Pyspark Jobs in Wien

Du entwirfst und optimierst skalierbare Datenplattformen, entwickelst Cloud-native Data-Pipelines und implementierst REST-APIs mit Python, während du als technischer Sparringspartner bei der Prozessoptimierung agierst.

In dieser Rolle entwirfst und betreibst du skalierbare Data-Plattformen, entwickelst ETL-Prozesse mit Apache Spark und orchestrierst Datenflüsse in der Cloud oder On-Premises, während du alles in Python und mit modernen APIs umsetzt.

In dieser Rolle interpretierst du Daten, entwickelst skalierbare Modelle und baust fortschrittliche Dashboards. Zudem arbeitest du eng mit verschiedenen Teams zusammen, um datengestützte Lösungen für die Audience-Strategie zu gestalten.

In dieser Position entwickelst du kundenindividuelle Data Engineering Lösungen und leitest das Projektteam in der Azure Cloud, während du deine Kollegen fachlich förderst und über Trends im Data Analytics Bereich informierst.

In dieser Rolle berätst du Kunden zu Datentechnologien, gestaltest individuelle Lösungen im Cloud Data Engineering und übernimmst als technischer Lead Verantwortung für Projekte mit Azure, Databricks und Python.

In diesem Job übernimmst du die End-to-End-Programmierung von ML/AI-Anwendungen, optimierst RAG und etablierst LLMOps, während du eng mit Geschäftspartnern zusammenarbeitest und Evaluierungsframeworks implementierst.

In dieser Rolle entwickelst du skalierbare ETL-Pipelines, erstellst interaktive Dashboards und arbeitest an Datenprodukten auf Databricks, während du eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammenarbeitest und die Datenqualität sicherstellst.

In diesem Job entwickelst du robuste Datapipelines mit PySpark und SQL auf Databricks, integrierst GenAI-Funktionen und übernimmst die Verantwortung für die Architektur der Datenlösungen.

In dieser Rolle entwickelst du ML/AI-Systeme und orchestrierst LLMs mit Agenten-Frameworks, während du RAG implementierst, LLMOps etablierst und Evaluierungen durchführst, um die Performance und Kosten zu optimieren.

In diesem Job entwickelst du Datenpipelines für HR-Datenquellen und stellst die Datenqualität sicher. Du kollaborierst mit Data Scientists, um Analysen zu ermöglichen und implementierst Best Practices für Skalierbarkeit und Automatisierung.