Data Engineer - Azure Databricks, Python & AI Pipelines

Raiffeisenlandesbank; Wien; Vor Ort; EUR 56.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Raiffeisenlandesbank Wien bietet eine spannende Position im Bereich Datenanalyse und Requirements Engineering. Sie analysieren und spezifizieren fachliche sowie technische Anforderungen in datengetriebenen Projekten und arbeiten an der Erschließung von Datenquellen auf Azure- und Databricks-Plattformen.

Sie gestalten skalierbare Datenpipelines, Modelle und Governance-Vorgaben, nutzen Python (PySpark) und SQL, und arbeiten strukturiert eigenverantwortlich im agilen Umfeld.

Qualifikationen

• Mehrjährige praktische Erfahrung im Requirements Engineering und in der Business Analyse.
• Fundierte Kenntnisse in Cloud-Datenplattformen, insbesondere Azure und Databricks.
• Sehr gute Kenntnisse in Python (insb. PySpark) und SQL.
• Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise mit agilem Mindset.
• Motivation, KI-Tools und Automatisierungslösungen zu nutzen, AI-First-Mentalität.
• Sehr gute Deutsch- & Englischkenntnisse (C-Niveau).

Aufgaben

• Analysieren und spezifizieren Sie fachliche sowie technische Anforderungen in datengetriebenen Projekten.
• Verantworten Sie die Identifikation und Bewertung relevanter Datenquellen und Systeme.
• Bei der Erschließung und Modellierung von Daten auf Azure- und Databricks-Plattformen mitwirken.
• Aufbau und Umsetzung skalierbarer Datenpipelines und Datenmodelle gestalten.
• Eigenständige technische Realisierung der definierten Anforderungen inklusive Dokumentation der Datenprodukte.
• Definition und Umsetzung von Governance-Vorgaben mitgestalten.

Kenntnisse

Python

PySpark

SQL

Requirements Engineering

Business Analysis

German (C-Niveau)

English (C-Niveau)

Azure

Databricks

Tools

Azure

Databricks

Jobbeschreibung

Raiffeisenlandesbank Wien bietet eine spannende Position im Bereich Datenanalyse und Requirements Engineering. Sie analysieren und spezifizieren fachliche sowie technische Anforderungen in datengetriebenen Projekten und arbeiten an der Erschließung von Datenquellen auf Azure- und Databricks-Plattformen.

Sie gestalten skalierbare Datenpipelines, Modelle und Governance-Vorgaben, nutzen Python (PySpark) und SQL, und arbeiten strukturiert eigenverantwortlich im agilen Umfeld.