Data Engineer (gn*)

TÜV AUSTRIA Group; Wien; Vor Ort; EUR 51.000 - 69.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Weiterbildungsmöglichkeiten

Sicheres Arbeitsumfeld mit globaler Pr

Verpflegung in Betriebsrestaurants

Technische Ausrüstung und Homeoffice-M

Jobvorteile & Rabatte

Jobrad

Zusammenfassung

TÜV AUSTRIA Group sucht einen Data-Engineer für das Forschungs- und Innovationsteam in Wien. Sie entwickeln und optimieren robuste Datenpipelines (ETL/ELT) und gestalten Speicherarchitekturen (SQL/NoSQL, Data Lakes, DWs).

Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Software Engineers und externen Stakeholdern zusammen. Sie integrieren Daten aus vielfältigen Quellen, entwerfen Datenmodelle für analytische Anwendungen und betreiben skalierbare Infrastrukturen unter Beachtung Governance und Compliance.

Qualifikationen

• Abgeschlossene Ausbildung in Informatik, Data Engineering, Data Science oder vergleichbarer Fachrichtung.
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Datenpipelines, Datenintegration und Modellierung.
• Fundierte Kenntnisse in Python, SQL sowie Databricks oder vergleichbarer Plattform.
• Ausgezeichnete Azure-Kenntnisse, insbesondere Data Factory, Synapse, Storage, Event Hubs; Erfahrung mit Airflow.
• Vertrautheit mit CI/CD, Containerisierung (Docker) und Infrastructure-as-Code (Pulumi).
• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise, Eigeninitiative und Teamfähigkeit.
• Ausgezeichnete Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben

• Zentrale Rolle im Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsteam bei skalierbaren Datenlösungen.
• Konzeption, Implementierung und Optimierung von ETL/ELT-Pipelines.
• Konzeption und Implementierung von Storage-Lösungen (SQL/NoSQL, Data Lakes, DWs).
• Datenintegration aus vielfältigen Quellen (SQL/NoSQL, APIs, Streaming, Flat Files).
• Entwurf und Betrieb skalierbarer Dateninfrastrukturen mit Governance, Sicherheit und Compliance.

Kenntnisse

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

strukturierte Arbeitsweise

Eigeninitiative

Teamarbeit

Ausbildung

Informatik-/Data Engineering-/Data Science-Abschluss

Tools

Python

SQL

Databricks

Azure Data Factory

Azure Synapse

Azure Storage

Event Hubs

Apache Airflow

Docker

Pulumi

CI/CD

Jobbeschreibung

Wenn auch Sie die Welt ein Stück sicherer machen wollen, bewerben Sie sich als Data‑Engineer im Forschungs‑ und Innovations‑team.

Ihre Aufgaben

• Sie nehmen eine zentrale Rolle im Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsteam ein, das unter Einsatz modernster Technologien skalierbare Datenlösungen für interne und externe Projekte entwickelt.
• Sie konzeptionieren, implementieren und optimieren robuste Data Pipelines (ETL/ELT) und sorgen dafür, dass Daten zuverlässig, sicher und effizient verarbeitet und bereitgestellt werden.
• Sie konzeptionieren und implementieren geeignete Storage‑Lösungen (SQL‑ und NoSQL‑Datenbanken, Data Lakes, DWs, etc.).
• Sie integrieren Daten aus vielfältigen Quellen (SQL/NoSQL-Datenbanken, APIs, Streaming-Daten, Flat Files, etc.) und entwickeln passende Datenmodelle für analytische und operative Anwendungen.
• Sie entwerfen und betreiben skalierbare Dateninfrastrukturen und stellen sicher, dass diese Anforderungen an Governance, Sicherheit und Compliance erfüllen.
• Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Software Engineers, Machine Learning Engineers und externen Stakeholdern zusammen und heben datengetriebene Prototypen in einen produktionsreifen Zustand.
• Sie administrieren die RD&I Azure Management Group, überwachen die Kostenstruktur und analysieren Optimierungspotentiale.
• Sie engagieren sich in der Weiterentwicklung des Tech‑Stacks, evaluieren neue Technologien und gestalten die technologische Ausrichtung des Teams aktiv mit.

Ihre Qualifikationen

• Abgeschlossene Ausbildung in den Bereichen Informatik, Data Engineering, Data Science, oder einer vergleichbaren Fachrichtung (Uni/TU/FH).
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau von Datenpipelines, Datenintegration und Datenmodellierung sowie im Betrieb verteilter Datenverarbeitungssysteme.
• Fundierte Kenntnisse in Python, SQL sowie mindestens einer Plattform für Data Engineering (Databricks, o.Ä.).
• Ausgezeichnete Kenntnisse in Microsoft Azure sowie im Speziellen Erfahrung mit Cloud‑basierten Datenarchitekturen (Azure Data Factory, Azure Synapse, Azure Storage, Event Hubs, Apache Airflow o.Ä.).
• Vertrautheit mit CI/CD‑Methodik, Containerisierung (Docker) sowie Infrastructure‑as‑Code (Pulumi).
• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise, hohe Eigeninitiative und Freude am Wissens‑ und Erfahrungsaustausch im Team.
• Ausgezeichnete Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Wir bieten

Wir bieten ein durch Wertschätzung geprägtes Arbeitsumfeld mit Entwicklungschancen an einem modernen Bürostandort. Für diese Position ist ein Jahresbruttogehalt von ca. € 60.000,- vorgesehen, abhängig von Qualifikation und Erfahrung.

Ihre Benefits bei der TÜV AUSTRIA Group

• Weiterbildungsmöglichkeiten: Individuell angepasste Weiterbildungspläne und regelmäßige Mitarbeitergespräche zur Förderung der beruflichen Entwicklung.
• Sicheres Arbeitsumfeld: Mit über 3.400 Mitarbeiter:innen in 34 Ländern sind wir ein stabiler Arbeitgeber, der kontinuierlich expandiert und somit vielfältige Karrieremöglichkeiten und berufliche Sicherheit gewährleistet.
• Verpflegung: Frisch zubereitete Speisen in unseren Betriebsrestaurants (je nach Standort) und Essenszuschuss.
• Fortschrittliche technische Ausrüstung: Unsere Techniker im Außendienst profitieren von hochwertiger und aktueller technischer Ausrüstung, um ihre Arbeit effizient und sicher auszuführen.
• Moderne Arbeitsumgebung/Ausrüstung & Homeoffice: Flexible Arbeitszeitmodelle, Homeoffice-Möglichkeiten und moderne Büroausstattung.
• Mitarbeitervergünstigungen und Jobrad: Profitieren Sie von exklusiven Rabatten bei unseren Partnerunternehmen und nutzen Sie die Möglichkeit, ein Jobrad zu attraktiven Konditionen zu leasen.
• Umfassender Einarbeitungsplan: TÜV AUSTRIA sorgt für einen reibungslosen Start durch einen gut strukturierten Einarbeitungsplan, der neue Mitarbeiter:innen gezielt auf ihre Aufgaben vorbereitet.