung im Bereich Business Intelligence und Data Analytics.

• Möglichkeit zum Arbeiten im Homeoffice.
• Einbindung in spannende Analyseprojekte.
• Umfassende Betreuung und Mentoring durch erfahrene Kollegen.
• Einblick in moderne BI-Werkzeuge und -Methoden.

• Entwicklung, Implementierung und Validierung von Machine Learning Modellen (z.B. Klassifikation, Regression, Clustering, Deep Learning).
• Analyse großer, heterogener Datensätze zur Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien.
• Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Datenbereinigung zur Optimierung von Modellperformanz.
• Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen und Modellarchitekturen.
• Aufbau von Big Data Pipelines zur effizienten Datenverarbeitung und -speicherung.
• Erstellung von Dashboards und Visualisierungen zur Präsentation von Analyseergebnissen für technische und nicht-technische Stakeholder.
• Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Produktmanagern, um datengesteuerte Lösungen zu implementieren.
• Kontinuierliche Recherche und Anwendung neuester Methoden und Technologien im Bereich Data Science und KI.
• Dokumentation von Methoden, Modellen und Ergebnissen.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist mit nachweisbaren Erfolgen in der Entwicklung und Anwendung von ML-Modellen.
• Fundierte Kenntnisse in Python oder R und gängigen ML-Bibliotheken (z.B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras).
• Erfahrung mit Big Data Technologien und Datenbanken (z.B. Spark, Hadoop, SQL, NoSQL).
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) sind von Vorteil.
• Starkes Verständnis statistischer Methoden und Modellbewertungstechniken.
• Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu kommunizieren.
• Hohe Motivation, eigenverantwortliches Arbeiten und exzellente Kommunikationsfähigkeiten, auch in einem Remote-Setting.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

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• Entwicklung und Anwendung von fortgeschrittenen statistischen Modellen und Machine Learning Algorithmen zur Analyse großer Datensätze.
• Extrahieren, Bereinigen und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen zur Vorbereitung für die Analyse.
• Entwurf, Implementierung und Validierung von Predictive-Modellen und KI-Anwendungen.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagement und Engineering-Teams, um datengesteuerte Produktentwicklungen zu ermöglichen.
• Visualisierung von Analyseergebnissen und Kommunikation komplexer Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder.
• Bewertung und Auswahl geeigneter Tools und Technologien für Data Science und Machine Learning Projekte.
• Forschung und Implementierung neuer State-of-the-Art Algorithmen und Methoden im Bereich Data Science und KI.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Förderung des Wissensaustauschs im Team.
• Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung bestehender Modelle und Pipelines.
• Mitwirkung an der Definition der Data-Science-Strategie des Unternehmens.

• Abgeschlossenes Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Feld.
• Mindestens 5 Jahre einschlägige Berufserfahrung als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
• Profunde Kenntnisse in statistischen Methoden, Machine Learning Algorithmen (z.B. Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning) und deren Anwendung.
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python oder R, einschließlich relevanter Libraries (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy).
• Erfahrung im Umgang mit Big-Data-Plattformen (z.B. Spark, Hadoop) und Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP).
• Fähigkeit, komplexe Datenanalysen durchzuführen und die Ergebnisse verständlich zu präsentieren.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine analytische Denkweise.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Teamfähigkeit und die Fähigkeit, eigenverantwortlich zu arbeiten und Prioritäten zu setzen.
• Leidenschaft für Daten und die Fähigkeit, aus komplexen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

• Entwurf, Entwicklung und Implementierung skalierbarer KI- und ML-Lösungen auf Big-Data-Plattformen.
• Aufbau und Optimierung von Datenpipelines und Machine Learning Workflows.
• Auswahl und Anwendung geeigneter Algorithmen und Modelle für verschiedene Anwendungsfälle (z.B. Predictive Analytics, Natural Language Processing, Computer Vision).
• Integration von KI/ML-Modellen in bestehende Softwarearchitekturen und Produkte.
• Durchführung von Tests und Validierungen von Modellen und Systemen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Softwareentwicklern zur Überführung von Forschungsergebnissen in produktive Anwendungen.
• Bewertung und Implementierung neuer Technologien und Frameworks im Bereich KI und Big Data.
• Sicherstellung der Performance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der entwickelten Systeme.
• Dokumentation der Entwicklungsprozesse und technischen Spezifikationen.
• Mentoring jüngerer Ingenieure und Förderung des Wissensaustauschs im Team.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Fachgebiet.
• Mehrjährige, tiefgreifende Berufserfahrung als AI/ML Engineer oder in einer ähnlichen Rolle, idealerweise mit Erfahrung im Big-Data-Umfeld.
• Umfassende Kenntnisse in Machine Learning Algorithmen, statistischer Modellierung und Datenanalyse.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala, sowie Erfahrung mit ML-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn).
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop, Kafka) und verteilten Systemen.
• Kenntnisse von Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML/AI-Services.
• Fähigkeit zur Entwicklung robuster und skalierbarer Software.
• Starke analytische Fähigkeiten und eine systematische Problemlösungsmentalität.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit, komplexe technische Themen effektiv zu vermitteln.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.