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267 Analytics Jobs
Wir bieten flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege & ein motiviertes Team modernes Arbeitsumfeld & Einsatz neuester Technologien familiäres Betriebsklima & gemeinsame…
Tätigkeiten DEIN PROFIL: Eine abgeschlossene Ausbildung als Reiseverkehrskauffrau bzw. Tourismuskaufmann (m/w/d) oder eine ähnliche Qualifikation im touristischen oder…
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Vollzeitstelle als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in am Institut für Industrial Engineering und Management der FH Wiener Neustadt mit Fokus auf Lehre, Produktion, Logistik,…
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Teilzeit-Praktikum in Wien mit Schwerpunkt Datenanalyse, Reporting, Business Intelligence und datengetriebenes Banking bei Erste Bank Oesterreich.
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€ 2.000WienVollzeitMechatronikElektronikElektrik, Installation, EnergietechnikInbetriebnahme, Wartung & ReparaturFahrzeugtechnikSoftwareentwicklungSystem- & NetzwerkadministrationIT Security & CybersecuritySupport & HelpdeskDatenbanken & Data WarehouseIT Architektur & InfrastrukturWebentwicklungIT Leitung & ProjektleitungQualitätssicherung & TestingIT ConsultingERPGebäudetechnik & InnenausbauArchitektur & PlanungBauingenieurwesenEinkaufTechnischer VertriebProjektmanagement im Bereich IngenieurswesenSEO & SEMAI & Machine LearningQualitätssicherungBusiness IntelligenceIT-ProjektmanagementSonstige Stellen im IT-BereichProjektmanagementSonstige im Bereich Mechatronik, Robotik & Automatisierung
Data Engineer für Streaming, Analytics, Datenplattformen und KI-Anwendungen beim ORF in Wien.
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gefunden.Wir bieten Ihnen innerhalb der Maquet Cardiopulmonary GmbH im Bereich Operations am Standort Hechingen eine Position als Produktionsmitarbeiter (m/w/d) in Wechselschicht…
Wir bieten Ihnen innerhalb der Maquet Cardiopulmonary GmbH im Bereich Sourcing & Purchasing am Standort Rastatt eine Position als Supplier Quality Engineer (m/w/d) Ihre Aufgaben:…
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Wir bieten ein Mindestbruttomonatsgehalt von € 2.500,- / Basis Vollzeit und entlohnen Samstagsdienste mit einem Zuschlag von 100%. Unsere Mitarbeiter:innen sind uns MEHR-Wert.…
Anforderungen von Stakeholdern auf, analysiere diese und übersetze sie in passende Reporting- und Analytics-Lösungen. Nutze KI-Tools zur Datenanalyse, Automatisierung und…
Wir bieten: Eine vielseitige Position mit klarem Schwerpunkt auf Social Media und Raum für eigene Ideen Ein internationales, modernes und dynamisches Unternehmensumfeld Zusammenarbeit mit lokalen, regionalen und globalen …
PersonaldienstleistungProjektleitung für Datenmanagement und Data Governance im Bereich IT und Digitalisierung bei der Österreichischen Gesundheitskasse.
Gesundheitswesen, SozialesBenefits, die wirklich im Alltag ankommen. Bereitschaft zur Überzahlung bei entsprechender Qualifikation. Wir freuen uns auf Ihre Onlinebewerbung! Kontakt Andrea Baier Jetzt bewerben Folge uns , Öffnet in neuem Fenster , …
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Wenn Daten anfangen, Entscheidungen zu tragen
Analytics im technischen Umfeld ist selten das, was in Hochglanzbroschüren steht. Sie sitzen zwischen Maschinendaten, Sensorwerten und den Menschen, die daraus etwas ablesen wollen. Konkret? Sie ziehen Rohdaten aus Produktionslinien, Prüfständen oder ERP-Systemen zusammen, räumen sie auf – ein oft unterschätzter Teil der Arbeit – und bauen daraus Modelle, Dashboards oder schlicht eine belastbare Antwort auf eine Frage, die der Betrieb schon lange umtreibt.
