Stellenangebotsbeschreibung:
Specific Group Data Engineering
Die Specific-Group ist ein eigentümergeführtes IT-Dienstleistungsunternehmen, das sich auf die Finanzbranche und Industrie spezialisiert hat. Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen in den Bereichen Data Engineering und Softwareentwicklung. Mit 12 Standorten weltweit und 225 Kollegen*innen in Wien (450 international), besteht unser Team zu 90% aus Senior-Experten*innen. Durchschnittliches Wachstum von 28 % pro Jahr in den letzten fünf Jahren.
Unsere Data Service Line besteht aus rund 40 erfahrenen Kolleg*innen, die sich auf die Beratung und Implementierung im Datenbereich für Enterprise Unternehmen (wie Spar, RBI, Santander, VW, Porsche) spezialisiert haben. Dabei legen wir einen besonderen Fokus auf den Business Value im Datenmanagement, egal ob es sich um klassische Data Warehouses, ETL-Prozesse, Streaming-Applikationen oder modernstes Data Engineering für Cloud-Storage und ML Ops handelt. Wir arbeiten technologieagnostisch und unterstützen sowohl Legacy-Systeme als auch die Cloud-Infrastruktur.
Ein Ausschnitt unserer Projekte:
1. Wir haben eine Java-Backend-Anwendung entwickelt, die Versicherungs-APIs orchestriert und über eine grafische Oberfläche Daten-Mapping ermöglicht.
2. Eine große Sportliga benötigte eine zentrale Datenplattform für Echtzeit-Analysen. Wir implementieren ein robustes Data Center in der Azure-Cloud, mit Microsoft Fabric, DataFactory und PowerBI. Diese Lösung ermöglicht nahtlose Datenflüsse und Analysen, die allen Beteiligten Mehrwert bieten.
Deine Aufgaben im Cloud-based Data Engineering und Architectural Design:
1. Durchführen von Workshops (Reisetätigkeit 5%)
2. Aufbereitung und Präsentation von Solution Designs für Management / C-Level
3. Technische Unterstützung für Pre Sales Angebote
4. Moderne DWH sowie Streaming-Infrastrukturen
5. Operationale und analytische Datenspeicher
6. Cloud-Migration und Modernisierung bestehender Data Warehouses und Data Marts
7. Erweiterung Datenpipelines
8. Umsetzen von AI Usecases
9. Konzeption und Implementierung von Feature Stores für Datenanalyst*innen und -wissenschaftler*innen
10. Datenmodellierung nach aktuellen Frameworks (Data Vault 2.0...)
Technisches Umfeld:
1. Snowflake, Oracle Cloud Infrastructure, Databricks, Google...
2. Apache Kafka, Spark, Flink
3. Azure Stack (Azure ML, AKS, Data Factory, PowerBI, Fabrics)
4. Airflow und Airbyte oder klassische ETL Tools
5. Optimierung der klassischen, On-Premise-Oracle-Datenumgebungen sowie Modernisierung und Migration von Legacy-Systemen wie SAS, Teradata u.v.m.
6. Entwicklung automatisierter Datenpipelines, ETL- und ELT-Prozesse sowie REST-Schnittstellen
In welcher Teamumgebung wirst du arbeiten?
1. Chris – 24 Jahre Erfahrung als Oracle Admin, Entwicklung & Architektur
2. Radik – 21 Jahre Senior Java Backend mit Fokus auf API und Streaming
3. Ervin, Dmitriy – 23 Jahre Banking DevOps & PLSQL Entwicklung
4. Ivo – 21 Jahre in Management, Datenplattformen, Analytics & Softwareentwicklung
5. Vasili – 17 Jahre Erfahrung in Datenbankentwicklung und statistischer Datenanalyse
6. Zmitzer – 19 Jahre in Datenbankadministration und -entwicklung
7. Robert, Tamas – 21 Jahre Erfahrung als technische Requirement Engineers (DWH-Fokus)
8. Parnia – 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst
9. Nikita – 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst und Data Engineer
10. Aleksandra – 6 Jahre Erfahrung in Geschäftsprozessautomatisierung, PowerBI-Entwicklung und als Expertin für Data Governance
11. Alexandra – 10 Jahre Erfahrung als Business Analyst und Projektmanagerin im Bankensektor
12. Ervin – 26 Jahre Erfahrung als Oracle-Administrator und Entwickler
13. Nikolaus - 12 Jahre Management, Data Analytics, Data & Platform Architecture und Softwareentwicklung
Was bringst du mit?
1. Erfahrung im technischen Consulting
How to apply:
Gewünschte Bewerbungsarten: über Internet
Internetadresse: https://www.specific-group.com/de-at/karriereStellenangebot-Details
Contact:
* Maximilian Katlein
* Email: maximilian.katlein@specific-group.com
Last application date: 03/03/2025
Job vacancy ID: 13884-94198-S
#J-18808-Ljbffr