Azure Data Factory Jobs in Österreich

In dieser Position entwickelst du Reports und Dashboards mit Power BI, analysierst Nutzungsdaten digitaler Produkte und sicherst Datenqualität. Zudem konzipierst du Datenmodelle und arbeitest eng mit Fachbereichen an datenbasierten Entscheidungen.

In dieser Rolle entwickelst du BI-Lösungen von der Anforderung bis zur produktiven Nutzung, erstellst Dashboards und Reports, definierst KPIs und förderst die Nutzung der BI-Tools durch die Fachabteilungen.

In dieser Rolle entwickelst du robuste Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, implementierst innovative Azure-Funktionen, automatisierst Deployments und prüfst rigoros die Datenqualität und -sicherheit.

In dieser Position entwickelst du ein standardisiertes KPI- und Reporting-Framework und erstellst Power BI Dashboards für Marktanalysen sowie Ad-hoc-Reporting. Zudem modellierst du einen Reporting-Layer und führst Qualitätssicherungen durch.

In dieser Rolle modellierst du zentrale Datensätze in Power BI, implementierst Schnittstellen im MS-SQL-Umfeld und entwickelst komplexe DAX-Berechnungen für Reports, während du die Sicherheit und Berechtigungen über RLS verwaltest.

In diesem Job entwickelst du Datenpipelines auf Databricks mit Python und Lakeflow sowie implementierst CI/CD-Pipelines und automatisierte Infrastruktur bei Azure, während du eng mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest.

In dieser Rolle entwickelst du Power BI-Modelle und Dashboards, erstellst Databricks-Pipelines und setzt Azure Data Factory ein, um effiziente Datenlösungen und Analysen zu liefern.

In dieser Position entwickelst du skalierbare Datenlösungen, implementierst robuste ETL/ELT-Pipelines und integrierst diverse Datenquellen, um effiziente Datenmodelle für analytische Anwendungen zu schaffen.

In dieser Rolle entwickelst du analytische Datenmodelle und Datenprodukte, optimierst Prozesse mit SQL und Spark und integrierst Daten aus verschiedenen Quellen, während du eng mit Fachabteilungen zusammenarbeitest.

In dieser Position entwickelst du wartbare Datenpipelines und -produkte in Databricks mit Python, setzt Azure Data Factory für Ingestion ein und sicherst die Qualität durch Tests und Monitoring der Datenflüsse.