Data Engineer (w/m/d)

STEINER-HITECH GmbH

Wien

Hybrid

EUR 39.060 - 55.800

Vollzeit

14 Tage+

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Versende in nur wenigen Minuten einen passgenauen Lebenslauf.

Benefits dieser Stelle

Kantine mit Essenzuschuss
Home Office 2-3 Tage möglich
Gutscheine/Vergünstigungen
Diverse Mitarbeiter-Events
Gleitzeit mit Kernzeit 9-14 Uhr

Zusammenfassung

STEINER-HITECH GmbH in Wien sucht eine:n Mitarbeiter:in Felddatenanalyse (w/m/d) mit Fokus auf Data Engineering und Datenqualität. Sie erfassen Daten aus Produktanwendungen beim Kunden und arbeiten an der kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität.

Zu Ihren Aufgaben gehören die Entwicklung leistungsfähiger Pipelines, Skalierung von Cloud-Infrastrukturen und die enge Zusammenarbeit mit Data Analytics. Erwartet wird ein technisches Studium oder äquivalente Erfahrung.

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes technisches Studium (FH/TU) oder einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Git, GitLab CI/CD und Docker.
  • Fundierte Erfahrung mit AWS-Services wie Lambda, S3, IAM, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SNS und ECS.

Aufgaben

  • Data Engineering & ELT: Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines.
  • Cloud & Infrastruktur: Aufbau serverloser AWS-Infrastrukturen mit CloudFormation.
  • Backend-Entwicklung & Deployment: Python/SQL, Containerisierung, Docker.
  • CI/CD & DevOps: Betreuung und Optimierung von CI/CD mit GitLab.
  • Zusammenarbeit & Dokumentation: Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung & Data Analytics.

Kenntnisse

Python
SQL
Git
Docker
GitLab CI/CD
AWS
CloudFormation
CloudWatch
S3
Lambda
SQS
SNS
ECS

Ausbildung

Abgeschlossenes technisches Studium (FH/TU)

Jobbeschreibung

Gehalt: € 3500-5000 brutto 14x pro Jahr

Ort: Wien, 11. Bezirk

Berufserfahrung: ab abgeschlossenem Bachelorstudium (Uni/TU/FH)

Teamgröße: 10 Personen

Was werde ich hier machen?
  • Data Engineering & ELT: Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines sowie ELT-Prozessen für eine leistungsfähige Datenplattform.
  • Cloud & Infrastruktur: Aufbau und Automatisierung serverloser AWS-Infrastrukturen mit CloudFormation sowie Weiterentwicklung der Cloud-Architektur.
  • Backend-Entwicklung & Deployment: Entwicklung von Daten- und Backend-Komponenten mit Python und SQL sowie Containerisierung und Bereitstellung von Anwendungen mit Docker.
  • CI/CD & DevOps: Betreuung und Optimierung von CI/CD-Prozessen mit GitLab zur Sicherstellung effizienter Entwicklungs- und Deployment-Workflows.
  • Zusammenarbeit & Dokumentation: Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklung, Data Analytics und weiteren Fachbereichen sowie Dokumentation technischer Abläufe und Systemarchitekturen.
Was sollte ich mitbringen?
  • Ausbildung & Data Engineering: Abgeschlossenes technisches Studium (FH/TU) oder einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering.
  • Cloud & Entwicklung: Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Git, GitLab CI/CD und Docker sowie fundierte Erfahrung mit AWS-Services wie Lambda, S3, IAM, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SNS und ECS.
  • Architektur & Technologien: Verständnis für serverlose Architekturen, Monitoring, Security sowie den Aufbau skalierbarer Datenflüsse.
Wichtige Infos:
  • Große Kantine verfügbar mit Essenzuschuss von ein paar Euro
  • Home Office 2-3 Tage möglich
  • Gutscheine/Vergünstigungen für Partnerkooperationen
  • Diverse Mitarbeiter-Events
  • Arbeitszeiten: Gleitzeit mit Kernarbeitszeit von 9-14 Uhr
  • 38,5 Stunden, KEIN All-in Vertrag
Über das Unternehmen und Tätigkeitsbeschreibung

Das weltweit tätige Entwicklungs- und Produktionsunternehmen ist Spezialist in der Mobility Branche. Für das Kompetenzzentrum in Wien, wo sowohl die Planung, Design, und Produktion stattfindet, suchen wir eine:n Mitarbeiter:in Felddatenanalyse (w/m/d). Felddaten bedeutet Daten und Informationen aus der Anwendung der Produkte beim Kunden zu erfassen und für die kontinuierliche Verbesserung zu verwenden. Von immenser Wichtigkeit ist dabei die Datenqualität, deren Erfassung, Validierung und laufende Verbesserung Ihre Aufgabe sein wird.

Gehalt

€ 3.500,- bis € 5.000,- (14 x p.a. bezahlt), je nach konkreter Qualifikation und beruflicher Vorerfahrung.

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