Der Einstieg läuft über verschiedene Türen. Viele kommen aus einem technischen Studium, etwa Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik oder Data Science an einer der heimischen Fachhochschulen. Andere wechseln aus der Instandhaltung oder der Qualitätssicherung ins Feld, weil sie ohnehin schon die Zahlen im Blick hatten. Beides funktioniert. Was zählt, ist die Fähigkeit, technische Prozesse zu verstehen und sie in Fragen zu übersetzen, die man mit Daten beantworten kann.
Was auf dem Tisch liegen sollte
SQL und Python gehören mittlerweile zum Handwerkszeug, dazu Erfahrung mit Visualisierungstools und ein Gefühl für Statistik, das über den Mittelwert hinausgeht. Genauso wichtig, und seltener genannt: Sie müssen mit Kolleginnen und Kollegen aus der Fertigung reden können, ohne in Fachjargon zu verfallen. Ein Modell, das niemand versteht, wird niemand nutzen.
Die Arbeitgeber sind breit gestreut. Industrieunternehmen im Maschinen- und Anlagenbau, Automobilzulieferer, Energieversorger, dazu Beratungshäuser und die wachsende Zahl an Technologiefirmen zwischen Wien, Linz und Graz. In größeren Häusern arbeiten Sie in einem eigenen Analytics-Team, in kleineren tragen Sie das Thema oft allein – mit entsprechend viel Gestaltungsspielraum. Die Übergänge zu Data Engineering und Business Intelligence sind fließend, was Ihnen später Richtungen offenhält, die heute vielleicht noch gar nicht auf Ihrem Radar sind.
Und der Reiz? Sie sehen selten dieselbe Woche zweimal. Mal geht es um vorausschauende Wartung, mal um Ausschussquoten, mal um eine Kennzahl, die im Vorstand plötzlich alle interessiert.
Analytics in Zahlen
Wenn Daten anfangen, Entscheidungen zu tragen
Analytics im technischen Umfeld ist selten das, was in Hochglanzbroschüren steht. Sie sitzen zwischen Maschinendaten, Sensorwerten und den Menschen, die daraus etwas ablesen wollen. Konkret? Sie ziehen Rohdaten aus Produktionslinien, Prüfständen oder ERP-Systemen zusammen, räumen sie auf – ein oft unterschätzter Teil der Arbeit – und bauen daraus Modelle, Dashboards oder schlicht eine belastbare Antwort auf eine Frage, die der Betrieb schon lange umtreibt.
Der Einstieg läuft über verschiedene Türen. Viele kommen aus einem technischen Studium, etwa Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik oder Data Science an einer der heimischen Fachhochschulen. Andere wechseln aus der Instandhaltung oder der Qualitätssicherung ins Feld, weil sie ohnehin schon die Zahlen im Blick hatten. Beides funktioniert. Was zählt, ist die Fähigkeit, technische Prozesse zu verstehen und sie in Fragen zu übersetzen, die man mit Daten beantworten kann.
Was auf dem Tisch liegen sollte
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Die Arbeitgeber sind breit gestreut. Industrieunternehmen im Maschinen- und Anlagenbau, Automobilzulieferer, Energieversorger, dazu Beratungshäuser und die wachsende Zahl an Technologiefirmen zwischen Wien, Linz und Graz. In größeren Häusern arbeiten Sie in einem eigenen Analytics-Team, in kleineren tragen Sie das Thema oft allein – mit entsprechend viel Gestaltungsspielraum. Die Übergänge zu Data Engineering und Business Intelligence sind fließend, was Ihnen später Richtungen offenhält, die heute vielleicht noch gar nicht auf Ihrem Radar sind.
Und der Reiz? Sie sehen selten dieselbe Woche zweimal. Mal geht es um vorausschauende Wartung, mal um Ausschussquoten, mal um eine Kennzahl, die im Vorstand plötzlich alle interessiert.